基于LPV模型非线性预测控制的精细化建模及精确求解

发布时间：2017-09-28 14:37

  本文关键词：基于LPV模型非线性预测控制的精细化建模及精确求解

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【摘要】：工业过程中,模型预测控制(Model predictive control, MPC)是先进控制策略中应用最成功的一种。针对工作范围比较宽、强非线性、设定值变化比较大的系统,则需要采用非线性预测控制让系统达到品质要求。为了提高非线性模型预测控制器的的控制性能,控制器的设计往往需要一个精确的非线性模型。工程上的多模型方法是一种简单有效的建模方法,本文选择多模型方法之一的LPV(Linear varying parameters)模型作为预测模型。然而目前LPV模型中工作点的设置基本是凭经验的、缺乏系统的方法指导。而且即使具有精确的非线性模型,基于多模型非线性预测控制器的设计也很复杂,优化的在线计算量大、求解困难。本文针对LPV模型的非线性预测控制,从模型和优化算法两方面考虑,分别提出了基于gap metric的精细化建模方法及基于内点法的变工况的非线性模型预测控制(Nonlinear model predictive control,简称NMPC)。本文的主要贡献包含如下：(1)针对目前LPV模型中工作点选择的随意性,提出一种基于gap metric构建LPV模型的方法。该方法利用gap metric作为非线性的度量工具,定量分析系统的非线性程度,从而选择合适的控制策略,并且在gap metric的指导下分解系统的操作空间,合理配置LPV模型的工作点。(2)针对NMPC的在线滚动优化的计算量比较大,操作区域的划分将会直接影响算法的控制性能和实时性。将上述合理配置工作点的LPV模型与等间距工作点的LPV模型在开环仿真和闭环响应两方面进行比较,用Skogestad提出的精馏塔LV模型验证了基于gap metric构建LPV模型的有效性。得到的低阶LPV模型能够更准确地逼近真实系统,也加快了NMPC的求解速度。(3)求解LPV模型的非线性预测控制常用的优化算法是多步线性化方法,针对这种算法需要沿着操作轨迹解决多个QP优化问题、算法耗时较长的缺点,提出了利用内点算法求解LPV非线性控制优化命题。这种方法不需要线性化处理,基于LPV模型全联立直接求解,求解精度高。用连续搅拌釜的实例,验证了内点法能缩短系统的过渡过程、减少资源消耗,特别是在大范围变工况下,明显地提高了系统的控制品质。
【关键词】：非线性预测控制 线性变参数模型 非线性度量 内点法
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O231
【目录】：

• 致谢5-7
• 摘要7-9
• Abstract9-14
• 1. 绪论14-26
• 1.1 引言14-15
• 1.2 预测控制原理及特点15-17
• 1.2.1 预测模型16
• 1.2.2 滚动优化16-17
• 1.2.3 反馈校正17
• 1.3 非线性预测控制发展状况17-21
• 1.3.1 发展现状18-20
• 1.3.2 NMPC研究方法20-21
• 1.4 多模型及优化21-23
• 1.4.1 多模型NMPC21-22
• 1.4.2 优化方法及求解器22-23
• 1.5 本文研究内容23-26
• 2. 基于gap metric的LPV模型工作点的配置26-44
• 2.1 基于gap metric构建LPV模型算法26-27
• 2.2 用gap metric确定系统非线性程度27-33
• 2.2.1 系统的图及互质分解27-29
• 2.2.2 Gap metric及非线性度量29-33
• 2.3 利用gap metric的系统分解33-34
• 2.4 精馏塔实例的算法仿真34-42
• 2.4.1 精馏塔LV运行模型34-39
• 2.4.2 算法仿真39-42
• 2.5 本章小结42-44
• 3. 操作轨迹LPV模型精度分析44-64
• 3.1 引言44
• 3.2 构建LPV模型44-49
• 3.2.1 确定权重函数44-47
• 3.2.2 工作点线性化47-48
• 3.2.3 LPV模型结构48-49
• 3.3 LPV模型的开环仿真49-54
• 3.3.1 等间距工作点LPV49-51
• 3.3.2 合理工作点LPV51-52
• 3.3.3 模拟仿真52-54
• 3.4 基于LPV模型的NMPC54-62
• 3.4.1 预测模型55-56
• 3.4.2 NMPC控制器56-60
• 3.4.3 仿真验证60-62
• 3.5 本章小结62-64
• 4. 基于内点法的变工况NMPC64-82
• 4.1 引言64
• 4.2 NMPC控制器64-68
• 4.2.1 内点法的基本思想65-66
• 4.2.2 NMPC命题66-68
• 4.2.3 系统性能指标68
• 4.3 CSTR仿真控制68-80
• 4.3.1 CSTR系统68-70
• 4.3.2 变工况NMPC70-80
• 4.4 本章小结80-82
• 5. 结论与展望82-84
• 5.1 结论82-83
• 5.2 展望83-84
• 参考文献84-92
• 作者简介及在学期间所取得的科研成果92

【参考文献】

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本文编号：936417