《基于状态等式约束的动态矩阵控制算法分析》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于状态等式约束的动态矩阵控制算法分析（60页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、南京信息工程大学硕士研究生学位论文摘要模型预测控制( M P C ) 是一种新型计算机优化控制算法。模型( M P C ) 预测控制算法的特点是：系统模型形式多样化，对模型精度要求较低，模型易于在工业现场获得，不需要复杂的系统辨识与建模；同时采用反馈校正基础上的在线滚动优化取代传统的最优控制，滚动优化能够及时地对系统存在的诸多不确定因素的有害影响进行补偿和抑制，因而使控制系统具有较强的鲁棒性能，而且在线计算相对比较简单。M P C 的典型算法有三种：模型算法控N ( M A C ) 、动态矩阵控制( D M C ) 、广义预测控制( G P C ) 。它们都是基于模型预测、滚动优化、反馈校正三
2、大环节。在模型预测控制的核心是在线滚动优化，在众多理论研究文献中，这一在线优化问题都被简化成无约束的二次型性能指标优化，这与其实际工业应用的状况差别很大。在预测控制发展的3 0 多年时间中，针对有扰动、有摄动和有约束的模型预测控f l ；J J ( M P C ) 已经得到关注与发展，非线性M P C ( N L M P C ) 和约束M P C ( C M P C ) 已成为预测控制研究的热点问题。在工业过程中，预测控制的成功应用大多是在多变量有约束的情况下，因此对约束预测控制的研究有重要的实际意义。本文主要研究有约束的D M C 的系统优化问题。对于状态变量存在等式约束关系的情况，首先建立
3、有约束的被控对象系统，构造关于状态变量的约束子空间，再采用投影卡尔曼滤波器作为系统的状态观测器，重构系统的状态变量，不仅抑制了噪声随机干扰，而且使得重构状态更好的符合约束条件，从而增强系统的稳定性和鲁棒性。随后利用M A T L A B 进行仿真，通过实际模拟仿真来证实该算法的可行性。关键字：模型预测控制，动态矩阵控制，状态等式约束，卡尔曼滤波器南京信息工程大学硕士研究生学位论文A B S T R A C TM o d e lp r e d i c t i v ec o n t r o li sat y p eo fa d v a n c e dc o m p u t e ro p t i m
4、 i z a t i o nc o n t r o la l g o r i t h m s T h et r a i to fm o d e lp r e d i c t i v ec o n t r o li s ：t h ef o r m so fs y s t e mm o d e l sa r ed i v e r s i f i e d , a n dw i t hl i t t l er e q u i r e m e n to fa c c u r a c y t h em a t h e m a t i cm o d e lo fc o n t r o l l e ds y
5、s t e mi se a s yt oa c q u i r e ，a n di ti sn o tn e e dt oc o m p l i c a t e ds y s t e ma n a l y s i sa n dp r e c i s em o d e l i n g ；s i n c er o l l i n go p t i m i z a t i o nb a s e do nf e e d b a c ke m e n d a t i o ni n s t e a do fc o n v e n t i o n a lo p t i m i z a t i o nc o
6、n t r o lm ht h ec o n t r o l l e ds y s t e mc a nc o n q u e rt h eu n c e r t a i n t yi n f l u e n c e ，i n c r e a s i n gt h er o b u s t n e s sa n dc a l c u l a t i n gb u r d e no n - l i n ei so p p o s i t es i m p l e T h ek e yo fm o d e lp r e d i c t i v ec o n t r o li so p t i m
7、i z a t i o nr o l l i n go n - l i n e O nag r e a td e a lo f R e s e a r -e hL i t e r a t u r ep u b l i s h e di nm a g a z i n eo rc o n f e r e n c e ，t h i so p t i m i z a t i o np r o b l e mc o u l db ep r e d i g e s tq u a d r a t i cp e r f o r m a n c ei n d e xo p t i m i z a t i o n
8、w i t h o u tc o n s t r a i n t s ，i ti sd i f f e rf r o mp r a c t i c a li n d u s t r i a la p p l i c a t i o n F o rt h i r t yy e a r s ，p r e d i c t i v ec o n t r o lh a sb e e ng r e a td e v e l o p e di nm o d e lp r e d i c t i v ec o n t r o l 、析廿ld i s t u r b a n c e so rc o n s t
9、r a i n t sa n dt h e i rs t a b i l i t y ；r o b u s t n e s s ；f e a s i b i l i t yh a v eb e e nr e s e a r c h e d N o n l i n e a rm o d e lp r e d i c t i v ec o n t r o lt N L M P C ) a n dc o n s t r a i n e dm o d e lp r e d i c t i v ec o n t r o l ( C M P C ) h a v eb e e nr e s e a r c
10、h e di n c r e a s i n g l y O ni n d u s t r i a lp r o c e s s ，m u l t i - v a r i a b l e sa n dc o n s t r a i n e ds y s t e mi si n e v i t a b l e ，S Ot h e nr e s e a r c h i n go nc o n s t r a i n t sp r e d i c t i v ec o n t r o lp r o b l e mi ss i g n i f i c a n t M yw o r ki nt h ep
11、 a p e ra p p l i e sm y s e l ft or e s e a r c ho nt h eo p t i m i z a t i o nc o n t r o lp r o b l e mo fD M Cw i t hc o n s t r a i n e d A tf i r s tb a s e dt 1 1 ec o n t r o l l e ds y s t e mm a t h e m a t i cm o d e ls t r u c t u r ec o n s t r a i n t so ns t a t ev a r i a b l e ss u
12、 b s p a c e ，t h e nu s et h ep r o j e c t e dK a l m a nf i l t e ra sp r e d i c t i v eo b s e r v e rt or e c o n s t r u c tt h es t a t ev a r i a b l e s N o to n l ys u p p r e s sr a n d o mn o i s ei n t e r f e r e n c e ，a n dm a k e sab e t t e rr e c o n s t r u c t i o no ft h es t
13、a t ei nl i n ew i t ht h ec o n s t r a i n tc o n d i t i o n , t h u se n h a n c i n gs y s t e ms t a b i l i t ya n dr o b u s t n e s s F i n a l l yc o m p u t e rs i m u l a t i o na p p r o v e st h et h e o r yh a sf e a s i b i l i t ya n da d v a n t a g e K e y w o r d s ：M o d e lp r
14、e d i c t i v ec o n t r o l ( M P C ) ，D y l ：l a ：m i cm a t r i xc o n t r o l ( D M C ) ，s t a t ee q l 】a l i 哆c o n s t r a i n s ，k l a m a l lf i l t e rI l学位论文独创性声明本人郑重声明：1 、坚持以口求实、创新一的科学精神从事研究工作。2 、本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果3 、本论文中除引文外，所有实验、数据和有关材料均是真实的4 、本论文中除引文和致谢的内容外，不包含其他人或其它机构已经发 表或
15、撰写过的研究成果。5 、其他同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了声明并表示了谢意 作者签名：啦日期：盘Z ：占：簦学位论文使用授权声明本人完全了解南京信息工程大学有关保留、使用学位论文的规定，学校有权保留学位论文并向国家主管部门或其指定机构送交论文的电子版和纸质版：有权将学位论文用于非赢利目的的少量复制并允许论文进入学校图书馆被查阅：有权将学位论文的内容编入有关数据库进行检索；有权将学位论文的标题和摘要汇编出版。保密的学位论文在解密后适用本规定作者签名：日期：关于学位论文使用授权的说明本人完全了解南京信息工程大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和
16、借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。( 保密的论文在解密后应遵守此规定)作者签名：每堡丝LE l期：塑王 ：整导师签名：日期：南京信息工程大学硕士研究生学位论文1 1 引言第一章绪论模型预测控制简称M P C ( M o d e IP r e d i c t i v eC o n t r 0 1 ) ，是7 0 年代末发展起来的一种基于模型的先进计算机优化控制技术。模型预测控制的产生，并不是理论发展的需要，而首先是工业实践向控制提出的挑战。2 0 世纪6 0 年代初形成的现代控制理论，在航天、航空等领域取得了辉煌的成果。然而，人们发现在完美的理论与控制实践之间还存在着巨大的鸿沟。主要表现在以下方面【1 1 ：( 1 ) 现代控制理论是基于对象精确的数学模型，而在工业过程中所涉及的对象往往是多输入、多输出的复杂高维系统，很难精确建立其数学模型，即使建立了数学模型，从过程实用的角度来说，往往需要简化，因此很难保证得到对象精确的数学模型。( 2 ) 工业对象的结构、参数和环境都具有很大的不确定性。由于
