（控制理论与控制工程专业论文）滑模预测控制研究.pdf

学位论文数据集 中图分类号 t p 2 7 3 学科分类号 5 l o 8 0 l o 论文编号 10 0 10 2 0 0 7 0 4 4 2 密级 学位授予单位代码 1 0 0 1 0 学位授予单位名称 北京化工大学 作者姓名孔祥梅学号 2 0 0 4 0 0 0 4 4 2 获学位专业名称控制理论与控制工程获学位专业代码 0 8 1 1 0 1 工业生产过程的优化 课题来源自选项目研究方向 与先进控制 论文题目滑模预测控制研究 关键词 滑模控制，预测控制，交结构控制，抖振 论文答辩日期2 0 0 7 年6 月8 日论文类型应用研究 学位论文评阅及答辩委员会情况 姓名职称工作单位学科专长 指导教师李宏光教授北京化工大学控制科学与工程 评阅人l朱群雄教授北京化工大学控制科学与工程 评阅人2 0 7 m 0 5 1 膏审 l 评阅人3 评阒人4 评阅人5 椭员会拂朱群雄教授北京化工大学控制科学与工程 答辩委员1刘红岩副教授清华大学信息管理与信息系统 答辩委员2楚纪正教授北京化工大学控制科学与工程 答辩委员3 答辩委员4 答辩委员5 注：一论文类型：1 基础研究2 应用研究3 开发研究4 其它 二中图分类号在中围图书资料分类法查询 三学科分类号在中华人民共和国国家标准( g b t1 3 7 4 5 - 9 ) 学科分类与代码中 查询 四论文编号由单位代码和年份及学号的后四位组成 一人 ，。 t j 卞 、 ， 滑模预测控制研究 摘要 论文中采用滑模变结构控制和预测控制相结合的控制策略，提出 了一种新的混合控制模型，用来解决实际控制过程中出现的模型误差， 系统扰动和滞后的问题。 该论文主要包括三大部分：第一，滑模控制和预测控制的研究。 此部分分析、研究了滑模控制和预测控制的原理，并且分别采用滑模 控制、预测控制进行系统的设计和仿真，分析其各自的优缺点。第二， 在滑模控制的研究中，提出了一种改进的趋近律。此策略利用准滑动 模态法与趋近律法相结合，通过引入“边界层”的概念，在边界层外 采用趋近切换控制，在边界层内采用线性化反馈控制，消除了滑模到 达阶段的抖振，保证了系统的动态品质。第三，针对实际控制中的模 型误差和干扰以及滞后问题，提出了滑模预测控制，设计了三种控制 方案来解决实际问题：一种是针对模型误差以及不确定性等因素，提 出了一种混合控制。其主要思想是通过预测控制的反馈校正和滚动优 化解决了滑模控制中对象在从高维状态到低维状态转换过程中的模 型误差，通过滑模控制中切换函数设计，弥补了预测控制中难保稳定 性问题。其次针对时滞系统，把预测的思想引入到滑模控制中，对滞 后系统提前进行预测，给定预测模型，然后进行滑模控制。最后是在 滑模控制器的设计中对切换函数进行预测控制，不断地进行滚动优 化，在保证系统稳定的同时减少了控制器的抖振。 滑模预测控制是一种比较新型的控制方案，针对控制过程中出现 的非线性，带有约束和不确定因素的系统，此控制方案可以在保证稳 北京化工大学硕士学位论文 定性的情况下，实现最优化控制。 关键词：滑模控制，预测控制，变结构控制，抖振 。 备 t 月 r e s e a r c h o ns l i d i n gm o d e p r e d i c t i v ec o n t r o l a b s t r a c t t h i sp a p e rh a sp r o p o s e dan e wc o n t r o ls t r a t e g y , s l i d i n g m o d e d r e d i c t i r ec o n t r o lf o c u s e st o s o l v et h ep r o b l e m so fm o d e lm i s m a t c h ， d i s t u r l ) a n c ea n dd e l a yd u r i n gt h ep r o c e s so fc o n t r 0 1 t h e r e a r et h r e e i m p o r t a n tp a r t si n t h i sp a p e r ：t h ef i r s to n ei sr e s p e c t i v e l yt od e s i g na n d s i m u l a t es y s t e mb yw a yo fs l i d i n gm o d ec o n t r o ls t r a t e g y a n dt h e p r e d i c t i v ec o n t r o ls t r a t e g y , t oa n a l y z ea d v a n t a g e sa n dd i s a d v a n t a g e so f t h et w os t r a t e g i e s i nt h es e c o n dp a r t , t h ei m p r o v e dr e a c h i n gl a wf o r s l i d i n gm o d ec o n t r o ls y s t e m si sp r o p o s e d a n e wm e t h o dc o m b i n e st h e q u a s i s l i d i n gm o d ec o n t r o ls t r a t e g i e s w i t han o v e lr e a c h i n gl a w t h e r e a c h i n gl a wi si m p r o v e db yi n t r o d u c i n g ab o u n d a r yl a y e r , o u t s i d ew h i c h a ne x p o n e n t i a lr e a c h i n gl a wi sa p p l i e da n di n s i d ew h i c ht h e f e e d b a c k c o n t r o ls t r a t e g yi su s e d s i m u l a t i o nr e s u l t s s h o wt h a tt h ep r o p o s e d a p p r o a c hi sa b l et oe f f e c t i v e l ye l i m i n a t ec h a t t e r i n go ft h es l i d i n gm o d e c o n t r o ls y s t e m t h el a s to n ei st op r o p o s et h r e ec a s e s t os c a l et h e p r o b l e m so ft h em o d e lm i s m a t c ha n de r r o r , d i s t u r b a n c e a n dd e l a yb y m e a n so ft h es l i d i n gm o d e p r e d i c t i v ec o n t r o ls t r a t e g y d u r i n g t h e s i m p l i f y i n gt h eh i g ho r d e rs y s t e mt o t h el o wo r d e rs y s t e m ，b e t w e e nt h e r e a lm o d e la n dt h es i m p l i f i e dm o d e lt h e r ei sa ne r r o r a tt h es a m et i m e ， t h es l i d i n gm o d ec o n t r o lc a l ln o td i s p o s et h er e s t r a i n s o ft h es t a t ea n d c o n t r 0 1 p r e d i c t i v ec o n t r o lh a st h ea d v a n c et om a k eu pf o r t h e s ep r o b l e m s ， n i 北京化工大学硕士学位论文 w h i l ei tc a nn o te n s u r et h es t a b i l i t y , s os w i t c h i n gf u n c t i o ni si n t r o d u c e d t h r o u g ht h ep r e d i c t i v ec o n t r o l l e rt h ei n c r e m e n to fi n p u ta c t sa n dc o r r e c t s t h es l i d i n gm o d ec o n t r o l l e r , w ec a l lo b t a i nt h eb e t t e rr e s u l t s a c c o r d i n gt o t h ed e l a y - t i m es y s t e m ，w ec a np r e d i c tt h es y s t e m ，a n db u i l dt h es y s t e m s m o d e lt h a ti sc o r r e c t e db yt h ee r r o rb e t w e e nt h er e a lv a l u ea n do u t p u t v a l u e d u r i n gt h es li d i n gm o d ec o n t r o lw ec a np r e d i c tt h es w i t c h i n g f u n c t i o nt oa v o i dt h eu n c e r t a i nc o n d i t i o n s s l i d i n gm o d e p r e d i c t i v ec o n t r o li san e wk i n do fs t r a t e g yt h a tc a nb e a d a p t e dt om a n yt y p e so fs y s t e m s ，s u c ha sn o n l i n e a rs y s t e m ，a n ds o m e s y s t e m si n c l u d i n gr e s t r i c t i o n so ru n c e r t a i nc o n d i t i o n s t h i ss t r a t e g yc a n m a k et h ec o n t r o ls y s t e mr e a l i z eo p t i m i z a t i o no nc o n d i t i o nt h a te n s u r e s t h es y s t e m ss t a b i l i t y k e yw o r d s ：s l i d i n gm o d e c o n t r o l ，p r e d i c t i v ec o n t r o l ，v a r i a b l e s t r u c t u r ec o n t r o l ，c h a t t e r i n g i v 崎；0一 目录 第一章绪论1 ， 1 1 课题的来源和意义1 1 2 国内外相关课题的研究概述1 1 2 1 滑模控制的发展现状2 1 2 2 预测控制的发展现状5 1 2 3 滑模预测控制7 1 3 本课题的研究内容8 第二章滑模控制与预测控制的研究9 2 1 滑模变结构控制的基本原理9 2 2 滑模变结构控制系统的基本特性l o 2 2 1 滑动模态的存在和达到条件1 1 2 2 2 滑动模态的稳定性1 l 2 3 滑模变结构控制系统的设计及仿真1 4 2 3 1 滑模变结构控制系统的设计方法和步骤1 4 2 3 2 系统设计及仿真1 5 2 4 预测控制系统的基本原理1 7 2 5 预测控制的几种典型的算法2 l 2 5 1 动态矩阵控制2 1 2 5 2 模型算法控制2 4 2 5 3 广义预测控制2 6 2 6 预测控制系统的设计及仿真2 7 2 6 1 预测控制系统的设计要求和步骤2 7 2 6 2 系统设计及仿真2 9 第三章滑模控制算法中趋近律的改进3 7 3 1 滑模控制的趋近律研究3 7 3 1 1 滑模控制中的趋近律3 7 v 3 1 2 仿真实验3 8 3 2 滑模变结构控制系统的抖振问题4 0 3 2 1 抖振产生的机理4 0 3 2 2 削弱抖振的改进方法4 1 3 2 3 系统仿真4 4 第四章滑模预测控制的研究4 9 4 1 问题提出4 9 4 2 滑模预测控制的提出4 9 4 3 滑模预测控制的结构5 0 4 4 滑模预测控制仿真5 5 第五章结论与展望5 7 参考文献5 9 致谢6 3 研究成果及发表的学术论文6 4 作者及导师简介6 5 ， 弋 j c o n t e n t s c h a p t e r 1i n t r o d u c t i o n 1 ， 1 ib a c k g r o u n da n dm e a n i n go f t h er e s e a r c h 1 1 2r e v i e wo f t h er e s e a r c h i 1 2 id e v e l o p m e n ta n dp r e s e n ts i t u a t i o no f s l i d i n gm o d ec o n t r o l 2 1 2 2d e v e l o p m e n ta n dp r e s e n ts i t u a t i o no f p r e d i c t i v ec o n t r o l 5 1 2 3s l i d i n gm o d e - p r e d i c t i v ec o n t r o l 7 1 3c o n t e n t so f t h er e s e a r c h 8 c h a p t e r 2r e s e a r c ho ns l i d i n gm o d e lc o n t r o la n dp r e d i c t i v ec o n t r 0 1 9 2 1b a c k g r o u n da n dd e v e l o p m e n to ft h es l i d i n gm o d e lc o n t r o lt h e o r y 9 2 2b a s i cc h a r a c t e r i s t i co f t h es l i d i n gm o d e l 10 2 2 1c o n d i t i o n so f t h ee x i s t e n c ea n dr e a c h i n go f t h es l i d i n gm o d e l 11 2 2 2s t a b i l i t yo ft h es l i d i n gm o d e l ll 2 3d e s i g na n ds i m u l a t i o no ft h es l i d i n gm o d e lc o n t r o ls y s t e m 14 2 3 1m e t h o da n dp r o c e s so f t h es y s t e md e s i g n 1 4 2 3 2s y s t e md e s i g na n ds i m u l a t i o n 15 2 4b a s i cp r i n c i p l eo ft h ep r e d i c t i v ec o n t r o l ：17 2 5t y p i c a la l g o r i t h m so ft h ep r e d i c t i v ec o n t r o l 21 2 5 1d y n a m i cm a t r i xc o n t r o l 21 2 5 2m o d e la l g o r i t h mc o n t r o i 2 4 2 5 3g e n e r a l i z e dp r e d i c t i v ec o n t r o l 2 6 2 6d e s i g na n ds i m u l a t i o no f t h ep r e d i c t i v ec o n t r o ls y s t e m 2 7 2 6 1r e q u i r e m e n ta n dp r o c e s so ft h es y s t e md e s i g n 2 7 2 6 2s y s t e md e s i g na n ds i m u l a t i 2 9 ， c h a p t e r3i m p r o v e m e n to ft h er e a c h i n gl a wo ns l i d i n gm o d e l j 3 7 3 1v a r i e t i e so f r e a c h i n gl a wa n dt h e i rs i m u l a t i o n 3 7 3 1 1v a r i e t i e so f r e a c h i n gl a w 3 7 i ：i 1 2s i m u l a t i o ne x p e r i m e n t s 3 8 3 2c h a t t e r i n gp r o b l e mo ft h es l i d i n gm o d e lc o n t r o l 4 0 3 2 1m e c h a n i s mo f t h ec h a t t e r i n g 4 0 3 2 2i m p r o v e dm e t h o do f w e a k e n i n gc h a t t e r i n g 4 1 3 2 3s y s t e ms i m u l a t i o n 4 4 c h a p t e r 4r e s e a r c ho n s l i d i n gm o d e p r e d i c t i v ec o n t r 0 1 4 9 4 1p r o p o s ep r o b l e m s 4 9 4 2i n t r o d u c es l i d i n gm o d e - p r e d i c t i v ec o n t r o l 4 9 4 3s t r u c t u r eo fs l i d i n gm o d e p r e d i c t i v ec o n t r o l 5 0 4 4s i m u l a t i o n s 5 5 c h a p t e r 5c o n c l u s i o na n d p r o s p e c t 5 7 r e f e r e n c e s 5 9 a c k n o w l e d g e m e n t 6 3 r e s e a r c ha c h i e v e m e n ta n d p u b l i c a t i o n s 6 4 c u r r i c u l u mv i t a e v 6 5 啄 爿 f ，；冀 i 第一章绪论 1 1 课题的来源和意义 第一章绪论 随着科学技术的发展，自动控制理论得到了不断的完善和提高，现代控制理 论在许多方面都弥补了古典控制理论的不足。近年来工业生产朝着大型化、自动 化发展，对自动控制技术提出了更高的要求，传统的控制方法已经不能满足要求， 同时由于计算机技术，通信技术、智能传感检测技术的发展和应用，为先进控制 的发展奠定了基础。例如采用滑模控制、预测控制、鲁棒控制、自适应控制等先 进控制对控制系统进行控制。由于滑模控制和预测控制的先进性，吸引了国内外 学多学者投入这方面的研究，在理论和应用方面都取得了一定的成果，并在石油、 化工、电力、航空等工业部门中得到很成功的应用。 模型预测控制算法自七十年代产生以来，便以其优良的控制性能受到过程控 制界的青睐。模型预测控制只强调模型的功能，并不重视其结构形式，它保持了 传统最优控制思想，把优化局限于有限时域，有利于解决有约束的多目标多自由 度优化问题。模型预测控制在处理具有约束的控制问题时的灵活性，使其成为处 理复杂工业过程多变量约束控制的最有效方法之一。 利用滑模控制和预测控制的特点，本课题提出的一种预测控制和滑模控制相 结合的控制方法。它具有预测控制实时处理系统约束能力，使得系统在滑动模态 上具有较强的鲁棒性通过在有限预测时域的附加约束，使得所提出的滑模预测控 制闭环稳定。本课题利用控制算法之间的结合为系统的控制提出了一种新的思 路。 1 2 国内外相关课题的研究概述 北京化工大学硕士学位论文 1 2 1 滑模控制的发展现状 由于计算机科学和人工智能等相关学科的发展，以及现实应用中出现的新问 题，自动控制理论遇到了前所未有的挑战。多变量系统、不确定性因素、未建模 动态、鲁棒性等一系列问题使控制系统的分析与设计变得日益复杂、困难。此外， 工业领域的诸多复杂控制问题对控制理论的发展既是机遇又是挑战，如何针对准 确的辨识工业模型，建立有效的控制算法，满足工业生产需要，就成为控制领域 发展的主要问题。 控制对象的复杂程度越来越大，系统的运行环境又不断的变化，用精确的数 学模型描述这些系统的动态特性是已经不能满足系统的要求。所以在进行控制系 统设计时，传统的控制系统设计方法已经不能满足需要，设计人员必须考虑系统 的动态特性和复杂性，以及系统的性能指标等各项因素，以确保控制系统既具有 较强的稳定鲁棒性又能获得较高的动态品质。 为了实现系统的变化需要，二十世纪五十年代由前苏联学者u t k i n 和 e m e l y a n o v 提出的交结构控制( v a r i a b l es t r u c t u r ec o n t r o l ，v s c ) 方案，以其独特的 优点，为不确定性系统提供了一种很有前途的控制系统综合方法n 3 。“变结构 一词意味着控制器的结构可能会发生变化。从广义上看，目前变结构系统主要有 两类：一类是具有滑动模态的变结构系统：另一类是不具有滑动模态的变结构系 统。一般变结构系统均指前者，这足由于具有滑动模态的变结构系统不仅对系统 的确定性因素具有较强的稳定鲁棒性和抗干扰性，而且可以通过滑动模态的设计 获得满意的动态品质，同时控制简单，易于实现，所以基于滑动模态的变结构控 制系统在国际上受到了广泛重视乜1 。本文所研究的变结构控制系统均指具有滑动 模态的变结构控制系统。 滑模控制的发展历史过程大致分为三个过程：初级研究阶段是1 9 5 7 - - 1 9 6 2 年的，前苏联学者u t k i n 和e m e l y a n o v 在而是世纪五十年代提出了变结构控制的概 念，其基本的研究对象是最简单和基础的二阶线性系统。第二阶段是1 9 6 2 - - 1 9 7 0 年，六十年代的学者开始针对高阶线性系统进行研究，但是仍然局限在单输入和 单输出系统，主要讨论了高阶系统在线性下切换函属下控制受限与不受限以及二 次型切换函数的情况。第三个阶段是1 9 7 0 年之后，在此阶段主要是在线性空间 上研究线性系统的变结构控制。1 9 7 7 年vi u t k i n 发表了一篇有关变结构控制方 2 氐 一 _ t 九 第一章绪论 面的综合论文n 1 ，提出了滑模变结构控, j v s c 和滑模控制s m c 的方法。此后各国学 者对变结构控制的研究兴趣急剧上升，开始研究多维变结构系统和多维滑动模 态，对变结构控制系统的研究由规范空间扩展到更一般的状态空间。k 。d y o u n g 等d 1 从工程角度，对滑模控制进行了全面的分析，并对滑模控制所产生的抖振现 象进行了精确的分析和评估，为滑模控制在工程上向应用提供了有益的指导。 滑模控制的研究目前主要是对滑模面的研究，然而对控制系统在进入切换面 之前的运动即正常的运动阶段研究较少，中国学者高为炳院士等h 1 首先提出了趋 近律的概念，列举了等速趋近律、指数趋近律、幂次趋近律，一般趋近律等。高 为炳还首次提出了自由递阶的概念。在解决十分复杂的非线性系统的综合问题的 时候，变结构系统理论作为一种综合方法得到重视。但是滑模变结构对系统的参 数摄动和外部干扰的不变性是以控制量的高频抖振换取的，由于在实际应用中， 这种高频抖振在理论是无限快的，没有任何执行机构能够实现，同时这样的高频 输入很容易激发系统的未建模特性，从而影响系统的控制性能。因此抖振现象给 滑模变结构控制在实际系统中的应用带来困难。由于人们认识到在变结构系统 中，滑动模态具有不变性，这种理想的鲁棒性对工程应用也是很有吸引力的高 度精确的伺服系统存在着许多不利于控制系统设计的因素，如非线性因素和外部 干扰及参数摄动等。由于离散滑模变结构控制自身的缺点，将其直接应用到高精 度的伺服系统中将会有一定的困难，因为控制输出的高频抖振会损坏伺服系统中 的电机和其他设备。要将离散滑模变结构控制应用到伺服系统中使其发挥它的强 鲁棒性，必须对传统的离散滑模变结构控制进行改进，并针对抖振现象改进离散 滑模控制器，将有害的抖振减小到最小的程度，并且还要保证滑模控制的不变性。 所以，对传统的离散滑模变结构控制方法的改进以及抖振的削弱成为现阶段研究 的重点瞪】。 、 自从滑模变结构控制理论产生以来，国内外许多学者在理论和应用上的研究 都取得了一定的成绩。到目前为止，滑模变结构控制在理论上已经与多种常规控 制相结合，应用到不同的系统中，研究的大致情况主要有以下部分：离散系统滑 模变结构控制，s z s a r p t u r k 等人在1 9 8 7 年提出了一种新型的离散滑模达到条 件，并在此基础上提出了离散控制信号必须有界的理论嗍。k f u r u t a n l 在1 9 9 0 年 提出了基于等效控制的离散滑模交结构控制高为炳在1 9 9 5 年提出了基于趋近 律的离散滑模变结构控制阳1 。自适应滑模变结构控制，针对既有未知参数和干扰 3 北京化工大学硕士学位论文 变化的不确定性系统的变结构控制，f j l i n 扣1 等设计了一种新型的带有积分的滑 模面，并采用一种自适应滑模控制方法，控制器的设计不需要不确定性及外加干 扰的上下界。实现了一类不确定伺服系统的自适应变结构控制。神经滑模变结构 控制，g p a r m a 等n 叫将b p 网络学习算法与滑模控制相结合，构成新的闭环控制系 统，利用b p 网络的在线学习功能，设计出了一种新型滑模神经网络控制器， 实现了感应电机的自适应滑模控制。模糊滑模变结构控制，c yl i a n g 等1 将控 、 制器设计为“= 甜+ 仅砂的形式，滑模面s 采用藏医红积分滑模函数的形式，巧 为基于【j ，鲫输入的滑模模糊控制系统的输出。j y c h e n l l 2 采用模糊规则设计了 基于等效控制的模糊滑模控制器，其中控制器的切换项增益通过隶属函数来调 节。为了降低抖振，设计了抖振指标，通过采用遗传算法来优化隶属函数，实现 了抖振的消除。非匹配不确定性系统的滑模变结构控制，h h c h o in 3 1 针对非匹配 不确定性系统，专门研究了利用l m i 方法进行变结构控制的设计问题，此方法通 过在b a c k s t e p p i n g 方法引入中间控制器，使控制器的设计系统化、程序化，它 对于非匹配不确定系统以及非最小相位系统的变结构控制是一种十分有效的方 法。采用b a c k s t e p p i n g 设计方法，j l i n 钔实现了对于一类具有非匹配不确定性的 非线性系统的变结构控制。针对时滞系统的滑模变结构控制，f g o u a i s b a u t 等n 司 对于具有输入时滞的不确定性系统，通过状态变换的方法，实现了滑模变结构控 制器的设计。c h c h o u n 旬等研究了带有时滞关联相的大系统的分散模型跟踪变结 构控制问题，其中被控对象的时滞关联项必须满足通常的匹配条件。非线性系统 的滑模变结构控制，y f c h a n g 等将a n t i l i n d u p 方法和滑模控制方法相结合， 设计了输入饱和的a n t i w i n d u p 算法，可以实现当输出为饱和时的高精度变结构 控制，全鲁棒滑模变结构控制，y s l u 等“町提出了一种全局鲁棒的滑模控制器 ( g s m c ) ，在该控制器中，考虑了对象的不确定性、外加干扰。针对控制输入信 号的限制，对滑模面进行了优化设计，使被控对象按理想的轨迹跟踪并有效地利 用了奠基的输出。该控制器成功的应用在直流无刷电机的控制中。积分滑模变结 构控制，j d w a n g 等u 9 1 给出了另一种积分变结构控制方法，该方法成功的解决了 对象的局限性，而且在满足匹配的条件下，该方法对于最小相位系统以及非最小 相位系统均适用。t e r n i m a l 滑模变结构控制，c - t a o 掣剐采用模糊规则设计了 4 第一章绪论 终端滑模控制器的切换项，并通过自适应算法对切换项增益进行自适应模糊调 节，实现了给匹配不确定性时变系统终端滑模控制，同时降低了抖振。此外还有 滑模观测器的研究，y h z h e n g 等心1 设计了一种非线性自适应滑模观测器，并将 该观测器用于电机控制中。c p t a n 等心2 1 将滑模观测器用于解决对传感器的故障 诊断和重构问题。虽然滑模控制的优点比较明显，但是滑模变结构的抖振问题一 直是学者们比较关注的问题，也是研究的难点，。 1 2 2 预测控制的发展现状 2 0 世纪7 0 年代以来，预测控制作为一种先进的控制技术在欧美工业领域中出 现了，其算法首先是由r i c h a l e t 恻提出的，他阐述了预测控制得产生背景和机理 以及应用。预测控制最大程度地结合了工业实际的要求，综合效果好，已经在理论 和应用方面取得了显著进展。预测控制采用非最小化描述的离散卷积模型，信息 冗余量大，有利于提高系统的鲁棒性：采用二次滚动优化策略，较好的保证了系统 地动态特性，弥补了由于模型失配、干扰带来的影响。预测控制还可以推广到有 约束条件、大迟延、非最小相位以及非线性等过程，对模型精度要求不高，跟踪性 能良好。更适应于混杂工业过程控制。 在预测发展初期，预测控制主要在理论分析上解释了控制算法的机理，推导 了预测控制系统地闭环传递函数，分析系统稳定性，鲁棒性的影响，推导出模型 失配下的鲁棒性界限，1 9 8 7 年c l a r k e 等洲人从c a r i m a 模型出发推导出了广义预 测控制算法，并且对算法原理进行了阐述。此后我国的学者在广义预测控制的算 法改进和控制器的设计和应用方面也做出了大量的工作，导出了在预测空间设计 数字控制器的新方法，讨论了控制回路的结构，参数整定及算法的实现。并且分 析了系统地闭环动态特性，稳定性和鲁棒性。为广义预测控制器的设计提供了依 据嘲。 随着工业控制过程的不断发展，原来的基本预测算法已经不能满足实际要 求，因此，需要对已有的基本算法进行改进，如推导出递推算法采用间隔的多 步预测，引入扰动观测器，采用变反馈校正系数等，修正目标函数，把单变量算 法推广到多变量算法。在此期间得主要的成果有：对于模型算法控制的改进： z h c n g 等哺1 在控制器中引入积分因子形成了一种具有积分因子的增量型m a c ；袁 北京化工大学硕士学位论文 璞防1 对于单值m a c 做出了讨论；舒迪前汹1 提出采用估计参数模型的显式白校正 m a c 。对于动态矩阵控制的改进，石中锁汹1 在优化性能指标中引入加权多项式， 通过适当选择该多项式可将闭环极点配置在给定位置上以获得所期望的闭环响 应特性的极点配置d m c ；他还通过引入广义性能指标，构造两个辨识器来直接辨 识控制器参数的隐式自校正d m c ；席裕庚提出d m c 的两个p i d 的串级控制方法 油1 。对于广义预测控制的改进：a p e d r o 等b 1 1 人在1 9 8 4 年应用离散时问状态空间 和差分方程结合，针对确定性系统提出了一种新的广义预测控制，避免了 d i o p h a n t i n e 方程的在线计算；在1 9 8 8 年c l o u ds o u v a r i t a k i s m l 把多变量特征轨迹法 和单变量预测控制相结合，提出了在特征结构下的广义预测控制算法：此后，吕 剑虹等d 3 1 人在此基础上提出了多变量预测控制系统的闭环反馈结构，方便得判断 了此系统的闭环稳定性；l e l i c m l 提出极点配置广义预测控制：郭巧采用有平滑滤 波作用的输入加权控制律来改善g p c 的控制效果汹1 ；陈悦恤1 采用内模统一预测控 制，克服了一般预测控制器设计时难以比较每种控制器效果的缺点；r i c h a l e t 提出 了一种新的预测控制算法( p f c ) 口钉，p f c 与其他预测控制算法的最大区别在于 控制量是一组相应于过程特性和跟踪设定值的函数有关，每一时刻计算的控制量 等于一组事先选定的函数线性组合而成，这些函数称为基函数。用这些基函数的 已知过程响应，通过对目标函数进行优化计算得到各基函数的权系；此外，还有 袁著祉等呻1 人以随机系统为基础，对有白噪声干扰的系统，提出了一种新型的预 测控制器的设计，并考虑了滤波、控制加权的影响，对非最小相位系统和非自平 衡对象有较好的控制效果。 近年来，预测控制的研究和发展已经突破了早期的框架，它与极点配置、自 适应控制、鲁棒控制、解耦控制、非线性控制相结合，形成了一种先进预测控制。 随着智能控制技术的发展，预测控制也向着智能预测控制方向发展，如它与模糊 控制，神经元网络、遗传算法结合，将人工智能、大系统递阶原理引入到预测控 制，构成了多层智能预测控制模式。卢勇侧等提出了运用基于神经网络模型的 g p c 控制方法( n ng p c ) 来改善锅炉控制器性能的策略。如神经网络用于非线 性内模控制( i m c ) 、推理控制( i c ) 、实时预测等。张化光等伽1 9 9 3 年提出了一 种将模糊控制与预测控制相结合的模糊预测控制，该算法可适用于非线性系统。 多种控制方法与预测控制的结合，如陶小虎阻1 等提出一种基于模糊规则和神经 网络的负荷预测方法。这样增强了预测控制处理混杂对象，复杂任务和复杂环境 6 第一章绪论 的能力，开拓了预测控制的应用领域。 在应用方面。目前出现了一种适合于快速非线性预测的智能预测，并且成功 的运用在对大电网并列运行水电机组功率的控制中n 铂此外还在大型工业锅炉 的控制中将pi d 自动整定和阶梯式广义预测控铜j ( g p c ) “射，使用pi d 自整定可 以在任何时候快速、有效地修改pi d 参数；针对在线计算对g p c 进行修改，得到 阶梯式g p c 方法，使计算量比g p c 的递推算法大为减少，使之满足实际应用。 尽管预测控制理论研究和应用近年来有了较大的进展，但还是有不少问题 有待进一步解决。首先，预测控制虽然在单变量的理论分析方面取得了一些成果， 但大多集中于单变量的基础算法，在多变量算法中还没有稳定性或鲁棒性的研究， 只能通过仿真来研究，而实际的工业需求却大多是复杂的多变量系统。所以。对 多变量预测控制算法的稳定性、鲁棒性的研究就显得十分迫切。其次对于非线性 系统的预测控制，现在还没有很好的解决办法。复杂工业过程中的不确定性及多 目标优化等问题仍是一个难题，在算法上还有待于把其他的先进控制引入预测 控制中加以解决 1 2 3 滑模预测控制 自从2 0 世纪8 0 年代初到现在，计算机技术的发展迅速，在控制中也采用了 计算机控制，所以目前控制中的系统一般都是离散系统，因此对离散系统变结构 控制的研究也变得很重要。离散系统滑模变结构控制以其滑模存在条简易而被广 泛的应用。 在进行滑模控制的过程中，考虑到控制受限以及选用的趋近律的参数以及切 换等因素，即使系统在没有外界扰动的情况下，系统状态轨迹也是只能稳定在原 点邻域的某个抖振。在根据不确定性上下界进行控制器设计的时候，利用不确定 性的有界保证闭环系统的鲁棒稳定性，导致变结构控制过于保守，抖振严重，且 不确定性的界有时很难获知这些不足限制了离散变结构控制理论的应用在综 合考虑抖振、鲁棒性以及控制约束等指标要求的基础上，提出了基于滑模预测思 想的离散变结构控制系统设计新思路。 目前看到的有关滑模预测控制论文很少，具体的实际应用也不多，在国内主 要有宋立忠，陈少昌，姚琼荟等人研究滑模预测离散变结构控制，在文章中主要 北京化工大学硕士学位论文 研究了不确定离散时间系统的变结构控制设计问题，将预测控制中模型预测、滚 动优化、反馈校正的思想引入到离散准滑模变结构控制系统的设计把切换函数 进行预测，然后通过切换函数得到滑模控制中的控制律，该方法综合考虑抖振、 鲁棒性以及控制量约束等指标要求，利用当前及过去时刻的滑模信息预测未来时 刻的滑模动态，实现了滚动优化求解该方法可有效消除抖振现象，并能够保证 闭环系统的鲁棒性。宋立忠，李红江，陈少昌n 钉还对滑模预测控制进行了应用的 研究，把此方法应用到船一舵伺服系统中。 1 3 本课题的研究内容 本课题采用具有处理操作约束能力的预测控制策略和变结构的滑模控制对 系统进行控制和优化。研究内容主要有以下几部分： 第一章介绍了论文的研究目的和意义，以及国内外相关课题的研究现状和发 展方向。主要介绍了滑模控制和预测控制的发展现状。 第二章研究了滑模控制和预测控制的基本原理和控制系统的设计