【摘要】：預(yù)測控制作為處理現(xiàn)代工業(yè)過程控制的有力工具引起了廣泛關(guān)注。其中監(jiān)督預(yù)測控制(Supervisory Predictive Control)算法是預(yù)測控制的一種典型算法,基于SPC具有良好的控制性能和經(jīng)濟性能,在前人研究成果的基礎(chǔ)上,對工業(yè)過程中的各種應(yīng)用進行了一定程度的改進和研究。本文的主要工作和創(chuàng)新點包括：(1)針對多模型結(jié)構(gòu)的非線性系統(tǒng),在特殊工況下建立局部線性模型,分別設(shè)計獨立的預(yù)測控制器,然后根據(jù)改進的權(quán)值設(shè)定方法進行線性輸出加權(quán)。通過對權(quán)值的選取方法進行改進,首次利用監(jiān)督預(yù)測控制算法中的目標(biāo)函數(shù),不僅包含了誤差指標(biāo),同時還包含了經(jīng)濟性指標(biāo),相對于傳統(tǒng)的設(shè)計方法而言,可以預(yù)防偏差的出現(xiàn),同時可以抑制控制量的波動,從而進一步防止預(yù)測輸出的超調(diào)。仿真結(jié)果驗證了基于多模型結(jié)構(gòu)的監(jiān)督預(yù)測控制算法的可行性和有效性,從而為工業(yè)過程控制提供了有力的理論依據(jù)。(2)對于T-S模型所描述的一類非線性系統(tǒng),利用多步線性化的模糊預(yù)測控制策略,在每個采樣點線性化轉(zhuǎn)化為線性時變狀態(tài)空間模型,進而采用線性監(jiān)督預(yù)測控制的算法進行仿真,進而驗證了該算法的可行性。在設(shè)定值優(yōu)化過程中,結(jié)合了遺傳算法優(yōu)化原理對設(shè)定值進行優(yōu)化求解。通過單步模糊SPC和多步模糊SPC與傳統(tǒng)的線性SPC以及非線性SPC進行對比仿真,仿真結(jié)果驗證了基于遺傳算法的模糊模型的多步SPC算法具有更好的控制性能。(3)利用最小二乘支持向量機回歸的思想,對系統(tǒng)進行建模。提出了基于柯西分布加權(quán)的最小二乘支持向量機建模的方法,并把辨識出來的預(yù)測模型用于監(jiān)督預(yù)測控制算法中,仿真結(jié)果表明基于最小二乘支持向量機的監(jiān)督預(yù)測控制算法及基于柯西分布加權(quán)的最小二乘支持向量機的監(jiān)督預(yù)測控制算法相比基于支持向量機的監(jiān)督預(yù)測控制算法及傳統(tǒng)的加權(quán)最小二乘支持向量機的監(jiān)督預(yù)測控制算法具有更好的控制性能。(4)最小二乘支持向量機回歸所建立的模型作為監(jiān)督預(yù)測控制的對象,在優(yōu)化問題上采用改進的粒子群優(yōu)化算法進行設(shè)定值的動態(tài)優(yōu)化計算,通過實際例子進行了仿真研究。(5)針對預(yù)測輸出超調(diào)問題,對階梯式監(jiān)督預(yù)測控制算法進行改進,提出了單步輸出階梯式監(jiān)督預(yù)測控制算法,通過引入單步預(yù)測輸出差值項,從而達到一定的目的,并結(jié)合實例進行了仿真研究。
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP13

【參考文獻】

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本文編號：2762119