1. 模型预测控制的方法
模型预测控制是一种基于模型的闭环优化控制策略,其算法的核心是:可预测未来的动态模型,在线反复优化计算并滚动实施的控制作用和模型误差的反馈校正。模型预测控制具有控制效果好、鲁棒性强等优点,可有效地克服过程的不确定性、非线性和并联性,并能方便的处理过程被控变量和操纵变量中的各种约束。从模型预测控制的基本原理出发,常见的有三种预测控制算法:
1)基于非参数模型的模型预测控制
代表性算法有模型算法(MAC)和动态矩阵控制(DMC)。这类算法分别采用脉冲响应模型和有限阶跃响应模型作为过程预测模型,无需考虑模型结构和阶次,可将过程时滞自然纳入模型中,尤其适合表示动态响应不规则的对象特性,适合处理开环稳定多变量过程约束问题的控制。
2)基于ARMA或CARIMA等输入输出参数化模型的预测控制算法。
这类算法有经典自适应控制发展而来,融合了自校正控制和预测控制的优点。其反馈校正通过模型的在线辨识和控制率的在线修正以自校正的方式实现,其中最具代表性的是广义预测算法,它可应用于时变时滞较难控制的对象,并对系统的时滞和阶次不确定有良好的鲁棒性,但对于多变量系统,算法实施较困难。
3)滚动时域控制。由LQ和LQG算法发展而来
对于状态空间模型,用有限时域二次性能指标再加终端约束的滚动时域控制算法来保证系统稳定性。它已拓展到跟踪控制和输出反馈控制。各类模型预测控制算法虽然在模型、控制和性能上存在许多差异,但其核心都是基于滚动时域原理,算法中包含了预测模型、滚动优化和反馈校正三个基本原理。
2. 动态矩阵控制算法结构有几部分组成
【知识点】
若矩阵A的特征值为λ1,λ2,...,λn,那么|A|=λ1·λ2·...·λn
【解答】
|A|=1×2×...×n= n!
设A的特征值为λ,对于的特征向量为α。
则 Aα = λα
那么 (A²-A)α = A²α - Aα = λ²α - λα = (λ²-λ)α
所以A²-A的特征值为 λ²-λ,对应的特征向量为α
A²-A的特征值为 0 ,2,6,...,n²-n
【评注】
对于A的多项式,其特征值为对应的特征多项式。
线性代数包括行列式、矩阵、线性方程组、向量空间与线性变换、特征值和特征向量、矩阵的对角化,二次型及应用问题等内容。
3. 模型预测控制的企业应用
钢铁冶金行业是一个复杂的加工过程,把铁矿石、煤等原材料加工成钢板要经过焦炉、烧结、高炉、炼钢、连铸、热轧、冷轧等多个工艺环节,这些环节中主要包括了高温处理过程(各种加热炉)和高速轧制等其他一些过程,其中的控制系统非常复杂,普通存在动态时变时滞的复杂特性。随着竞争的日趋加剧,对产品质量控制的要求越来越高,基于模型的传统控制方法难以收到令人满意的控制效果。因此,必须结合钢铁冶金的特点,将先进的控制方法以及人工智能技术引入钢铁冶金的各个工艺过程的控制之中,研究适用的控制方法。
钢铁企业的生产流程如下图所示。下面将结合钢铁企业生产工艺讲述模型预测控制在钢铁企业的应用情况:
焦炉是具有大时滞、大惯性、强非线性、多变量耦合、变参数的复杂对象,其生产过程是既受连续时间信号的驱动,又受离散事件驱动的一类混杂系统,高军伟等旧。提出了一个综合智能控制算法,采用多模型切换系统的方式对焦炉的温度进行控制。该控制算法以多变量模糊控制为核心,采用神经网络构造蓄顶温度/直行温度转换模型,增加了专家控制和预测控制,模糊控制用来控制系统的连续推焦状态.模糊控制和预测控制结合用来控制焦炉检修期间温度上升和下降趋势状态,采用专家控制的方法,通过调节吸力来控制机侧和焦侧温度不平衡的情况。该系统在北京炼焦化学厂投入生产运行后,取得良好控制效果,对提高焦炭质量、降低能耗和延长炉体使用寿命都有重要的意义。
烧结终点控制是影响烧结矿产量和质量的关键环节,但由于这个环节的动态长时间滞后,与终点调节的相关因素多,成为烧结厂自动控制的难点。针对冶金工业过程普遍存在的动态时变时滞和模糊特性,李桃等将自适应技术、预测控制与模糊控制相融合,提出一种集成型智能控制方法——自适应预测模糊控制。可以提前预测烧结过程的动态时滞和被控变量的状态。该控制方法应用于冶金原料准备阶段的烧结过程终点的控制,结果表明,控制系统能够自适应地辨识时滞的变化和预报烧结终点的波动,适当调节机速,防患于未然,以保持烧结终点稳定在设定值附近。这一控制方法同样也适用于其它存在时变时滞的复杂工业过程的控制。
在结晶器振动系统中,吴晓明[]等人采用了双值DMC控制算法,理论和实验研究表明能很好地跟踪参考轨迹,减小了非正弦波形的畸变,提高了系统的控制精度。双值动态矩阵控制算法采用了非最小化描述的离散卷积模型和滚动优化策略,使模型失配、畸变、干扰等引起的不确定性及时得到弥补,从而得到较好的动态控制性能。在连铸结晶器液位控制系统中,王朝利等人[]利用预测控制算法之一——增量型模型算法(IMAC)设计宝钢一连铸结晶器液位控制系统。模型算法控制分为单步模型算法控制、多步模型算法控制、增量型模型算法控制等多种。由于单步模型算法控制包含的控制信息量少,因而控制效果和鲁棒性都较多步模型算法控制和增量型模型算法控制差,而且单步模型算法和多步模型算法控制都无法消除扰动造成的稳态偏差,不能无偏差跟踪参考输入轨迹;而增量型模型算法控制(IMAC)恰好能解决这些问题。IMAC的引入使结晶器液位控制独具特色。仿真和对比研究表明,引入IMAC后系统的控制效果优于原先的PID控制。结晶器液位控制精度明显提高,液位波动较小且没有稳态误差,能实现无稳态偏差调节和跟踪。
热轧工艺中的步进梁加热炉温度控制对象是一复杂的多输入多输出、非线性、强耦合的分布参数系统。传统的步进梁加热炉控制采用经典PID控制器,在流量的平稳性、温度的快速跟踪等方面受到控制器本身的限制,而且不能达到好的解耦效果。汪开红等人使用基于预测控制的多变量约束控制算法,将加热炉和底层控制回路作为广义对象进行控制,所以控制器本身已经将各部段温度的耦合考虑了进去,不需要额外的解耦方案设计,较通常的PID控制具有明显的优越性。而且。这种控制的外延性好,不会因对象模型的变化使控制效果发生较大变化,这也正是先进控制的特点。在控制器设计时,由于将流量和流量的变化量加入优化目标函数,可以在保证温度跟踪精度的同时,对流量进行控制。仿真结果表明了这种先进控制算法在解耦、节能指标、跟踪平稳性等方面表现出了良好性能,表现了多变量控制的优点,使预测控制在加热炉对象上的成功应用有了理论上的证实。
热轧带钢卷取温度是影响成品带钢性能的重要工艺参数之一。层流冷却控制系统的控制目标是根据实测的带钢终轧出口温度、速度及厚度确定相应的喷水区长度,使卷取温度尽可能接近目标值,以期获得优异的成品钢卷。彭力等人运用预测控制思想,得到了一套适用性较强的控制算法,结构形式简单、可调性强、适用面广的数学模型加上分段优化、局部反馈的算法,使得控制效果有明显提高。在设计控制系统时,以温度预测模型为基础,根据带钢终轧出口温度、速度及厚度,计算出为使卷取温度达到目标值所需的喷水区长度改变量,这实际上是一种前馈控制,它往往无法保证实际的卷取温度等于目标值,为了提高控制精度,还设计了反馈控制,以弥补前馈控制的不足。建立利用带钢实测人口条件如:终轧温度、速度和厚度预测带钢经过冷却区冷却后的卷取温度,将带钢分段,把带钢每一段作为一个计算点,结合分段最优前馈控制计算,采样一段、计算一段、优化一段,体现了滚动优化的特点。
4. 论文应该是什么格式啊
标准论文格式
1、论文格式的论文题目:(下附署名)要求准确、简练、醒目、新颖。 2、论文格式的目录
目录是论文中主要段落的简表。(短篇论文不必列目录)
3、论文格式的内容提要:
是文章主要内容的摘录,要求短、精、完整。字数少可几十字,多不超过三百字为宜。
4、论文格式的关键词或主题词
关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的,是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语,便于信息系统汇集,以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词,另起一行,排在“提要”的左下方。
主题词是经过规范化的词,在确定主题词时,要对论文进行主题分析,依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。(参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》)。
5、论文格式的论文正文:
(1)引言:引言又称前言、序言和导言,用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图,说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。
〈2)论文正文:正文是论文的主体,正文应包括论点、论据、论证过程和结论
主体部分包括以下内容:
a.提出问题-论点;
b.分析问题-论据和论证;
c.解决问题-论证方法与步骤;
d.结论。
6、论文格式的参考文献
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(2)所列举的参考文献要标明序号、着作或文章的标题、作者、出版物信息。
例子:
摘 要
本文详细介绍了多变量预测控制算法及其在环境试验设备控制中的应用。由于环境试验设备的温度和湿度控制系统具有较大的时间滞后,而且系统间存在比较严重的耦合现象,用常规的PID控制不能取得满意的控制效果。针对这种系统,本文采用了多变量预测控制算法对其进行了控制仿真。
预测控制算法是一种基于系统输入输出描述的控制算法,其三项基本原理是预测模型、滚动优化、反馈校正。它选择单位阶跃响应作为它的“预测模型”。这种算法除了能简化建模过程外,还可以通过选择合适的设计参数,获得较好的控制效果和解耦效果。
本文先对环境试验设备作了简介,对控制中存在的问题进行了说明;而后对多变量预测控制算法进行了详细的推导,包括多变量自衡系统预测制算法和多变量非自衡系统预测控制算法;然后给出了系统的建模过程及相应的系统模型,在此基础上采用多变量预测控制算法对环境试验设备进行了控制仿真,并对仿真效果进行了比较。
仿真结果表明,对于和环境试验设备的温度湿度控制系统具有类似特性的多变量系统,应用多变量预测控制算法进行控制能够取得比常规PID控制更加令人满意的效果。
关键词:多变量系统,预测控制,环境试验设备
Abstract
In this paper, multivariable predictive control algorithm and its application to the control of the environmental test device are introced particularly. The temperature and humidity control system of the environmental test device is characterized as long time delay and severe coupling. Therefore, the routine PID control effect is unsatisfactory. In this case, the simulation of the temperature and humidity control of the environmental test device based on multivariable predictive control algorithm is made.
Predictive control algorithm is one of control algorithm based on description of system’s input-output. Its three basic principles are predictive model, rolling optimization and feedback correction. It chooses unit step response as its predictive model, so that the modeling process is simplified. In addition, good control and decoupling effects could be possessed by means of selection suitable parameters.
In this paper, the environmental test device is introced briefly and the existing problems are showed. Then multivariable predictive control algorithm is presented particularly, including multivariable auto-balance system predictive control algorithm and multivariable auto-unbalance system predictive control algorithm. Next, system modeling process and corresponding system model are proposed. Further, the multivariable predictive control algorithm is applied to the temperature and humidity control system of the environmental test device. Finally, the simulation results are compared.
Results of the simulation show that multivariable predictive control algorithm could be used in those multivariable system like the temperature and humidity control system of the environmental test device and the control result would be more satisfactory than that of the routine PID control.
Keyword: Multivariable system, Predictive control, Environmental test device
目录范例
目 录
摘要 Ⅰ
Abstract Ⅱ
页码
第一章 绪论 1
1.1 预测控制概述 1
1.2 环境试验设备简介 2
1.3 主要研究工作 2
1.4 本文安排 3
第二章 基础知识介绍 4
2.1 预测控制的基本原理 4
2.1.1 预测控制的三项基本原理 4
2.1.2 预测控制的几种算法 5
2.2 动态矩阵控制算法 5
2.2.1 概述 5
2.2.2 动态矩阵控制算法 6
2.3 本章小结 10
第三章 环境试验设备介绍及建模研究 11
3.1 环境试验设备介绍 11
3.1.1 简介 11
3.1.2 环境试验设备的结构及硬件 11
3.1.3 环境试验设备控制的难点 12
3.2 环境试验设备的建模研究 12
3.2.1 环境实验设备的模型概述 12
3.2.2 飞升曲线法辨识环境试验设备的数学模型 14
3.3 本章小结 19
第四章 多变量预测控制算法的研究与推导 20
4.1 多变量预测控制算法的推导 20
4.2 仿真研究 24
4.3 本章小节 25
第五章 多变量非自衡系统预测控制算法的研究与推导 26
5.1 多变量非自衡系统预测控制算法 26
5.1.1 单变量非自衡系统预测控制算法 26
5.1.2 多变量非自衡系统预测控制算法 29
5.2 仿真研究 33
5.3 本章小结 34
第六章 环境试验设备的预测控制研究 35
6.1 脉冲响应系数模型的获得及对象特性分析 35
6.1.1 脉冲响应系数模型的获得 35
6.1.2 对象特性分析 36
6.2 仿真控制实验 37
6.2.1 参数选择 37
6.2.2 仿真控制结果 43
6.3 本章小结 45
结束语 46
参考文献 47
附件 48
(接着开始写正文)
XXXXXXXXXX
5. 谁有杭州电子科技大学的Lecture 2 - 动态矩阵控制算法(DMC)中MATLAB编程的完整程序
周六我要来这学校三位一体
6. 自动调节是否就是调整PID参数
一楼的朋友说的没错,其所列出的“其它的控制”基本上都属于最优控制,除了这些控制外,还有“模糊控制”、“鲁棒控制”等。这些“其它的控制”以及包括PID控制的主要目的有三点:即使系统稳定、控制过程最快、控制精度最高。调节PID参数的目的不外乎也是这三种。
你听到的说“认为只是调整PID参数的人都是没有实际经验的”是错的。应该是“懂得调整PID参数的人都是最有实际经验的”,而懂得“其它的控制”方法的则属于有一定理论基础的。有理论基础不一定是有经验的。你比如,你们单位来了个博士,他的理论知识是渊博的,这点一般是没有异议的,但它对你所操作的设备中PID参数的调节就不一定能和你比:你一次就能将参数调好,因为你已经有丰富的经验了;而博士虽然最终也应该能够调好,但一般很难在第一次就调得象你那么好。这是因为它对具体的设备的经验不如你。
7. mpc控制器如何调节P,m值
摘要 MPC有一套调节参数,通过对参数的调节来调
8. 计算器中dmc的含义
计算器中MC:清除存储器中的数值。
9. C语言高手实现动态数组矩阵
您好,我好像记得谭浩强有教过一个方法,
大致意思为:
char buffer[1024];
int index = 0;
char* malloc(int size)
{
index += size;
return buffer + index;
}
嗯,写得不完整,反正就这么个意思……还有free什么的……也好像是index -= size之类的