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1、預(yù)測(cè)控制是20世紀(jì)70年代出現(xiàn)的一類基于模型的優(yōu)化控制算法,在復(fù)雜工業(yè)過程優(yōu)化控制問題處理上潛力巨大。一方面因?yàn)轭A(yù)測(cè)控制建立模型方便,另一方面是因?yàn)轭A(yù)測(cè)控制具有優(yōu)良的跟蹤性能和很強(qiáng)的魯棒性。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,工業(yè)生產(chǎn)過程復(fù)雜性越來(lái)越高,同時(shí)隨著社會(huì)的發(fā)展,市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)也越來(lái)越激烈,人們對(duì)控制方法的品質(zhì)要求也越來(lái)越高,進(jìn)一步研究控制品質(zhì)更高的預(yù)測(cè)控制方法具有重要意義。
PID控制是目前工業(yè)過程中使用最多的控制器,具有強(qiáng)大的生命力。
2、主要原因是PID控制具有簡(jiǎn)單易懂、可靠性高、適用面寬、易于工程實(shí)現(xiàn)等突出優(yōu)點(diǎn)。但隨著工業(yè)的發(fā)展,被控對(duì)象的復(fù)雜程度不斷加深,尤其對(duì)于時(shí)變、不確定、大時(shí)滯的復(fù)雜系統(tǒng),常規(guī)的PID控制難以滿足其控制性能的要求。如果能設(shè)計(jì)一種控制器,兼具PID控制簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)和預(yù)測(cè)控制優(yōu)良的控制品質(zhì),將有助于生產(chǎn)效率的提高。
本文的主要內(nèi)容包括:
(1)將PID與多變量廣義預(yù)測(cè)控制(Generalized Predictive Contro
3、l,GPC)相結(jié)合,提出了一種改進(jìn)型多變量GPC算法——多變量PIDGPC算法。根據(jù)增量式PID的結(jié)構(gòu),對(duì)GPC的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行改進(jìn),推導(dǎo)出一種具有PID結(jié)構(gòu)的多變量GPC算法。該算法兼具PID的反饋結(jié)構(gòu)和多變量GPC的預(yù)測(cè)功能,同時(shí)相比多變量GPC沒有增加多少計(jì)算量。球磨機(jī)制粉系統(tǒng)MATLAB仿真試驗(yàn)表明,多變量PIDGPC算法在模型匹配和模型失配均能取得良好的控制效果,相比多變量GPC,無(wú)超調(diào)、模型適應(yīng)性和抗干擾性能更強(qiáng),控制品質(zhì)有一
4、定程度的提升。
(2)將分?jǐn)?shù)階PID與多變量動(dòng)態(tài)矩陣控制算法(Dynamic Matrix Control,DMC)相結(jié)合,提出一種改進(jìn)型多變量DMC算法——多變量分?jǐn)?shù)階PIDDMC算法。根據(jù)增量式分?jǐn)?shù)階PID的結(jié)構(gòu)對(duì)DMC的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn),推導(dǎo)出具有分?jǐn)?shù)階PID結(jié)構(gòu)的多變量DMC算法。應(yīng)用Lyapunov第二穩(wěn)定性定理證明了多變量分?jǐn)?shù)階PIDDMC算法的穩(wěn)定性和魯棒性,并進(jìn)一步通過MATLAB仿真驗(yàn)證了該算法的有效性。<
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