基于物理平台的多变量大迟延系统的预测控制算法研究及实现

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实际工业生产过程往往具有多变量耦合、大迟延、非线性等特点,控制难度较大。针对复杂的控制对象提出的广义预测控制算法主要具有模型预测、滚动优化、反馈校正和在线辨识等特点,克服了被控对象的不确定性、建模误差等因素的影响,具有良好的控制效果和较强的鲁棒性。本文介绍了传统的广义预测控制算法,以及改进的广义预测控制算法。改进的广义预测控制算法能够根据系统的输入/输出直接求解最优控制律中的控制增量,避免在线求解Diophantine方程,具有较好的实时性;并且对下一时刻的控制量增量进行约束使其与本时刻的控制增量成比例,使控制算法中原有的矩阵运算简化为向量运算,避免了逆矩阵的在线求解,构成了一种改进的广义预测控制算法。在实验室过程控制实验中单纯地利用MATLAB仿真具有一定局限性,实际过程中系统的静态特征、被控对象的非线性及各类约束条件很难简单地通过MATLAB软件表现出来;复杂的工业环境不允许将研究的控制算法在连续的控制过程中反复试验,所以按照工业生产过程的特点在实验室中搭建四容水箱多变量耦合大迟延系统的实际物理平台,能够严格按照生产过程中的多种约束条件进行实验,有效地对控制算法进行实验验证。为了展现整个系统的工艺流程,使界面操作更加灵活、实验结果直观明了,将LabVIEW虚拟仪器和MATLAB软件相结合,建立一组人机交互界面,既充分利用了LabVIEW虚拟仪器图标代替文本行创建应用程序、图形界面友好的特点又发挥了MATLAB软件强大的运算功能。搭建的四容水箱多变量耦合大迟延实验平台与设计的LabVIEW操作界面共同构成了多变量耦合大迟延物理系统。将改进的广义预测控制算法应用于多变量耦合大迟延物理系统中,通过实验研究验证控制算法的可行性与有效性。实验结果表明,在模型漂移、定值扰动和外部扰动下,系统具有良好的控制品质,能有效克服变量耦合与迟延。
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