有控制限幅的模型参考自适应内模控制研究-李成鑫.docx

《有控制限幅的模型参考自适应内模控制研究-李成鑫.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《有控制限幅的模型参考自适应内模控制研究-李成鑫.docx（44页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、硕士学位论文 有控制限幅的模型参考自适应内模控制研究 姓名：李成鑫 申请学位级别：硕士 专业：控制理论与控制工程 指导教师：赵曜 20030501 有控制限幅的模型参考自适应内模控制研究 控制理论与控制工程 研究生： 李成鑫 指导教师：赵曜教授 模型参考自适应控制可以处理缓慢变化的不确定对象的控制问题。内模控 制可成功应用于含纯滞后的对象的控制，且鲁棒性强，结构简単，设计直观简 便，在线调整参数少。模糊控制是近年来发展起来的一种简单实用的控制方法 , 对被控过程参数变化有一定的适应能力，但它的稳态精度较差。本文采用模型参 考适应控制的思想，将模糊控制方法和内模控制方法结合在一起，提出了一种 模

2、型参考模糊自适应内模控制方法。本文釆用相消法设计内模控制器，用参考 模型理想输出和实际对象输出之差 e及其变化率 Ae在线模糊调节控制器中滤 波参数 a,使系统的性能达到快速性和鲁棒性的最佳结合。同时，本文在总结 前人对输入受限问题的处理经验的前提下，提出用带反馈校正的模型预测作系 统输出预测，根据系统响应和系统预测值是否在给定误差范围内來共同决定控 制量在限幅值与内模控 制器输出值之间进行在线智能切换。本文方法综合了模 糊控制，内模控制和自适应控制的优点，增强了系统的鲁棒性，针对典型工业过 程系统的仿真研究结果证明了这一方法的有效性。 关键字：控制限幅内模控制模糊控制模型参考自适应控制 Re

3、search on model reference adaptive internal model control with control input limitation Major: control theory and control engineering Graduate: Li Chengxin Supervisor: Zhao Yao Model reference adaptive control can deal with the control problem of the uncertain plant which parameters change slowly. I

4、nternal model control(IMC) is successful in controlling the plant with large time delay. It has good robust performance, simple structure, only a few tuning parameters and is easy to design and tune. Fuzzy control is a simple and practical control method that had been developed in recent years. It h

5、as some adaptive ability for process parameter changes, but its steady-state accuracy is unsatisfactory. In this paper, based on the idea of model reference adaptive control and combining the fuzzy control method with the IMC method, we proposed the method of model reference adaptive fuzzy IMC. In t

6、his paper， we design the IMC controller using zero-pole cancellation method, and tune the controller filter parameter a according to the error e and its first difference A e and acquire the best combination between robust performance and the response speed. The error e is the difference between the

7、reference model output and system output. At the same time, this paper summarized the experience on solving the problem of amplitude limitation of the controller output and proposed a method to predict system output by use of the model prediction with feedback correction. The on-line intelligence sw

8、itch of controller output betweepaper integrated the advantage of fuzzy control IMC and adaptive control, so the performance of the system is improved. The simulation results for typical industrial process model show the effectiveness of this method. Key words: control input limitation, IMC, fuzzy c

9、ontrol, model reference adaptive I Tt f 引 e 如何控制好存在纯滞后、参数时变的系统，一直都是过程控制研究中的热 点和难点。在具体控制中，如何克服因控制量范围受限而产生控制品质的下降 的闷题，也是控制界 -直致力于解决的问题。 内模控制 （ 1MC)方法 m可以成功的应用于含纯滯后的对象的控制，且鲁 棒性强，并以其结构简单，设计直观简便，在线调整参数少而且调整方针明确 的特点，一直为控制界所关注。在实际应用中控制量往往受限，如果直接应用 IMC设计的控制器，那么就相当于在系统中引入了非线性环节，性能将受到影 晌。如能把克服控制量受限问题和 IMC有机结合

10、起来，将为内模控制在实践中 的进一涉应用开创更为广阔的前景。 1.1内模控制理论的研究和发展 内模控制是八十年代初提出来的它是一种实用性很强的控制算法，其 主要特点是结构简单，设计直观简便，在线调整参数少而且调整 方针明确，特 别是对于鲁棒及抗扰性的改善和大时滯系统的控制效果尤为显著 $在 20多年的 时间里，内模控制不论在控制器本身的设计上，还是在于其它控制方法的结合 上，或者是在向非线性、多变量系统的扩展上，都取得了长足的进步，为其广 泛应用打下了基础。 第一，控制器的设计和改进 内模控制器的设计方法包括相消法、预测控制法、有限拍法等，其中相 消法用得最为普遍。相消法中，控制器消去模型中最

11、小相位部分后，为保证控 制器可实现，加一个可实现因子（一阶或高阶滤波器）来调整系统的各项性能。 文 4】在内模控制结构的基础上 ，充分考虑对象模型非最小相位部分的影晌，设 计了基于比最优的控制器。 在反馈通道上加一个一阶滤波器，即成为 2 自由度内模控制，可以实现系 统响应的跟踪性能和鲁棒性的分别调节。文【 5】给反馈滤波器增加一个变增益环 节，根据系统误差及其变化率在线模糊修正反馈滤波参数，并根据系统误差的 大小和模型误差的正负，在线自动调整变増益。文 6将上述调整方法结合，根 据系统误差和模型误差，采用分段调节的方式，同时调整滤波参数和增益 第二，内模控制与其它方法的结合 内模控制是基于模

12、型，因此模型的精确程度是影响系统性能的关键。将自 适应控制和内模控制相结合，在线辩识对象，并相应的调整模型和控制器，可 以获得较好的控制效果。文 7分析了将自适应控制应用于内模控制的可行性。 文 8将自适应滤波最小均方差算法应用于内模控制，提高了内模控制对付慢时 变系统的能力。文 9进一步提出具有比优化的自适应内模控制，并建立了系 统稳定性和得棒性与建模误差的关系。 另外， X业过程中很多对象具有非线性特性，文 10】将内模控制扩展到非 线性系统，为非线性控制提供了一条有效的途径。但是 ， 一 般说来，非线性对 象的模型和逆模型的结构化形式难以获得，因此，通常需要用到如模糊模型和 神经网络模型

13、等一类非结构化形式的模型。文 11针对一个典型的非线性系统， 采用不同的神经网络控制结构，设计了不同的控制器。文 12用一组模糊规则 来描述非线性对象的动态模型，每一条模糊规则代表一个局部线性系统，可以 用一个有理传递函数來表示，并证明了一个开环稳定的非线性系统可以由有限 数量的模糊规则来近似。文 13进一步提出了模糊自适应内模控制，在线修正 每一个局部有理传递函数的参数。文 14证明了在某种约束条 件下非线性对象 的神经网络模型的逆的存在性。文 15进一步给定了非线性对象的神经网络模 型的逆的稳定条件，并用于内模控制。文 16-19充分利用神经网络的自学习及 非线性逼近能力，建立非线性、不确

14、定性过程的动态模型及逆模型，获得了较 好的控制效果。 不少学齿甚于内模控制结构，综合各种控制（如模糊控制、自适应控制、 神经网络）的优点，提出了很多控制方法。文 20采用内模控制器作调节器， 模糊逻辑作自适应机构，提出了一种模型参考自适应内模控制方法。文 21将 基于人工祌经网络的时变时滞系统参数辨识算法与内模控制相结合，提出了时 变时滞系统自适应内模控制算法。文 22利用内模控制的思想提出一种统一的 神经网络模型参考自适应控制器设计方案，简化了基于神经网络的模型参考自 适应控制系统的设计，给出了统一的设计步骤，它适用于任意非线性系统，更 接近于工程实际。文 23采用智能化的模糊模型预估器作为

15、被控过程的内部模 型，对实际输出起预测作用，从而克服时滞对系统带来的不利影响。同时，根 据预测误差建立一模糊内模控制器，在线修正 、补偿被控过程的模型失配。 1.2模型参考自适应控制简介 自适应系统自上肚纪 50年代提出以来，因其解决对象不确定性方面的良好 作用，得到了长足的发展。它能在线地、实时地了解对象，根据不断丰富的对 象信息，通过对一个可调环节的调整，使系统的性能达到技术要求或最优。由 此可见，丨 tj适应系统有三大要素：一是在线地、实时地了解对象；二是有一个 可调环节；三是能使系统性能达到技术要求、最优或次优。 自适应控制系统应该有如下功能：通过测量和对象动态特性有关的输入输 出量，

16、或对系统结构和参数的辩识 242以便得到系统当前状态的改变情况； 总是存在一个可调环节，按一定的规律确定当前的控制策略：在线修改控制器 的参数或可调系统的输入信号以使输出误差趋于零，或使某性能指标最优 或次优。 自适应控制系统可以分为模型参考自适应控制系统 （ MRACS)和自校正控 制系统。 模型参考自适应控制系统的典型结构如图 1-1所示 （ 注：本文是基于内模 控制的模型参考自适应控制，内模控制是基于开环的，所以图中未画出反馈环 )。 其中参考模型的输出反映了设计者对被控对象输出的要求，调节机构根据某种 设计准则来调节可调控制器的参数，使参考 模型的输出和对象的输出之误差趋 图 1-1棋

17、型参考自适应控制系统 于零。或者说，该被控对象、调节机构和控制器所组成的复合系统将渐进地逼 近参考模型。 在模型参考自适应控制系统中，对未知被控对象在线的、实时的了解，是 通过测量对象输出，并与参考模型输出相比较而间接获得的。有效控制量是由 可调控制器产生的，如何调节控制器， gp调节机构的设计准则保证了技术要求 使输出误差趋于零。现在发展的趋势在于多变量以及与智能控制的结合 控制 1.3控制受限问題的研究情况 在实际工业过程控制中，很多情况下控制量由于执行机构等的限制，控制 信号的幅度和变化率都受到限制，如杲直接应用未考虑控制受限而设计的控制 器，那么就相当于在系统中引入了非线性环节，性能将

18、受到影响，因此，研究 控制输入信号受约束的情况是有实际意义的。 在这方面不少人做了研究，文 29提出了利用柔化滤波器来限制控制量幅 值的方法，文 30提出了延长调节时间使控制量最小化的方法，但这些方法都 是以牺牲响应快速性为代价的 A Garciapi 、 Littlef3 Dionp 席裕庚等人在 研究输入受约束的預测控制算法时，都采用二次规划技术处理线性不等式约束， 由此得到的算法虽然通用，但运算量太大。为了减小计算量， Tsang35】将幅值约 柬和变化率约束分幵考虑，用 Lagrange乘子法求出最优控制律，但即使这样仍 相当复杂，文 36】通过适当选取指标函数 中各加权多项式，提岀的

19、算法的计算 量比文 35又大大减少了 文 37】提出了一种把对控制量的约束看作“ 扰动 ” ， 利用前馈补偿克服因控制限幅造成系统性能下降等影响的新方法以上的方法 要么快速性差，要么计算量大，为了解决该问题，文 38提出了一种限幅状态 与内模控制相互切换的方法，系统晌应未进入设定值的误差带时取限幅值，进 入设定值的误差带后切换到内模控制器，但因其切换只取决于系统响应的当前 状态，所以对误差带的选取比较敏感，容易出现超调。而文 39根据系统响应 是否在误差带范围内及其下一拍的预测输出是 否超过该误差带，来共同确定控 制量在限幅值与内模控制器输岀值之间进行在线餐能切换，但因其只有一步预 测，如果对

20、象有较大滞后或者非线性较大时，预测很不准确，那么响应的快速 性和平稳性将很难兼顾。 1.4本文所做的工作 本文采用 2-自由度内模控制结构，控制器的设计用常规的相消法，采用模 型参考自适应控制系统对前向通道的控制器参数 a进行在线模糊调整。针对控 制蜇受限的问题，同时根据输出的当前状态和预测状态进行在线调节。具体的 工作如下： 首先，采用 2-自由度的模型参考自适应内模控制结构，用相消法设计出控 制器，然后根据理想输出和实际输出之差 e及其变化率来在线模糊调节控制器 中滤波参数 u，使系统的性能达到快速性和鲁棒性的最佳结合。 然后，在总结前人对输入受限问题的处理经验的前提下，提出用模型预测 来

21、代替文 39的简单一步预测 4()，同时根据输出的当前状态和预测状态进行在 线调节。并对模型失配较大情况下预测不准进行了讨论，受预测控制的启发， 在模型预测中引入反馈校正，即根据 k时刻以及以前时刻的预测误差对未来的 模型预测值进行修正。 最后，用 Matlab1411编写了相关的程序对所设计的模糊调节控制器滤波参 数 a和输入受限问题进行了仿真，验证了设计方法的正确性和有效性。 2内模控制原理及滤波参数的模糊自整定 内模控制的结构图如图 2-1。其中 R, U， D, Y分别为给定输入、控制量、 外界扰动和系统输出， P和 PM分别为控制对象和对象模型， Q为前馈控制器 它与常规反馈控制系统

22、不同的是与参考输入进行比较的是体现模型误差及扰动 的 eM而不是输出量 Y。 而正是这种结构使内模控制系统在使用常规反馈滤波器 F时就能得到比 一 般系统更简单的系统传递函数和更好的鲁棒性和抗扰性，目 前已经证明，已成功应用于大量工业过程中的各类预测控制算法本质上都是内 模控制结构 n 气其特殊之姓只是其给定的输入采用了未 来的超前值而已 & 定义：为方便起见，本文定义 A = t为系统的纯时延奇 2.1内模控制的特性 (J)对偶稳矩性 内模控制系统对输入 r的响应传递函数 Gr和对扰动 d的响应传递函数 Gd 分别为： Gr - QP I“I | Q(P-Ph1) (M) Gd - Q(P-Phi) 闭环系统稳定的充分必要条件是 Gir和 Gd稳定。 (2-2) 当模型于对象匹配，即 P = PM时，由以 上两式 可知， Gr和 Gd的稳定性只取