| 【中文题名】 | 基于T-S模糊模型的广义预测控制方法研究 |
| 【英文题名】 | Research on Generalized Predictive Control Based on T-S Fuzzy Model |
| 【学科专业】 | 检测技术与自动化装置 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-7-30 |
| 【中关键词】 | 预测控制,模糊控制,智能预测控制,T-S模糊模型,模糊辨识,模糊广义预测控制 |
| 【英关键词】 | Model predictive control,Fuzzy control,Intelligent predictive control,T-S fuzzy model,Fuzzy identification,Fuzzy generalized predictive,Nonlinear systems,Genetic algorithm, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>自动控制理论>> |
| 【论文摘要】 |
预测控制是面向实际工业过程发展起来的一类先进控制方法，一直深受控制界的关注，将智能控制理论与预测控制机理相结合，使预测控制向智能化方向发展，以满足复杂工业过程控制的需要，是当前预测控制发展的新趋势。作为目前应用最为广泛的T-S模糊模型，本质上是一种非线性模型，理论上已经证明它可以按任意精度逼近任意非线性系统。利用T-S模糊模型作为预测模型恰好可以弥补单纯性预测模型的不足。本文提出将T-S模糊模型引进到广义预测控制中，从而形成了一类新型的模糊广义预测控制方法，对这一控制方法的进一步研究，无论从理论上还是实际应用中考虑都具有十分重要的意义。
本文首先在预测控制和模糊控制的基本原理基础上，分析了预测控制和模糊控制相结合的可能性和必然性，详细推倒了广义预测控制算法，并对其参数的选择进行了讨论研究，通过仿真给予说明。
其次，在非线性系统的辨识中，针对T-S模型辨识中如何简化模型的辨识步骤，如何在线调整时变非线性系统的模糊规则和模糊空间，在模糊聚类算法的基础上提出了离线辨识和在线辨识相结合的模糊辨识方法。理论上对基于局部线性模型和基于全局时变模型两种模糊预测控制方法进行了详细的分析和推导，并通过... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
5-6 |
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Abstract |
6-10 |
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第1章 绪论 |
10-20 |
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1.1 课题研究的目的和意义 |
10-12 |
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1.2 预测控制的发展现状 |
12-17 |
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1.2.1 预测控制基本算法的发展 |
12-13 |
|
1.2.2 非线性预测控制 |
13-15 |
|
1.2.3 智能预测控制 |
15-17 |
|
1.3 预测控制的工业应用 |
17-18 |
|
1.4 本文主要研究内容 |
18-20 |
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第2章 广义预测控制理论 |
20-36 |
|
2.1 预测控制的基本原理及其特点 |
20-24 |
|
2.2 广义预测控制 |
24-32 |
|
2.2.1 广义预测控制算法 |
24-30 |
|
2.2.2 广义预测控制参数的选择 |
30-32 |
|
2.2.3 广义预测控制的局限性 |
32 |
|
2.3 仿真实例 |
32-35 |
|
2.4 本章小结 |
35-36 |
|
第3章 非线性系统的T-S模糊模型辨识 |
36-55 |
|
3.1 模糊辨识 |
36-37 |
|
3.2 模糊辨识方法 |
37-40 |
|
3.2.1 基于模糊关系模型的建模方法 |
37-38 |
|
3.2.2 基于模糊神经网络的模糊建模方法 |
38-40 |
|
3.2.3 基于T-S模糊模型的辨识方法 |
40 |
|
3.3 T-S模糊模型 |
40-44 |
|
3.3.1 T-S模糊模型的定义 |
40-42 |
|
3.3.2 T-S模糊模型的辨识 |
42-44 |
|
3.4 T-S模型辨识的改进算法 |
44-52 |
|
3.4.1 离线辨识 |
46-50 |
|
3.4.2 基于递推模糊聚类的在线模糊辨识 |
50-52 |
|
3.5 模糊辨识领域中存在的实际问题 |
52 |
|
3.6 仿真实例 |
52-54 |
|
3.7 本章小结 |
54-55 |
|
第4章 基于T-S模糊模型的广义预测控制 |
55-67 |
|
4.1 模糊预测控制基本原理 |
55-56 |
|
4.2 模糊预测控制算法 |
56-60 |
|
4.2.1 广义预测控制算法简述 |
56-57 |
|
4.2.2 T-S模糊预测模型 |
57-58 |
|
4.2.3 模糊广义预测控制(FGPC)的两种结构 |
58-60 |
|
4.3 仿真实例 |
60-65 |
|
4.4 本章小结 |
65-67 |
|
第5章 基于遗传算法的模糊广义预测控制 |
67-77 |
|
5.1 遗传算法理论 |
67-69 |
|
5.2 基于综合性遗传算法的广义T-S模糊模型的参数辨识 |
69-72 |
|
5.2.1 广义T-S模糊模型结构 |
69-71 |
|
5.2.2 基于综合性遗传算法的模糊模型的辨识 |
71-72 |
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5.3 基于综合性遗传算法的广义T-S模糊模型的预测控制 |
72-74 |
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5.4 仿真实例 |
74-75 |
|
5.5 本章小结 |
75-77 |
|
结论 |
77-79 |
|
参考文献 |
79-84 |
|
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
84-85 |
|
致谢 |
85-86 |
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作者简介 |
86 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388698 |
