复杂系统的自适应预测控制模型及其仿真.pdf

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浙江林学院学报文章编号复杂系统的自适应预测控制模型及其仿真高峰浙江林学院现代教育技术中心浙江临安摘要针对贫信息不确定性系统存在的不确定性随机干扰以及系统特征参数随工环境的变化而变化的特点将具有广阔发展前景的灰色系统理论和广义预测控制理论结合起来提出了一种新型的计算机控制策略灰色广义预测控制算法所做的工主要有提出单变量单步算法并在环境下对其进行了仿真研究仿真结果表明该算法适用于线性系统以及非线性系统具有较强的抗干扰能力有较好的鲁棒性以及自适应能力通过调整参数可以获得非常满意的动态和静态性能图参关键

浙 江 林 学 院 学 报 2001, 18 (4):433 ~437 Journal of Zhej iang Forestry College   文章编号:1000-5692 (2001)04-0433-05 复杂系统的自适应预测控制模型及其仿真 高 峰 (浙江林学院现代教育技术中心, 浙江 临安 311300) 摘要:针对贫信息、 不确定性系统存在的不确定性、 随机干扰以及系统特征参数随工 环境 的变化而变化的特点, 将具有广阔发展前景的灰色系统理论和广义预测控制理论结合起来, 提出了一种新型的计算机控制策略:灰色广义预测控制算法 (GGPC)。所做的工 主要有: 提出单变量单步GGPC 算法, 并在Matlab 环境下对其进行了仿真研究。仿真结果表明, 该 GGPC 算法适用于线性系统以及非线性系统, 具有较强的抗干扰能力, 有较好的鲁棒性以及 自适应能力, 通过调整参数, 可以获得非常满意的动态和静态性能。 图2 参9 关键词:灰色系统;单输入单输出系统;灰色广义预测控制;Matlab 环境;仿真 中图分类号:TP13   文 标识码:A 1 问题的背景 因为工农业生产的特殊需要, 复杂系统的自适应预测控制研究已经并将长久地成为自动化学科及 其相关学科的研究热点和前沿。各国科学家和学者为其投入了大量的精力, 并获得了一些非常好的成 果。广义预测控制 (GPC)便是其中最有代表性的一种算法。它一经提出, 就在实际复杂工业过程控 制中得到了成功应 [1, 2] 。 广义预测控制是在保持最小方差自校正控制的模型预测、 最小方差控制和在线辨识等原理的基础 上, 吸取了DMC 和MAC 中多步预测优化策略发展起来的一类预测控制算法。其优点是:抗干扰能力 [2] 显著提高, 有较强的鲁棒性 。 [3] 但是, GPC 算法也有其局限性 :①它主要集中在线性系统的研究, 对非线性系统的关注却比较 少;②对于非线性系统的稳定性和鲁棒性, 主要是通过增加优化时段和预测步数来保证。这势必导致 计算工作量的增大, 实时性能降低。为了解决GPC 算法计算量大的问题, 不少专家学者做过一些工 作, 先后给出了多种GPC 算法。如:控制器采 原模型参数的广义预测控制, 直接辨识控制器参数 的隐式广义预测控制, 采 2 个辨识器的隐式广义预测控制等等。然而, 现有的各类GPC 算法, 或 者在控制律计算时仍需对高阶控制矩阵进行求逆运算;或者由于采 CARIMA 模型作为对象模型, 使 得需要辨识的参数较多, 于建模的数据一般在30 个以上, 所以, 对于解决GPC 算法计算量大的问 [4, 5] 题, 已做的工作都不是令人十分满意 。 因此, 继续寻求计算量小, 实时性高, 且稳定性鲁棒性好 的GPC 算法, 就成为具有重要意义的课题。 灰色系统理论是20 世纪80 年代初期由我国学者邓聚龙教授创立的一门系统科学新学科。该理论 收稿日期:2001-06-22;修回日期:2001-09-28 作者简介:高峰(1969-), 男, 江西万载人, 讲师, 硕士, 从事控制理论及其应 和计算机仿真与辅助设计等研究。 434 浙 江 林 学 院 学 报               2001 年12 月 [6, 7] 以 “部分信息已知, 部分信息未知” 的 “小样本” “贫信息” 不确定性系统为研究对象 , 主要通 过对 “部分” 已知信息的生成和开发, 提取有价值的信息, 实现对系统运行规律的正确描述和有效控 制。贫信息不确定性系统的普遍存在, 决定了这一新理论具有十分广阔的发展前景。在本文中, 我们 将灰色系统理论和广义预测控制理论结合起来, 提出了一种新型的计算机控制策略:灰色广义预测控 制算法 (GGPC)。 2  模型的建立及算法步骤   在本文中, 我们考虑单输入单输出系

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