【辨识控制算法研究大范围预测控制的改进及应用】杨绍茂.pdf

摘要本文介绍了递推U一D分解法、F.Radke等的两步法、M,A.Alam的选代法三种辨识方法,通过计算机仿真,从辨识参数的收敛速度,抗干扰的能力方面对它们进行了比较.介绍了MVPP,GPC.GPPPC三种控制算法并进行了比较,然后对GPC 算法进行了改进。计算机仿真表明改进后的GPC算法能控制非最小相位、开环不稳定、变时滞、变模型阶次等复杂对象,且控制效果优于GPC算法。搅拌槽温度控制、水槽液位控制等实验表明,该算法可用于过程控制。

引言自校正控制是现代控制理论的重要分支之,其基本工作方法可概括为:用具有时变参数的低阶模型(大都使用差分方程)模拟复杂的非线性过程,在线辨识模型参数,跟踪运行情况,利用模型参数的估计值和一定的目标函数得到在线的控制算法,使被控对象在较优的状态下运行。对于工业中普遍存在的非线性、参数时变、大时滞、负载、随机干扰等情况,自校正控制明显优于常规调节,它精度高,调节灵敏,抗干扰强,在工业控制中具有广泛的应用前景。计算机特别是微型计算机的廉价、可靠及高速、大容量,给自校正控制的推广创造了物质基础,因而近十多年来,自校正控制在理论上取得很大的发展,吸引着越来越多研究者的兴趣。

用了恒TR(p)的办法.利用输人输出作参数估计时,一般有两种方式,一种是直接估计系统模型本身的参数,叫做显式算法,另一种是估计控制律中的参数,叫隐式算法.这两种方式各有优缺点,显式算法辨识的参数比隐式算法少,当对过程有先验了解时,显式算法可以监视估计器,可靠性较高。并可减弱时滞估计不准带来的影响,但它须解Dlophantine方程,计算量大,且鲁棒性不及隐式算法 [39.本文第二部分对RUD法、F.Radkectal的两步法、M.A.Alam的迭代法进行了介绍和比较,进行了仿真研究,并讨论了参数辨识中的一些实际问题。