分段线性化多模型动态矩阵控制算法的设计

线性控制算法具有计算简单、实时性好等优点,但是工业过程通常具有复杂的非线性特性,而且非线性程度越强,实际过程和模型之间的误差越来越大,常规的线性控制器性能会随着非线性程度的增强而显著降低.对于一般的非线性控制策略而言,它们具有建模成本较高、难以选取合适的权重因子等难点,本文采用分段线性化的方法,将非线性系统过程分为多个分段的线性化模型,将动态矩阵控制策略推广到各个分段线性模型,设计了分段线性化多模型DMC算法,通过组合以实现其预测控制的目的.为了验证该算法的有效性,本文在Matlab/Simulink软件平台上进行了1套强非线性pH值中和过程实验装置的较全面的控制仿真,包括阶跃及方波给定值跟踪、抗强干扰,以及存在较大模型失配时的给定值跟踪性能仿真.仿真结果表明,针对强非线性的过程,分段线性化的DMC比不分段单模型的DMC过程具有更好的控制性能.     

基于模型预测控制在温度控制中的应用

本文应用预测控制中的动态矩阵控制(DMC),建立了裂解塔预测控制模型,得出热载体加热系统DMC算法.并通过仿真,验证了其DMC控制的有效性,使得控制系统满足响应快,鲁棒性好的要求,并对DMC控制中的P、M参数进行整定.     

DMC-DMC串级控制算法分析与研究

将动态矩阵控制算法与串级控制系统相结合,在串级控制的主、副回路中均采用动态矩阵控制算法(DMC)进行控制.经仿真证明,该DMC-DMC串级控制算法具有快速的动态响应,控制效果较好.     

基于动态模型的常压塔侧线质量控制仿真研究

该文对常压塔侧线质量控制系统进行了仿真。根据过程机理建立了原油蒸馏过程动态模型 ,然后采用动态矩阵控制(DMC)的预测控制算法对常压塔侧线质量控制进行仿真。仿真结果表明DMC控制用于常压塔控制效果好 ,鲁棒性强。该文为研究复杂过程控制提供了一种新思路和新方法。     

基于DMC的微小型无人直升机航迹跟踪

微小型无人直升机的航迹跟踪需要在克服模型不确定性的同时保持良好的控制精度和动态性能。提出了航迹跟踪的动态矩阵控制（DMC）方法,通过在线优化、反馈校正抑制不确定性的影响。将系统经姿态环和速度环镇定后作为广义对象,设计了DMC控制器,并对DMC参数进行了整定。半实物仿真实验证明,采用DMC方法后,系统具有较好的动态响应,航迹跟踪效果明显改善。     

基于Laguerre模型的数字电源预测控制器设计

超导托卡马克装置中性束注入(EAST-NBI)系统是一种低压大电流开关电源(特种电源)。该系统非线性较强,增益较大,传统的比例积分微分(PID)控制系统稳定性和动态响应较差。应特种电源的控制要求,引入了一种新型的结合比例积分(PI)控制与基于Laguerre函数模型的预测控制算法。详细介绍了该算法的控制律、Matlab仿真以及可编程门阵列(FPGA)编程实现。经过Matlab仿真以及开关电源平台实验表明,该控制算法比传统PI控制具有更快的动态响应和更稳定的输出。     

薄壁零件压力铸造控制方法研究及鲁棒性分析

在复杂薄壁零件压力铸造控制系统的研究中,针对复杂薄壁零件压力铸造系统仿真模型,研究了压力铸造过程中压力控制算法。分别采用PID、动态矩阵控制(DMC)、PID+DMC三种控制算法,仿真结果表明三种控制算法对压力铸造系统都有一定的控制效果;其中,PID+DMC控制算法的动态特性最佳,并且对压力铸造系统中可能出现的模型失配问题也有很好的控制效果,具有较强的鲁棒性。     

基于CMAC网络的pH值中和过程非线性DMC控制方法

以单强酸/单强碱pH值中的过程为研究对象，通过对中和反应过程中非线性特性的分析，针对线性动态矩阵控制（DMC）算法在控制中存在的问题，提出了一种基于CMAC网络的非线性动态矩阵控制算法，用以克服因过程中存在未知化学成分引起的不确定性非线扰动。仿真实验表明该算法的控制效果良好且实时性较强。     

多输入/多输出系统动态矩阵控制鲁棒稳定性

研究了基于脉冲响应模型的动态矩阵预测控制(DMC)算法,针对多输入、多输出(MIMO)系统脉冲响应模型的特点,利用脉冲响应系数误差矩阵范数平方和定义预测模型的模型误差,以线性矩阵不等式(LMI)的形式提出了DMC闭环鲁棒稳定充要条件,将DMC算法闭环稳定问题转换为一类线性矩阵不等式的可解问题.并且研究了模型误差与闭环系统稳定性之间的关系,给出了保证系统稳定条件下模型误差界的求取方法,通过求解一个线性矩阵不等式约束的凸优化问题得到保证闭环系统稳定的误差界.最后,利用算例对本文方法的有效性进行了验证.     

直流调速系统的动态矩阵控制仿真

基于预测控制的优良品质,将过程控制领域中的动态矩阵控制(DMC)应用到运动控制领域中。根据DMC算法设计DMC控制器,以提高直流调速系统的动态性能。本文还分别用DMC和PI控制同一直流调速系统进行了MATLAB仿真。仿真结果证明了DMC的优越性能。     

非线性HAMMERSTEIN系统的预测控制及其pH过程应用

本文基于非线性离散Hammerstein模型,开发了一种非线性Hammerstein系统预测控制(Non-Linear Hammerstein Predic- tive Control,NLHPC)算法。遵循预测控制策略,该算法利用Hammerstein模型进行输出预测。理论分析结果表明,该算法不仅具有好的稳定性和鲁棒性,而且其自身具有积分作用。在一台工业PC机上实现了该NLHPC算法,并用于具有强非线性的酸碱中和过程实验装置pH值的控制。实验结果表明NLHPC有着比工业界常用的非线性PID控制(nonlinear PID,NL-PID)更好的控制性能。     

基于Hammerstein-Wiener逆模型补偿的预测控制 非线性变换策略

针对一类Hammerstein-Wiener模型描述的非线性控制系统,提出一种基于逆模型补偿的预测控制策略.在控制优化计算中,利用Wiener非线性环节的逆模型分别对系统输出设定值和采样值进行变换;控制实施过程中,将控制器输出操作量经过Hammerstein静态非线性环节模型逆变换后施加到实际被控对象上,通过两次逆变换,使得标称模型下控制器输出与闭环系统中线性环节的输入相一致.通过非线性变换补偿将非线性过程的控制转化为线性系统控制,避免了对非线性模型进行优化计算量大及预测不准确的问题.最后通过仿真验证了所提方案的可行性及有效性.     

基于一类特殊非线性模型的广义预测控制

针对Hammerstein模型和Wiener模型,分别选择PH中和滴定过程和控制阀门作为仿真对象,研究了基于两步法的非线性预测控制方法。计算机仿真结果表明,该控制算法比PID控制具有更好的控制品质。     

基于在线辨识的极值系统动态寻优控制方法研究

本文介绍一种非线性环节采用折线近似表示的Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型系统的参数辨识方法；针对非线性环节呈极值特性的情况，研究一根据在线辨识得到的线性动态环节的参数估计值进行级值系统动态优化的控制方法，仿真结果验证了该方法的有效性。     

煮糖结晶过程的动态矩阵控制研究

由于煮糖结晶过程本身受干扰的因素比较多，如糖浆的锤度、糖浆杂质、真空度以及温度的变化都会影响蔗糖结晶过程，非线性比较强。因此一般的控制策略（比如常规PID）难以凑效，根据煮糖结晶过程的物料平衡、能量平衡和生产过程的各种物性参数的机理解析关系（如晶体生长分散）建立描述被控对象的模型，并以该模型作为预测模型对煮糖结晶过程实施动态矩阵控制（DMC）．仿真结果表明该控制算法对煮糖过程的控制是有效的。     

超磁致伸缩作动器的率相关Hammerstein模型与H∞鲁棒跟踪控制

利用Hammerstein模型对超磁致伸缩作动器（Giant magnetostrictive actuators,GMA）的率相关迟滞非线性进行建模,分别以改进的 Prandtl-Ishlinskii（Modified Prandtl-Ishlinskii）模型和外因输入自回归模型（Autoregressive model with exogenous input,ARX）代表Hammerstein模型中的静态非线性部分和线性动态部分,并给出了模型的辨识方法. 此模型能在1～100Hz频率范围内较好地描述GMA的率相关迟滞非线性. 提出了带有逆补偿器和H∞鲁棒控制器的二自由度跟踪控制策略,实时跟踪控制实验结果证明了所提策略的有效性.     

非线性分离法广义预测控制稳态特性分析

对具有输入饱和约束和Harnmerstein非线性的系统,采用“非线性分离法广义预测控制(GPC)”策略,即采用线性GPC时先不考虑Hammerstein非线性,然后采用解非线性代数方程的方法处理该非线性。根据处理饱和约束和解方程的不同顺序,可得到两种“两步法GPC”和一种“非线性移去法GPC”,分析了这些方法的稳态特性,并通过仿真进行了验证。     

Performance analysis of a dynamic phenomenological controller for a pellet cooling process

The cooling zone of an induration furnace exhibits a nonlinear dynamic behavior in addition to a strong coupling between output pressure and temperature. Simulation studies show that linear controller performance is unacceptable from an industrial point of view. In order to obtain adequate performance on a wide operating range, a nonlinear predictive controller (NLMPC) based on a phenomenological process model is proposed. Since the furnace simulation model shows that the equipment behaves as a Hammerstein model, a variable change is performed and a linear model predictive controller (MPC) is developed for the cooling zone. Both controllers are tested for set-point changes and disturbance rejection and give relatively similar performances. It is concluded that for processes having structured nonlinearities, as the cooling zone considered here, linear MPC should be preferred to NLMPC since the computation time is far less demanding and the industrial implementation easier.     

基于SVR的非线性动态系统建模方法研究

提出一种基于支持向量回归机(SVR)的非线性动态系统建模方法。用非线性静态子环节和线性动态子环节串联——Hammerstein模型来描述非线性动态系统。然后，通过函数展开将Hammerstein模型的非线性传递函数转换为等价的线性形式，从而建立起线性中间模型。再由SVR算法辨识出中间模型参数。最后，通过中间模型参数与Hammerstein模型参数之间的关系，实现原系统的非线性静态环节和线性动态环节的同时辨识。用非线性动态系统标定实验数据进行测试，建模结果表明所提方法具有如下优点：1)只需进行一次动态标定实验； 2)能给出非线性动态模型的数学解析表达式；3)充分利用SVR的优点，使所建模型具有更好的鲁棒性。该研究为非线性动态系统建模又提供了一种新方法。