先進控制技術(shù)綜述(編輯修改稿)
2025-08-26 05:50 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 隨機噪聲、時滯變化有較強的魯棒性等特點[3]，GPC方法的結(jié)構(gòu)如圖4所示。圖4 GPC控制結(jié)構(gòu)框圖在廣義預(yù)測控制中，通過輸出的測量值與模型的預(yù)估值，得到模型的預(yù)測誤差，在利用模型預(yù)測誤差來校正模型的預(yù)測值，從而得到更為準(zhǔn)確的將來輸出的預(yù)測值[4]，文獻[5]中給出了一種PID結(jié)構(gòu)的廣義預(yù)測控制控制，并分析了該方法在智能車轉(zhuǎn)向上的應(yīng)用。 內(nèi)?？刂疲↖MC）是預(yù)測控制的重要組成部分，最先由 Garcia于1982年提出的，因為它的設(shè)計簡單、跟蹤調(diào)節(jié)性能好、魯棒性強、可以消除不可測干擾的影響，可以用來分析和設(shè)計預(yù)測控制系統(tǒng)。1989年Morari透徹研究了內(nèi)模控制的魯棒性和穩(wěn)定性，并且由其他學(xué)者推廣到非線性系統(tǒng)，蓬勃發(fā)展中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也引入到內(nèi)?？刂浦?。內(nèi)模控制還和許多其它控制方式相結(jié)合，如內(nèi)模控制與模糊控制、內(nèi)模控制和自適應(yīng)控制、內(nèi)?？刂坪妥顑?yōu)控制、預(yù)測控制的結(jié)合使內(nèi)?？刂撇粩嗟玫礁倪M并廣泛應(yīng)用于工程實踐中，取得了良好的效果。內(nèi)?？刂频幕究刂迫鐖D5所示：圖5 內(nèi)?？刂平Y(jié)構(gòu)框圖在上圖中給出的是連續(xù)系統(tǒng)的內(nèi)?？刂平Y(jié)構(gòu)框圖，其中R(s)為給定輸入；為參考輸入濾波器；為內(nèi)?？刂破?；為反饋濾波器；為被控對象模型；為預(yù)測對象模型，也稱為內(nèi)部模型；為外部不可測擾動；為反饋差值；為被控對象的輸出量。內(nèi)部模型的選取可以有多種方法，可以為參數(shù)模型，也可以是非參數(shù)模型，人們常常將預(yù)測控制算法等價變換為相應(yīng)的內(nèi)模結(jié)構(gòu)，通過內(nèi)?？刂评碚摰慕Y(jié)果來分析預(yù)測控制的穩(wěn)定性和魯棒性[6]。當(dāng)內(nèi)部模型與實際模型精確相等（），且沒有擾動時時開環(huán)控制，但實際生產(chǎn)過程中系統(tǒng)模型是無法準(zhǔn)確的得到的，因此內(nèi)?？刂茖嶋H應(yīng)用中是一種閉環(huán)控制方法，反映了模型不確定性與外加擾動對系統(tǒng)的影響。IMC系統(tǒng)具有對偶穩(wěn)定性、理想控制器特性、零穩(wěn)態(tài)偏差特性等優(yōu)良特征。內(nèi)模控制器設(shè)計可分為兩個階段：首先，設(shè)計一個穩(wěn)定的理想控制器，而不考慮系統(tǒng)的魯棒性和約束；其次，引進濾波器，通過調(diào)整濾波器的結(jié)構(gòu)和參數(shù)來獲得期望的動態(tài)品質(zhì)和魯棒性[8]。 預(yù)測控制應(yīng)用及其優(yōu)缺點預(yù)測控制控制效果好、魯棒性強，適用于控制不易建立精確數(shù)學(xué)模型，且比較復(fù)雜的工藝過程，并已在許多不同的控制對象中取得了成功的應(yīng)用，如電力、化工、冶金、機器人手臂、投資決策、醫(yī)療、飛機自動駕駛儀、船舶自動舵、故障診斷等[7]。目前，常用的預(yù)測控制應(yīng)用于變化比較緩慢的生產(chǎn)過程或?qū)ο髸r，一般能取得較好的結(jié)果，而對于變化迅速而復(fù)雜的過程或?qū)ο螅捎谀Ｐ筒痪_、控制算法復(fù)雜和運算量大，往往難以實現(xiàn)在線實時控制。因此，尋找算法簡單，建模容易，控制迅速而有效的方法一直是人們努力的方向。將智能技術(shù)引入控制系統(tǒng)是控制學(xué)科發(fā)展的必然趨勢，對于大滯后過程來說，由于當(dāng)前施加的控制作用，需要經(jīng)過較長的時間才會在輸出中反映出來，可見實現(xiàn)大滯后過程控制的關(guān)鍵在于對系統(tǒng)輸出的預(yù)測。二十世紀(jì)70年代末從實踐中發(fā)展起來的預(yù)測控制算法為大滯后系統(tǒng)的控制提供了一種方法。但現(xiàn)有的一些預(yù)測方法，如史密斯預(yù)估法，模型算
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