【摘 要】
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广义预测控制是80年代以来发展起来的一种新型计算机控制算法,它具有较好的控制性能和鲁棒性.但是一般的广义预测控制算法对于系统的不确定性抑制能力是有限的.为了克服系统
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广义预测控制是80年代以来发展起来的一种新型计算机控制算法,它具有较好的控制性能和鲁棒性.但是一般的广义预测控制算法对于系统的不确定性抑制能力是有限的.为了克服系统不确定性的影响,自适应控制和鲁棒控制被越来越多地应用到预测控制中去,进行自适应预测控制和鲁棒预测控制的研究,两者取得了一定的研究成果,目前将两者的优势结合起来进行研究的工作还很少.该文首先基于单变量鲁棒广义预测控制算法,推导了多变量鲁棒广义预测控制算法.其次从提高系统鲁棒性的角度出发,提出了一种β增量型鲁棒广义预测控制算法.一方面,通过设计专门的鲁棒控制器抑制模型失配对系统稳定性的影响;另一方面,针对模型失配较大时,原有的鲁棒控制器无法保证闭环系统鲁棒稳定的不足,改进了原有的鲁棒控制器,通过选择适合的β因子使闭环系统重新稳定,同时给出了β选取的实验方法,仿真研究验证了该算法的有效性.采用上述鲁棒预测控制算法,针对一类典型工业过程,分析了模型参数失配和系统闭环稳定性的定量关系,仿真结果表明强鲁棒性的预测控制算法往往以牺牲系统的动态品质为代价,有待进一步改善系统的控制性能.基于此,该文结合自适应预测控制的优势,提出了一种鲁棒自调节广义预测控制算法,它专门设计鲁棒控制器来保证模型失配时闭环系统的稳定性.同时,通过引入自调节前置滤波器,进一步改善系统的动态品质.仿真实验表明当过程存在时滞变化或未建模动态时,该算法都对其有很好的抑制作用,并能有效地改善系统的动态品质.
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