基于在線模型辨識的預測控制策略研究.pdf

1、一般來說，由于實際工業(yè)生產過程常常存在非線性、時變性和不確定性，因此很難建立該系統(tǒng)精確的數(shù)學模型。人們希望可以使對象模型盡量簡化且控制算法簡單且易于實現(xiàn)。預測控制是在這種情況下產生的一類基于模型的新型優(yōu)化控制算法。由于預測控制算法對模型形式的要求比較寬松，其中動態(tài)矩陣控制采用階躍響應作為內部模型，在算法實現(xiàn)上比較直觀和簡單。
　　基于在線模型辨識的預測控制，就是將系統(tǒng)的辨識和預測控制緊密的結合。通過獲得動態(tài)矩陣控制器參數(shù)與機組負荷

2、之間的非線性關系，實現(xiàn)了控制器的在線優(yōu)化控制的功能。根據(jù)動態(tài)矩陣控制對模型要求寬松的特點，進行構造預測模型。選取合適的辨識算法，根據(jù)工業(yè)現(xiàn)場的歷史數(shù)據(jù)對被控對象的進行離線辨識。通過得到參數(shù)與負荷之間的非線性函數(shù)關系，可以實現(xiàn)預測模型隨著機組負荷的變化而變化，實現(xiàn)了在線變換預測模型的效果，最終實現(xiàn)了在線模型辨識的功能。由于工業(yè)上的系統(tǒng)一般是非線性系統(tǒng)，由于其復雜性和多樣性使得對系統(tǒng)的描述缺乏通用性的模型的特點，因此運用本文提出的方法對非線