基于T-S模糊模型的鲁棒预测控制器在啤酒发酵温度控制中的应用研究

发布时间：2017-05-22 21:23

  本文关键词：基于T-S模糊模型的鲁棒预测控制器在啤酒发酵温度控制中的应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：啤酒发酵是啤酒生产中最重要的环节,发酵过程中会有许多因素影响着最终的发酵质量,如温度、压力、浓度等,温度是最关键的因素,温度的变化会影响压力和浓度的变化,所以发酵温度必须能够符合温度工艺曲线。啤酒发酵过程是一个非线性、模型不确定性、多扰动、大惯性的过程,在发酵过程中,会受到内外部的干扰,如酵母特性、冷却液温度和压力的扰动等。发酵过程包含许多复杂的物理化学反应,涉及的因素也很繁多,很难建立精确的数学模型。常规的控制方法无法满足最优跟踪温度工艺曲线的要求。本文融合了确保系统稳定的鲁棒控制和具有滚动优化思想的预测控制,提出了基于T-S模糊模型的鲁棒预测控制器,将其应用于发酵过程中。本文的研究成果和内容主要有以下几个方面:(1)详细阐述了啤酒发酵过程和温度工艺曲线,重点研究发酵温度这类具有非线性、不确定性、多扰动等特点的控制对象,分析了其控制难点。(2)介绍了T-S模糊模型,用它来逼近非线性系统,根据T-S模型中的每条模糊规则,采用并行分配补偿技术,由线性矩阵不等式(LMI)求得相对应的局部状态反馈鲁棒控制器,满足H_∞鲁棒性,通过对每个局部控制器加权,得到整个的鲁棒控制器。但状态反馈控制器受限于状态完全可测的条件,故结合预测控制中滚动优化的思想,利用输出反馈,针对局部控制器参数的时变性,在每一采样时刻,只需知道不可测状态的界限值,求解一组带有约束的LMI,再加权求出最终的鲁棒预测控制器。(3)对啤酒发酵过程进行机理建模,再把机理模型转变为T-S模型,对其施加鲁棒预测控制器,仿真结果表明基本解决了发酵过程的难点,满足控制需求。
【关键词】：啤酒发酵温度控制 T-S模糊模型 鲁棒H_∞算法 输出反馈 鲁棒预测控制
【学位授予单位】：青岛科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TS262.5;TP273
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第1章 绪论8-11
• 1.1 课题介绍8-9
• 1.1.1 课题的简要工程背景8
• 1.1.2 课题的提出8-9
• 1.1.3 课题的目的和意义9
• 1.2 论文的结构和内容9-11
• 第2章 发酵过程简介及温度控制研究现状11-20
• 2.1 发酵过程11-14
• 2.2 发酵过程的工艺控制14-16
• 2.3 发酵温度控制的特性及研究现状16-19
• 2.3.1 发酵温度控制的特性16-17
• 2.3.2 发酵温度控制的研究现状17-19
• 2.4 本章小结19-20
• 第3章 鲁棒预测控制基本理论20-31
• 3.1 预测控制简介20-22
• 3.1.1 预测控制的产生20
• 3.1.2 预测控制的发展20-22
• 3.2 预测控制的基本原理22-26
• 3.2.1 三大基本原理22-25
• 3.2.2 预测控制的特点25-26
• 3.3 鲁棒预测控制简介26-30
• 3.3.1 鲁棒控制简介26-27
• 3.3.2 鲁棒预测控制的产生27-28
• 3.3.3 鲁棒预测控制的研究成果28-30
• 3.4 本章小结30-31
• 第4章 基于T-S模糊模型的鲁棒预测控制31-48
• 4.1 T-S模糊模型31-33
• 4.2 基于T-S模型的鲁棒控制器33-38
• 4.2.1 不变集和线性矩阵不等式33-36
• 4.2.2 基于T-S模型的鲁棒H_∞控制器36-38
• 4.3 输出反馈鲁棒预测控制理论38-44
• 4.4 基于T-S模糊模型鲁棒预测控制仿真与分析44-47
• 4.5 本章小结47-48
• 第5章 基于T-S模糊模型的鲁棒预测控制在发酵温度控制中的应用48-55
• 5.1 发酵温度的模型建立48-51
• 5.1.1 机理模型分析48-50
• 5.1.2 T-S模糊模型的求取50-51
• 5.2 基于T-S模糊模型鲁棒预测控制仿真51-54
• 5.3 本章小结54-55
• 结论与展望55-56
• 参考文献56-60
• 致谢60-61
• 攻读学位期间发表的学术论文61-62

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