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时滞系统的辨识与控制

作者：张磊 Publish: 2007-9-24 Hits:-

【中文题名】

时滞系统的辨识与控制

【英文题名】

Identification and Control for Processes with Time-Delay

【学科专业】

控制理论与控制工程

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-9-24

【中关键词】

时滞过程,改进内模控制,支持向量机,系统辨识,,

【英关键词】

processes with time-delay,modified internal model control （MIMC）,support vector machines （SVM）,system identification,

【分类导航】

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【论文摘要】

时滞系统的辨识与控制是工业上经常遇到的问题。由于时滞的存在，使得被控量不能及时反映系统所承受的扰动，产生明显的超调，调节时间变长，控制难度加大。尤其是当被控对象包含不稳定环节时，更加难于控制。针对以上情况，本文提出两种方法，对时滞系统进行控制和辨识。文章第一部分针对工业控制过程中的时滞不稳定过程，提出改进内模控制(MIMC)设计方法，为避免开环不稳定极点对系统的鲁棒稳定性和抑制扰动能力的影响，对控制器进行了鲁棒稳定性以及抑制扰动能力的分别设计，首先利用反馈方法整定内环的不稳定系统，然后设计前馈反馈控制来抑制被控过程的扰动；最后使用内模控制方法对时滞被控过程进行串级外环控制，以达到对给定值的跟踪。仿真结果表明所提出的控制方法能很好地解决鲁棒稳定性和抑制扰动的均衡，且对于控制系统中过程变化引起的模型失配，可通过调整内模控制器的滤波器时间常数，来提高控制系统的鲁棒性。文章第二部分介绍了支持向量机原理，并利用支持向量机(SVM)对函数逼近的能力，采用高斯RBF核函数，进行时滞系统的正，逆辨识。同时将内模控制与支持向量机逆辨识结合，提出支持向量机内模控制(SVM—IMC)。首先由支持向量机...

【论文题纲】

摘要	4-6
ABSTRACT	6-17
第一章绪论	17-19
1.1 引言	17-18
1.2 本文的主要工作	18
1.3 本文的内容安排	18-19
第二章大时滞系统控制概述	19-27
2.1 引言	19
2.2 大时滞系统概述	19-20
2.3 大时滞系统经典控制方法	20-21
2.3.1 PID直接整定方法	21
2.3.2 PID等效方法	21
2.3.3 PID与其它方法结合	21
2.4 大时滞系统的先进控制方法	21-24
2.4.1 Smith预估控制	22-23
2.4.2 大林算法	23-24
2.4.3 预测控制	24
2.5 大时滞系统智能控制方法	24-26
2.5.1 模糊控制	25
2.5.2 神经网络控制	25-26
2.5.3 模糊神经网络控制	26
2.6 本章小结	26-27
第三章内模控制研究	27-43
3.1 引言	27
3.2 内模控制方法简述	27-35
3.2.1 传统内模控制方法	27-28
3.2.2 内模控制原理结构	28-29
3.2.3 内模控制的基本性质	29-32
3.2.3.1 内模控制对偶稳定性	30
3.2.3.2 内模控制的理想控制器特性	30-31
3.2.3.3 内模控制的零稳态偏差特性	31-32
3.2.4 稳定对象内模控制器的设计	32-33
3.2.5 不稳定对象内模控制器设计	33-34
3.2.6 滤波器设计	34-35
3.3 内模控制结构的改进	35-38
3.3.1 双口内模控制	35-36
3.3.2 带扰动回环的改进内模控制	36
3.3.3 基于逆系统的内模控制结构	36-38
3.4 IMC综合控制结构	38-42
3.4.1 内模控制与预测控制结合	38-39
3.4.2 自适应内模控制方法	39-40
3.4.3 内模控制与其它控制方式结合	40-42
3.4.3.1 Adaline神经网络实现增益自适应内模控制算法	40-41
3.4.3.2 在线变结构补偿模糊神经网络训练算法	41-42
3.5 本章小结	42-43
第四章大时滞不稳定系统的内模控制研究	43-67
4.1 引言	43-45
4.2 改进内模控制研究	45-47
4.3 控制器整定方法	47-54
4.3.1 控制器K_0整定	47-48
4.3.2 控制器K_1整定	48-51
4.3.2.1 一阶不稳定时滞对象(ε<1)	48-50
4.3.2.2 一阶不稳定时滞对象(1<ε<2)	50
4.3.2.3 二阶不稳定时滞对象(ε<1)	50
4.3.2.4 二阶不稳定时滞对象(1<ε<2)	50-51
4.3.3 控制器K_2K_3整定	51-52
4.3.4 控制器K_4整定	52-54
4.4 IMC的鲁棒性问题及抗扰性证明	54-55
4.4.1 IMC的鲁棒性问题	54
4.4.2 串级抗扰性证明	54-55
4.5 典型时滞不稳定系统的控制器设计	55-59
4.5.1 一阶时滞不稳定系统	55-56
4.5.2 二阶时滞不稳定系统(一个不稳定极点)	56-58
4.5.3 二阶时滞不稳定系统(两个不稳定极点)	58-59
4.6 仿真实验	59-66
4.6.1 一阶时滞过程对象(ε<1)	59-60
4.6.2 一阶时滞过程对象(1<ε<2)	60-62
4.6.3 二阶时滞过程对象(一个不稳定极点)(ε<1)	62-63
4.6.4 二阶时滞过程对象(一个不稳定极点)(1<ε<2)	63-64
4.6.5 二阶时滞过程对象(两个不稳定极点)(ε<1)	64-66
4.7 本章小结	66-67
第五章支持向量机概述	67-83
5.1 引言	67
5.2 统计学习理论	67-71
5.2.1 机器学习问题的表示	67-69
5.2.2 推广性的界	69-70
5.2.3 结构风险最小化	70-71
5.3 支持向量机概述	71-78
5.3.1 广义最优分类面	71-73
5.3.2 支持向量机	73-74
5.3.3 核函数	74-75
5.3.4 支持向量机算法	75-78
5.3.4.1 选块算法	75-76
5.3.4.2 分解算法	76
5.3.4.3 序列最小优化算法	76-78
5.4 应用研究	78-81
5.4.1 模式识别	78
5.4.2 函数拟合及系统辨识	78-81
5.4.2.1 基于支持向量机的非线性系统辨识	78-79
5.4.2.2 基于支持向量机的逆系统离散控制方法	79-80
5.4.2.3 一种基于支持向量机的内模控制方法	80-81
5.5 本章小结	81-83
第六章支持向量机时滞系统辨识与内模控制	83-95
6.1 引言	83
6.2 支持向量机时滞系统辨识原理	83-85
6.2.1 系统模型及逆模型辨识	83-84
6.2.2 两种辨识结构	84-85
6.3 支持向量机时滞逆系统	85-86
6.3.1 逆的基本概念	85
6.3.2 逆的存在原则	85-86
6.4 支持向量机逆辨识结构	86-89
6.4.1 直接逆模型	86-87
6.4.2 正—逆模型建模	87-88
6.4.3 逆—逆系统建模	88-89
6.5 支持向量机时滞系统辨识仿真研究	89-92
6.5.1 正模型辨识	89-90
6.5.2 逆模型辨识	90-92
6.6 支持向量机在内模控制中的应用研究	92
6.6.1 支持向量机内模控制结构(SVM-IMC)	92
6.7 支持向量机内模控制仿真	92-94
6.8 本章小结	94-95
第七章结论	95-97
参考文献	97-101
致谢	101-102
研究成果及发表的学术论文	102-103
作者及导师简介	103-104
北京化工大学硕士研究生学位论文答辩委员会决议书	104-105

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.389111



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