【摘 要】
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PID控制是当前应用最广泛的工业控制方法,但它对非线性、时变、耦合及参数和结构不确定的复杂过程的控制效果不理想。理论和实践都已经证明,模型预测控制对这一类复杂过程的
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PID控制是当前应用最广泛的工业控制方法,但它对非线性、时变、耦合及参数和结构不确定的复杂过程的控制效果不理想。理论和实践都已经证明,模型预测控制对这一类复杂过程的控制具有良好的优化效果。由于在工业应用方面存在的技术壁垒和垄断,模型预测控制还没有普及。基于嵌入式模型预测控制系统的研究是推广模型预测控制的重要手段,也是一个新的研究领域。本文提出了一套旨在服务于小规模系统的嵌入式模型预测控制解决方案,从模型预测控制算法的研究、基于ARM的控制器硬件设计、基于Linux的控制器软件开发、基于Visual C++的上位机监控软件开发、嵌入式模型预测控制系统的应用等五个方面展开研究,具体内容包括：1.对动态矩阵控制算法展开研究,提出了简化的动态矩阵控制算法——收敛动态矩阵控制算法。该算法中引入了转换矩阵,使控制增量在控制时域内收敛于零,从而把对控制向量的求逆运算转换成数值的求倒数运算,缩短了控制向量的计算时间,更易于在小型的嵌入式系统中实现。通过Matlab仿真证明了这种算法的有效性和优越性。2.结合嵌入式模型预测控制系统的要求,设计了基于ARM的模型预测控制器的硬件。控制器的电路分为CPU系统板和扩展板两个部分,便于控制器的硬件升级和功能的扩展。3.对Linux系统内核进行裁减,以适合作为嵌入式模型预测控制器的操作系统,选择U-Boot作为系统的引导程序,建立了cramfs只读文件系统,使用C++语言编写了基于动态矩阵控制算法的模型预测控制软件。4.使用Visual C++的MFC编写了上位机的实时监控软件ARM-MPC Monitor。实现了系统组态、参数整定、数据通信和结果输出等功能,达到了对基于ARM的模型预测控制实时监控的目的。5.使用基于ARM的嵌入式模型预测控制系统对直流电机的转速进行控制。模型预测控制器取代了传统的局部回路,直接对电机实施控制。从建模、组态到控制,详细介绍了系统的使用过程,针对不同算法的控制结果进行了分析。实验结果证实了模型预测控制比传统的PID控制具有更优秀的控制品质。最后,对论文进行总结,并且指出了本课题下一步的研究方向。
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