模型预测控制matlab仿真

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模型预测控制(全面讲解)

标签:文库时间:2025-01-27
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第四章模型预测控制

内容要点1预测控制的发展 2预测控制的基本原理 3模型算法控制(MAC) 4动态矩阵控制(DMC) 5状态反馈预测控制(SFPC)

6多变量协调预测控制

第一节预测控制的发展

现代控制理论的发展与特点

特点 状态空间分析法 最优性能指标设计

应用 航天、航空等军事领域

要求 精确的数学模型

第一节预测控制的发展

工业过程的特点

多变量高维复杂系统难以建立精确的数学模型工业过程的结构、参数以及环境具有不确定性、时变性、非线性,最优控制难以实现基于模型的控制,但对模型的要求不高

预测控制的产生

采用滚动优化策略,以局部优化取代全局最优利用实测信息反馈校正,增强控制的鲁棒性

第一节预测控制的发展1978年,Richalet、Mehra提出了基于脉冲响应的模型预测启发控制(Model Predictive Heuristic Control, MPHC),后转化为模型算法控制(Model Algorithmic Control,MAC)

1979年,Cutler提出了基于阶跃响应的动态矩阵控制 (Dynamic Matrix Control,DMC)1987年,Clarke提出了基于时间序列模型和在线辨识的广义预测控制(Generalized

第三篇(第7,8,9章)模型预测控制及其MATLAB实现

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智能控制matlab应用

第三篇 模型预测控制 及其MATLAB实现 实现 及其

智能控制matlab应用

第7章 预测控制理论7.1 动态矩阵控制理论 7.2 广义预测控制理论 7.3 预测控制理论分析

智能控制matlab应用

模型预测控制(Model Predictive Control:MPC) 是20世纪80年代初开始发展起来的一类新型计算机控 制算法。该算法直接产生于工业过程控制的实际应用, 并在与工业应用的紧密结合中不断完善和成熟。模型 预测控制算法由于采用了多步预测、滚动优化和反馈 校正等控制策略,因而具有控制效果好、鲁棒性强、 对模型精确性要求不高的优点。

智能控制matlab应用

实际中大量的工业生产过程都具有非线性、不 确定性和时变的特点,要建立精确的解析模型十分 困难,所以经典控制方法如PID控制以及现代控制 理论都难以获得良好的控制效果。而模型预测控制 具有的优点决定了该方法能够有效地用于复杂工业 过程的控制,并且已在石油、化工、冶金、机械等 工业部门的过程控制系统中得到了成功的应用。

智能控制matlab应用

目前提出的模型预测控制算法主要有基于非参数 模型的模型算法控制(MAC)和动态 矩阵控制( DMC),以及基于参数模型的广义

第三篇(第7,8,9章)模型预测控制及其MATLAB实现

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智能控制matlab应用

第三篇 模型预测控制 及其MATLAB实现 实现 及其

智能控制matlab应用

第7章 预测控制理论7.1 动态矩阵控制理论 7.2 广义预测控制理论 7.3 预测控制理论分析

智能控制matlab应用

模型预测控制(Model Predictive Control:MPC) 是20世纪80年代初开始发展起来的一类新型计算机控 制算法。该算法直接产生于工业过程控制的实际应用, 并在与工业应用的紧密结合中不断完善和成熟。模型 预测控制算法由于采用了多步预测、滚动优化和反馈 校正等控制策略,因而具有控制效果好、鲁棒性强、 对模型精确性要求不高的优点。

智能控制matlab应用

实际中大量的工业生产过程都具有非线性、不 确定性和时变的特点,要建立精确的解析模型十分 困难,所以经典控制方法如PID控制以及现代控制 理论都难以获得良好的控制效果。而模型预测控制 具有的优点决定了该方法能够有效地用于复杂工业 过程的控制,并且已在石油、化工、冶金、机械等 工业部门的过程控制系统中得到了成功的应用。

智能控制matlab应用

目前提出的模型预测控制算法主要有基于非参数 模型的模型算法控制(MAC)和动态 矩阵控制( DMC),以及基于参数模型的广义

预测控制理论

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预测控制

1 前言

自从1946年第一台计算机问世以来,计算机软、硬件技术得到飞速发展。这些技术的发展,使计算机在工业控制的应用中得到了普及的同时,也推动了高级过程控制、人工智能控制等复杂工业控制算法、策略的诞生、发展和完善。首先将计算机直接应用于过程控制系统的思想产生于20世纪50年代前后。当时由美国汤姆森·拉默·伍尔里奇航空公司和得克萨柯公司的工程师们对美国得克萨斯州的波特·阿瑟炼油厂的一台聚合装置,将计算机直接应用于工业控制的可行性问题展开了30年工程量的研究。最终这个计算机控制装置于1959-03在线运行,用来控制26个流量、72个温度、3个压力和3个成分,其基本功能是使反应器的压力最小,确定5个反应器供料的最佳分配,根据催化剂活性测量结果来控制热水的流量,以确定最佳循环。在过程计算机控制发展领域,值得一提的是预测控制技术的发展。预测控制诞生于20世纪60年代,经过20多年的发展与应用,从线性时不变预测控制发展出应用于非线性、时变系统的多种新的预测控制技术,成为控制工程界研究的一个热点。

2 模型预测控制(MPC)技术

术语“模型预测控制”描述的是使用显示过程模型来控制对象未来行为的一类计算机算法。就一般意义而言,预测控制

预测控制翻译1.4

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1.4.1 闭环控制系统

例1.4还可以说明另一个方面的问题,如果我们仔细地检查这个例子就会发现给定一个时间ki,最优参数ΔU可以通过下式求解:

ΔU??T??R?1?????1TRs??TFx?ki?

?其中??T??R??TRs为设定量变化,??T??R?TF为在预测控制框架下的状态

?1??反馈控制。两项都依赖与系统参数,因此时不变系统的常数矩阵,由于要遵循滚动时域控制原则,我们只选取ΔU在时间ki时的第一部分作为增量控制,因此,

Nc?????Δu?ki??10?0?T??R?????1TRsr?ki???TFx?ki???1.29??Kyr?ki??Kmpcx?ki?,

其中ky是第一部分的????R??T?1TR,Kmpc是第一行里的????R?T?1s?TF。

【17页】

式(1.29)是线性是不变状态反馈的一个标准形式。状态反馈增量为Kmpc。因此,由广义设计模型:

x?k?1??Ax?k??BΔu?k?

将式(1.29)代入广义系统模型里就可以得到闭环系统;将ki换成k导出闭环等式如下:

x?k?1??Ax?k??BKyr?k???A?BKmpc?x?k??BKyr?k??1.30??1.31?

这样,闭环系统的特征值

运动控制 - MATLAB仿真

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大作业: 直流双闭环调速MATLAB仿真

课程名称: 运动控制技术 姓 名: 学 院:

电气学院

专 业: 自动化 学 号:

指导教师: 孟濬

2012年 6月 2日

-------浙------江------------- ------- 李超

----------- 大 ------学

一、Matlab仿真截图及模块功能描述

Matlab仿真截图如下,使用Matlab自带的直流电机模型:

模块功能描述:

⑴电机模块(Discrete DC_Machine):模拟直流电机 ⑵负载转矩给定(Load Torque):为直流电机添加负载转矩 ⑶Demux:将向量信号分离出输出信号 ⑷转速给定(Speed Reference):给定转速 ⑸转速PI调节(Speed Controller):转速PI调节器,对输入给定信号与实际信号的差值进行比例和积分运算,得到的输出值作为电流给定信号。改变比例和积分运算系数可以得到不同的PI控制效果。 ⑹电流采样环节(1/z):对电流进行采样,并保持一个采样周期 ⑺电流滞环调节(Current Controller):规定一个滞环宽度,将电流采样值与给定值进行对比,若:采样值>给

数学建模 灰色预测模型 MATLAB

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WORD整理版

§12.5 灰色预测

我们通常所说的系统是指:由客观世界中相同或相似的事物和因素按一定的秩序相互关联、相互制约而构成的一个整体.例如:工程技术系统、社会系统、经济系统等.如果一个系统中具有充足的信息量,其发展变化的规律明显、定量描述方便、结构与参数具体,则这种系统通常称为白色系统.如果一个系统的内部特征全部是未知的,则称此系统为黑色系统.如果系统内部信息和特征是部分已知的,另一部分是未知的,这种系统称为灰色系统.例如:社会系统、农业系统、经济系统、气象系统、生物系统等.对于这类系统,内部因素难以辨识,相互之间的关系较为隐蔽,人们难以准确了解这类系统的行为特征.因此,对于这类问题进行定量描述,即建立模型难度较大.区别白色系统与灰色系统的重要标志是系统内各因素之间是否具有确定的关系.

灰色系统分析方法主要是根据具体灰色系统的行为特征数据,充分利用数量不多的数据和信息寻求相关因素自身与各因素之间的数学关系,建立相应的数学模型.目前,灰色系统理论在实际中已得到了广泛的应用,例如:在工程技术、经济管理、气象预报以及政治、社会、工业、农业等领域都取得了一定的应用成果

pid控制器matlab仿真

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基于MATLAB的PID控制系统参数调节的仿真分析

1、引言

PID控制是最早发展的自动控制策略之一,PID控制系统由比例单元(P)、积分单元(I)和微分单元(D)组成。具有简单易懂,使用中不需精确的系统模型等先决条件,因而成为应用最为广泛的控制器。PID控制的参数自动调整是通过智能化调整或自校正、自适应算法来实现。当被控对象的结构和参数不能完全掌握,或得不到精确的数学模型时,控制理论的其它技术难以采用时,系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定,这时应用PID控制技术最为方便。即当我们不完全了解一个系统和被控对象,或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时,最适合用PID控制技术。PID控制,实际中也有PI和PD控制。PID控制器就是根据系统的误差,利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。

本文首先从PID理论出发,建立模型,讨论系统的稳定性,快速性,准确性。利用MATLAB对PID控制的参数进行仿真,设计不同的参数,以使系统满足所要求的性能指标。

2、 控制领域有一个很重要的概念是反馈, 它通过各种输出值和它们各自所需值的实时比较的度量—各种误差,再以这些误差进行反馈控制来减少误差。这样形成的因果链是输入、动态系统、输出、测量、比较

基于MATLAB的人口预测模型

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基于 MATLAB 的人口预测模型 摘要 本文以 1980-2014 年中国年终总人口数据资料为依据,分别使用了一次拟合、灰色预测模型和时间序列模型进行拟合,最终得出时间序列模型的效果最优,得到了中国人口数量逐年增长,但同时增长速度逐渐放缓的结论,为政府制定人口、经济政策提供了一定的依据。

关键词:人口数量;一次拟合;灰色预测;时间序列

前言 世界人口的迅猛增长引起了许多问题。特别是一些经济不发达国家的人口过度增长,影响了整个国家的经济发展、社会安定和人民生活水平的提高,给人类生活带来许多问题。为了解决人口增长过快的问题,人类必须控制自己,做到有计划地生育,使人口的增长与社会、经济的发展相适应,与环境、资源相协调。我国是世界上人口最多的发展中国家。人口数量多、增长快、可耕地少、国家底子薄,这是我国的基本国情。人口增长过快,严重制约着我国经济和社会发展的进程,影响着人民生活的改善和民族素质的提高。从而造成社会再生产投入不足,严重影响国民经济的可持续发展。认真分析我国目前的人口现状和特点,采取切实可行的措施控制人口的高速增长,提高人口的整体素质,已成为我国目前经济发展中需要解决的首要问题。

本文以中国近 35 年的人口数据尝试建立模型

PID控制算法的MATLAB仿真研究

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计算机控制技术 课程设计

前言

PID(Proportion Integration Differentiation比例-积分-微分)控制规律作为经典控制理论的最大成果之一,由于其原理简单且易于实现,具有一定的自适应性和鲁棒性,对于无时间延时的单回路控制系统很有效,在目前的工业过程控制中仍被广泛采用。PID控制器作为最早实用化的控制器已经有50多年历史,它是经典控制中用于过程控制最有效的策略之一,现在仍然是应用最广泛的工业控制器。它最大的优点是不需了解被控对象精确的数学模型,只需在线根据系统误差及误差的变化率等简单参数,经过经验进行调节器参数在线整定,即可取得满意的结果,具有很大的适应性和灵活性。

PID控制中的积分作用可以减少稳态误差,微分作用可以提高响应速度。但另一方面积分作用容易导致积分饱和,使系统超调量增大,微分作用对高频干扰特别敏感, 甚至导致系统失稳。PID控制本质上属于线性控制,因此对于具有很强非线性的对象来说,控制效果具有先天的不足。对于这种情况,就应该采用具有非线性特性的控制方法,以适应整个系统的特点。

PID控制是一种比较理想的控制方式,它在比例的基础上引入了积分,消除了偏差;又加入微分,提高了系统的稳定性。PID