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            基于Toeplitz方程的改進廣義預測PID控制

            作者: 時間:2012-01-11 來源:網(wǎng)絡 收藏

            引言

            控制技術是目前應用最廣泛的控制技術,控制是一種應用歷史悠久、工業(yè)界比較熟悉的簡單控制算法。自1992年Hagglund提出預測PI控制器(Hagglund,1992)的思想以來,預測算法得到了逐步的發(fā)展和完善,并成功的應用在一些復雜對象的控制上??刂评碚撚捎谒a(chǎn)生的巨大經(jīng)濟效益吸引了越來越多的關注,大量的先進控制算法應用在紛繁復雜的工業(yè)過程中,也縮小了理論和實踐之間的差距。

            預測算法和PID結(jié)合在一起的控制器。PID控制器和過程的滯后時間無關,而預測控制主要依賴過程的滯后時間,根據(jù)以前的控制作用,來給出現(xiàn)在的控制作用。而這種PID控制算法將PID的簡單性、實用性、魯棒性和模型預測控制算法的預測功能有機的結(jié)合起來了。

            本文運用求解G潘圖,減少了預測控制計算負擔,縮短了預測控制器在線優(yōu)化時間,同時解決了系統(tǒng)時滯引起的控制問題,整定了PID控制參數(shù),達到了預期的效果。

            問題的提出

            近幾十年來,控制理論由于它產(chǎn)生的巨大經(jīng)濟效益吸引了越來越多的關注,大量的先進控制算法應用在紛繁復雜的工業(yè)過程中,也縮小了理論和實踐之間的差距。另一方面,傳統(tǒng)的PID控制器,由于其簡單穩(wěn)定易操作的特性,仍然在控制市場占有相當大的使用份額。所以在現(xiàn)今全球競爭日益激烈的市場環(huán)境下,通過先進控制改進傳統(tǒng)的控制器,優(yōu)化傳統(tǒng)的控制方法來獲取經(jīng)濟效益提高企業(yè)競爭力,已成為一種趨勢。

            但是復雜工業(yè)過程存在著難于建模、關聯(lián)復雜、對象結(jié)構(gòu)與參數(shù)時變、干擾與環(huán)境不確定、要求與約束多樣性等特點,傳統(tǒng)的最優(yōu)控制基于對象的精確數(shù)學模型,它在工業(yè)環(huán)境中并不適用,這已為工業(yè)過程的實踐所證實,基于優(yōu)化的控制顯然優(yōu)于單純調(diào)節(jié)。所以就帶來了問題:如何以合適的方式將優(yōu)化結(jié)合到動態(tài)控制中,形成適應于復雜工業(yè)過程的優(yōu)化控制模式,預測控制就滿足了這點要求。

            本研究課題將控制和經(jīng)典PID控制方法相結(jié)合,用預測優(yōu)化原理解決大時滯系統(tǒng)的控制難題。通過對Diophantine快速求解,避免了傳統(tǒng)GPC算法中遞推求解Diophantine方程的繁雜過程。

            基于方法改進的GPC

            2.1GPC的基本表達

            首先,性能指標J函數(shù)表達如下:

            (1)Toeplitz方程

            其中,e(i)是對象輸出和參考平滑曲線之間的誤差,即Toeplitz方程。N是預測時域,M是控制時域。Toeplitz方程是控制加權(quán)常數(shù)。

            可以把以上方程寫成向量形式:

            (2)Toeplitz方程

            其中,Toeplitz方程是預測輸出誤差向量,Y是未來輸出向量,Toeplitz方程是未來控制增益向量。

            2.2介紹方程

            給定一個單輸入單輸出被控對象傳遞函數(shù)模型:

            (3)Toeplitz方程

            其中,Toeplitz方程Toeplitz方程是差分后移算子的多項式:

            (4)(5)

            Toeplitz方程

            引入增益模型:

            (6)Toeplitz方程

            其中,Toeplitz方程

            引入卷積矩陣Toeplitz方程和漢克爾矩陣Toeplitz方程,

            Toeplitz方程

            其中,Toeplitz方程

            所以根據(jù)Toeplitz方程Toeplitz方程的定義式可以將式改寫成:

            (7)
            Toeplitz方程

            同理,式子右邊也可以進行變換,最后得到:

            Toeplitz方程


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