智能預測控制器算法研究

電氣自動化論文編號:ZD586 論文字數:30266,頁數:50，有開題報告，任務書，文獻綜述

目錄

摘  要  Ⅰ
Abstract Ⅱ
第1章 緒 論 1
1.1 選題的背景與意義 1
1.2 課題發展現狀與前景展望 2
1.3 本文主要研究工作 3
第2章 智能控制基本概念 4
2.1 預測控制概述 4
 2.1.1 預測控制的基本原理 4
 2.1.2 預測控制的基本算法 6
 2.1.3 預測控制的研究現狀 7
 2.1.4 預測控制在工業過程控制中的應用 8
2.2 神經網絡概述 8
 2.2.1 神經網絡控制綜述 9
 2.2.2 神經網絡結構與基本原理 9
 2.2.3 神經網絡的特點及其用于控制的優越性 10
2.3 智能預測控制研究概況 11
 2.3.1  模糊預測控制 12
 2.3.2  基于神經網絡的預測控制 14
第3章 控制算法研究和確定 15
3.1 時滯系統控制方法概述 15
 3.1.1 經典控制 15
 3.1.2 智能控制 17
3.2 系統控制方案研究及確定 19
 3.2.1 傳統預測方法的局限性 19
 3.2.2 本系統控制方案的確定 19
3.3 控制算法比較 21
 3.3.1 純滯后對象的階躍響應 22
 3.3.2 與數字PID控制算法比較 22
3.4 最終算法確定 23
 3.4.1 智能控制預測模型和對象模型 23
 3.4.2 建立有效的反饋校正方法 24
 3.4.3 最優控制規律計算 25
 3.4.4 系統穩定性分析 25
第4章 仿真 28
4.1 仿真工具介紹 28
 4.1.1 MATLAB及其神經網絡工具箱的簡介 28
 4.1.2 運用神經網絡工具箱設計網絡的原則與過程 29
4.2 控制算法仿真 30
 4.2.1 仿真基本步驟 30
 4.2.2 模糊預測控制器的設計 30
 4.2.3 控制系統的仿真 34
 4.2.4 仿真結果分析 36
結束語 37
參考文獻 38
致  謝 39
附錄1模糊預測控制器MATLAB程序 41
附錄2 PID控制的系統階躍響應 43

摘要: 隨著工業控制要求的提高及控制理論與計算機技術的發展，產生了控制效果好、魯棒性強，適用于控制不易建立精確數學模型且比較復雜的丁業過程的預測控制算法，并己在石油、化工、冶金、機械等工業部門的控制系統中得到了成功的應用，是一類很有發展前途的新型計算機控制算法。近年來將智能控制理論與預測控制機理相結合，使預測控制向智能化方向發展，以滿足復雜工業過程控制的需要，是當前預測控制發展的新趨勢。
 本文討論了預測控制以及智能控制的基本結構和原理，深入分析了預測控制的預測模型、反饋校正與滾動優化方法及其穩定性和魯棒性，并仿真研究證實了預測控制算法是一種先進的控制算法，同時也指出了這種常規預測控制算法面臨的困難及存在的問題。在此基礎上本文研究了基于神經網絡辨識的動態矩陣預測控制新方法，其實質是利用作為對象辨識模型的神經網絡產生預測信號，用優化算法求出控制律，從而實現對非線性時變系統的預測控制。首先對被控對象進行離線辨識，在模型辨識達到一定的精度后，再在線遞推得到預測模型，最后通過極小化性能指標得到最優控制律。該算法不僅解決了非線性時變對象難以建模的問題，而且還減少了控制器的計算工作量，有利于系統的實時應用。最后根據該算法進行MATLAB仿真，驗證了該控制方案的優越性。
 
關鍵字: 智能控制、預測控制、過程控制、模糊控制