基于LQG基准的模型预测控制系统性能评价研究与应用

发布时间：2017-12-21 16:32

  本文关键词：基于LQG基准的模型预测控制系统性能评价研究与应用　出处：《天津理工大学》2016年硕士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： 模型预测控制 性能评价 线性二次高斯基准 性能限制曲线

【摘要】：随着计算机技术的发展以及工业4.0等概念的提出,工业过程更趋向于智能化、自动化。这就要求着更先进的控制算法来控制工业过程,保障系统的稳定高效运行。因此先进控制算法近些年得到了飞速发展,其中模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)是应用最广泛也是最有效的一类先进控制算法。模型预测控制结合了预测模型、滚动优化及反馈控制的控制方法,可达到系统的约束边界,大大地提高工业效益。但在实际工业应用中,由于控制器整定不足或缺少维护,以及系统设备故障等因素,会出现控制性能变差的现象。若不能及时地采取一定的措施,会对企业带来严重的损失。因此需要开展MPC系统的控制性能评价理论研究,形成实时的性能监控体系,达到性能监控的目的。本文以线性二次高斯(Linear quadratic Gaussian,LQG)基准作为MPC系统的性能评价指标,展开对MPC系统的控制性能评价研究。主要研究内容如下:首先对模型预测控制系统进行性能评价的目的及意义进行简单介绍,接着分别针对模型预测控制与控制性能评价的发展过程与研究现状进行描述,并分析了当前课题的发展趋势与难题。然后针对模型预测控制的动态矩阵控制算法,以预测模型、滚动优化与反馈校正为主要方面,分别在单变量与多变量系统进行算法推导,并分别以单容水箱与精馏塔为对象进行仿真分析。通过分析仿真结果,与常规PID控制比较,充分验证了MPC控制算法的优越性。接着进行LQG基准理论研究,以性能限制曲线为最终目标,分别对其三种不同算法:基于状态空间模型的算法、基于多项式模型的算法及基于子空间模型的算法进行推导比较,分析出各自的优缺点与适用范围。最后在传统的评价基准上,将LQG基准应用到MPC系统中,能够考虑到输入条件的限制,得到更具有实际意义的性能指标,为MPC系统进行性能评价提供更符合实际的理论依据。为解决MPC系统的一致性估计难以获取问题,在子空间算法的基础上,将联合输入输出闭环子空间辨识算法作为理论依据,通过最小化目标函数获得LQG基准。将MPC的滚动优化思想与LQG基准理论结合,设计了LQG控制器,并通过在精馏塔的仿真实验,验证了该方法的有效性。
【学位授予单位】：天津理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP273

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 李嗣福;;模型预测控制及其应用[J];机械与电子;1990年01期

2 张恩平,付庆华;模型预测控制在温度调节中的应用[J];微计算机信息;2004年07期

3 武俊峰,王振英;模型预测控制的新发展[J];自动化技术与应用;2004年12期

4 董海;马鸿峰;赵莹;王吉勇;单麟亭;;模型预测控制在供应链库存管理中的应用[J];沈阳大学学报;2007年02期

5 崔吉业;田学民;;模型预测控制性能评价的一种改进方法[J];鞍山科技大学学报;2007年04期

6 焦巍;刘光斌;;非线性模型预测控制的智能算法综述[J];系统仿真学报;2008年24期

7 李正强;张怡哲;邓建华;陈琪;;基于模型预测控制的非线性飞行控制系统研究[J];飞行力学;2009年01期

8 张聚;刘江;王槊华;;汽车悬挂系统显式模型预测控制[J];信息与控制;2009年06期

9 马艳;卜丽;孙长江;;基于模型预测控制的乳化物干燥控制系统[J];制造业自动化;2011年15期

10 刘向杰;孔小兵;;电力工业复杂系统模型预测控制——现状与发展[J];中国电机工程学报;2013年05期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 周帝;赵可君;;模型预测控制中的硬约束松化研究[A];全国冶金自动化信息网2014年会论文集[C];2014年

2 杨马英;;模型预测控制的性能监视与评价——综述[A];第二十一届中国控制会议论文集[C];2002年

3 武俊峰;王振英;;基于状态观测器的约束鲁棒模型预测控制[A];04'中国企业自动化和信息化建设论坛暨中南六省区自动化学会学术年会专辑[C];2004年

4 周明;周坚刚;余达太;;钢铁企业模型预测控制技术综述[A];冶金轧制过程自动化技术交流会论文集[C];2005年

5 张聚;张海华;;时延网络控制系统的显式模型预测控制[A];Proceedings of the 2011 Chinese Control and Decision Conference（CCDC）[C];2011年

6 付庆华;曹玉强;;基于模型预测控制的快速温度调节器[A];1996中国控制与决策学术年会论文集[C];1996年

7 李柠;李少远;席裕庚;;pH中和过程的多模型预测控制[A];第二十届中国控制会议论文集（上）[C];2001年

8 周洪亮;刘志远;;基于模型预测控制的车辆横摆稳定控制器设计[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年

9 罗秋滨;韩志刚;朱宏;;非线性系统的无模型预测控制方法[A];2009中国控制与决策会议论文集（1）[C];2009年

10 袁景淇;任海涛;王明珠;任乐民;;基于模型的重组酵母碳源流加速率控制[A];第二十一届中国控制会议论文集[C];2002年

中国重要报纸全文数据库 前1条

1 孙长生;国内热工自动调节优化系统应用的主要厂家评析[N];中国电力报;2012年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 孔小兵;非线性模型预测控制及其在发电过程控制中的应用[D];华北电力大学;2014年

2 张浪文;网络信息模式下分布式协调模型预测控制研究[D];上海交通大学;2015年

3 岳俊红;复杂工业过程多模型预测控制策略及其应用研究[D];华北电力大学（北京）;2008年

4 冯少辉;模型预测控制工程软件关键技术及应用研究[D];浙江大学;2003年

5 苏成利;非线性模型预测控制的若干问题研究[D];浙江大学;2006年

6 孙峻;非线性模型预测控制理论及应用研究[D];西北工业大学;2002年

7 李志军;约束模型预测控制的稳定性与鲁棒性研究[D];华北电力大学（北京）;2005年

8 田翔;模型预测控制并行计算系统研究[D];浙江大学;2007年

9 王浩坤;无偏模型预测控制的若干理论和方法研究[D];浙江大学;2015年

10 包哲静;支持向量机在智能建模和模型预测控制中的应用[D];浙江大学;2007年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 徐硕;基于模型预测控制的船用锅炉控制算法研究[D];大连海事大学;2016年

2 任毅;基于子空间辨识的自适应模型预测控制的研究[D];中国石油大学(华东);2014年

3 林跻云;三相PWM整流器高性能控制系统的研究[D];北方工业大学;2016年

4 王明涛;面向脑控车辆的模型预测控制方法研究[D];北京理工大学;2016年

5 彭玉宾;三电平变换器模型预测控制研究[D];北方工业大学;2016年

6 赵谨;SI发动机AFR的非线性模型预测控制[D];吉林大学;2016年

7 魏耀华;系统辨识结合模型预测控制在前馈控制轨迹规划中的应用研究[D];兰州大学;2016年

8 段文;并网变换器的模型预测控制研究[D];山东大学;2016年

9 顾鑫鑫;连续时间马尔可夫跳变系统的模型预测控制[D];江南大学;2016年

10 习春苗;基于Hammerstein模型的非线性预测控制[D];华北电力大学(北京);2016年

，

本文编号：1316408