（检测技术与自动化装置专业论文）基于神经网络预测控制的水源热泵控制系统研究.pdf

北方工业大学硕士学位论文 摘要 本文以北方工业大学开发的水源热泵空调控制系统为工程背景，着眼于解决系统运 行中的时间滞后问题，研究了基于神经网络预测控制的集中空调的最优控制问题。 北方工业大学研制的水源热泵空调控制系统现已投入实际应用，在地面盘管安装方 式下运行中，夏天制冷过程中经常出现地面结露现象，影响了水源空调系统在制冷状态 下的使用。 针对这一实际问题，首先寻求环境温度、湿度条件下的制冷临界结露曲线。在临界 结露曲线的约束条件下，设计了基于水源热泵空调系统的预测控制模型。 集中空调系统是个大惯性、大滞后、非线性系统，系统本身容易受至0 来自外界多方 面的干扰，这种干扰有时是非常严重的，如果处理不好有可能造成系统不稳定。 在实际试验中考虑到整个水源热泵空调系统的复杂性，以及存在的非线性和大滞后 因素，搭建了一个温度控制箱实验平台来模拟水源热泵空调控制系统。 在这个温控箱实验平台上先试验了传统p i d 控制策略，验证了系统的设计结构和各 个控制单元的功能，并且取得了预期的效果。 针对系统非线性、大惯性、大滞后的问题，采用了基于神经网络的预测控制策略。 神经网络具有较强的自学习、自适应和容错能力，预测控制来自工业实践，对复杂系统 具有较强的适应性。将神经网络对非线性对象的逼近能力和预测控制的优化策略相结 合，提出了基于b p 神经网络的预测控制方案。采用两个神经网络分别构建神经网络预 测模型和非线性优化控制器。 本文提出的基于b p 神经网络的预测控制算法设计思想是：首先采用b p 神经网络 模型预测器建立被控对象的预测模型；然后利用该预测模型，根据系统当前的输入输出 信息，预测对象的未来输出值，并采用反馈校正，以克服系统中由于其他不确定性扰动 造成的模型预测误差，得到较为精确的对象预测值；在此基础上，基于校正后的未来一 段时间内对象的预测值，结合给定的系统输出值，根据定义的二次性能指标对控制变量 进行滚动优化，得到系统未来的控制序列。 北方工业大学硕士学位论文 在温控箱平台上的实验结果表明，基于b p 神经网络的预测控制取得了很好的控制 效果，证明了这种控制方案可行性和优越性，为在水源热泵空调控制系统中的实际应用 奠定了基础。 关键词：水源热泵空调控制系统，预测控制，神经网络 北方工业大学硕士学位论文 r e s e a r c ho fn e u r a ln e t w o r kp r e d i c t i v ec o n t r o | - nw a t e r s o u r c eh e a t p u m p a i r - c o n d i t i o nc o n t r o ls y s t e m a b s t r a c t t h em a i nr e s e a r c hw o r ko ft h i sd i s s e r t a t i o ni st or e s o l v et h et i m ed e l a yp r o b l e m w h i c ho c c u r sw h e nt h ew a t e rs o u r c eh e a tp u m pa i r - c o n d i t i o n 。c o n t r o ls y s t e m 0 n s h p a c s ) d e v e l o p e db yn o r t hc h i n au n i v e r s i t yo ft e c h n o l o g y ( n c u d i sw o r k i n g a n dt os t u d yt h eo p t i m a lc o n t r o lo fc e n t r a la i r - c o n d i t i o nb a s e do nn e u r a ln e t w o r k t h ew s a c sd e v e l o p e d b y n c u tw o r k s p r a c t i c a l l y i no n ef l a t b u i l d i n g o f s h a n d o n gp r o v i n c en o w t h er u n n i n go fw s a c s s h o w st h a tt h ed e ww i l to c c u ro n g r o u n di nr e f r i g e r a t i n gs t a t e ，w h i c hi sa b s o l u t e l yf o r b i d d e na n d i n f l u e n c e st h ew o r k i n g o fw s h p a c si ns u m m e r w i l hr e g a r d st ot h i sp r a c t i c a lp r o b l e m ，ap r e d i c t i v ec o n t r o lm o d e li sd e s i g n e db a s e o nt h ew s a c su n d e rt h ec o n s t r a i n e dc o n d i t i o no fc r i t i c a ld e w c u r v ew h i c hi sf o u n d u n d e rt h ec o n d i t i o no f t e m p e r a t u r e a n d h u m i d i t yo f t h ee n v i r o n m e n t t h ew s h p a c si sa l a r g ei n e r t i a ，l a r g et i m e - d e l a ya n d n o n l i n e a rs y s t e mw h i c hi s e a s i l yj a m m e db ya l l k i n d so fo u t s i d ef a c t o r s o m e t i m e st h e s ej a m m i n ga r ev e r y s e d o u sa n dw i l li n f l u e n c et h es t a b i l i t yo ft h es y s t e mi ft h e s ej a m m i n ga r en o td e a lw i t h p r o p e r l y b e c a u s eo ft h ec o m p l e x 、n o n l i n e a ra n dl a r g et i m e - d e l a yc h a r a c t e r i s t i c so ft h e w s h p a c s a ne x p e r i m e n tp l a t f o r mo ft e m p e r a t u r e c o n t r o lb o x ( t c b ) i s d e s i g n e dt o s t i m u l a t et h ew s h p a c s f i s tt h et r a d i t i o n a lp i dc o n t r o ls t r a t e g yi si m p l e m e n t e di nt h et c b ，w h i c hs h o w s t h es t r u c t u r eo ft h es y s t e mi sr e a s o n a b l ea n de a c hf u n c t i o nu n i tw o r k sp r o p e r l y a n d t h ee x p e c t a n tc o n t r o le f f e c to c c u r s w i t hr e g a r d st ot h ec h a r a c t e r i s t i c so fn o n l i n e a r ，l a r g ei n e r t i aa n dl a r g et i m e - d e l a y s y s t e m ，t h i sp a p e rp u t sf o r w a r dap r e d i c t i v ec o n t r o ls t r a t e g yb a s e d o nn e u r a ln e t w o r k i 北方工业大学硕士学位论文 n e u r a ln e t w o r kh a ss t r o n ga b i l 诖yo fs e l f - l e a r n i n g ，s e l f - t u n i n ga n de r r o rt o l e r a n c e p r e d i c t i v ec o n t r o lt h a tc o m e sf r o mi n d u s t r i a l p r a c t i c e h a s s t r o n ga d a p t a b i l 时t o c o m p l i c a t e ds y s t e m b yi n c o r p o r a t i n gp r e d i c t i v e c o n t r o lo p t i m i z a t i o n s t r a t e g yw i t h n e u 阳ln e t w o r k s c a p a b i l f l y o f a p p r o x i m a t i n g n o n l i n e a rf u n c t i o n an e wp r e d i c t i v e c o n t r o la l g o r i t h mb a s e do nb pn e u r a ln e t w o r ki sp r o p o s e d n e u r a ln e t w o r ki su s e da s c o n t r o l l e ra n d p r e d i c t i v em o d e l ， t h e d e s i g ni d e ao f t h e p r e d i c t i v ec o n t r o ls c h e m e b a s e do nb pn e u r a ln e t w o r kc a n b ed e s c n b e da sf o l l o w s ：f i r s tap r e d i c t i v em o d e lo ft h ec o n t r o lo b j e c ti sb u i l tb yb p n e u r a ln e t w o r k ，a n dt h e na c c o r d i n gt ot h ec u r r e n ti n f o r m a t i o no ft h e s y s t e m si n p u ta n d o u t p u t ，f o r e c a s t i n gt h ef u t u r eo u t p u to ft h eo b j e c tt h r o u g ht h i sp r e d i c t i v em o d e l ，a n d t h e nf e e d b a c kc o r r e c t i n gi su s e di no r d e rt or e d u c et h em o d e l p r e d i c t i v e e r r o r p r o d u c e db e c a u s eo fu n c e r t a i nj a m m i n go ft h es y s t e ma n dg e t t h er e l a t i v e l yp r e c i s e p r e d i c t i v ev a l u e b a s e do nt h i sf o u n d a t i o n ，i n c o r p o r a t i n gt h ep r e d i c t i v ev a l u ea n dt h e g i v e no u t p u tv a l u eo ft h es y s t e m ，a n dt h e nm o v i n go p t i m i z a t i o ni sa d o p t e da c c o r d i n g t ot h e q u a d r a t i c c o s t f u n c t i o n ，s ot h e f u t u r ec o n t r o ls e q u e n c ei sg o t w h e n u s i n gt h ep r e d i c t i v ec o n t r o la l g o d t h mb a s e do nb pn e u r a ln e t w o r ki nt h e t c b ，lg e ti m p r e s s i v er e s u l t , w h i c hs h o w st h a tt h ec o n t r o la l g o r i t h mi sf e a s i b l ea n d a s c e n d a n t a l lo ft h e s ee x p e r i m e n t sh a v ee s t a b l i s h e dg o o df o u n d a t i o nf o rp r a c t i c a l u s i n go ft h ep r e d i c t i v ec o n t r e la l g o r i t h mb a s e do nb p n e u r a ln e t w o r ki nt h ew s h p a c s k e yw o r d s = w a t e rs o u r c eh e a tp u m p a i r - c o n d i t i o nc o n t r o ls y s t e m ， p r e d i c t i v ec o n t r o l ，n e u r a ln e t w o r k i v 北方工业大学 v 五7 5 2 7 2 4 一 自盐丝 ：学科 学科带头人( 签字) 生耋 知吁年月i f 日 学位论文任务书 研究生：杨黎峰 扭生王程 学院捡测拉2 罡生自动丝装量 一一专业 壅遗也銎型撞盔l 空坚篓麴终 究方向 论文题目：基王挫丝圆络型控剑鳇盔遵热墓撞劐丕缠班塞 选题的来源、意义和价值：奎迟厘塞i 虹奎撞的峦湮热墓窒调亟目：班宣工基 王鲤抽经匿鳖的亟塑9 控制在太慢性：太澄蜃：韭线性丕缠生廑且：盘查盛遂垫噩整趔 丕统虫的塞匪廛且墓定工基趟!一 学位论文工作自星鲤年3 月!日起 至 塑年曼 月垫日止 呈交学位论文日期2 嫂 年 月 q 日 答辩日期星q 堕年鱼 月 ! 垒 日导师( 签字) ： 擒纯 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研 究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他 人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得j s 友王些盔堂或其他教育机构 的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均 已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 学位论文作者签名前簿壮字日期碑5 月伊日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解北方工业大学有关保留、使用学位论文的规定，有 权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借 阅。本人授权j e 虚王些盍堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进 行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学位论文作者签名2 滂冲 签字日期瓣6 月f 7 日l 导师躲加冼鲍 签字日期眄年e 月i 了日 学位论文作者毕业后去向： 工作单位：北京紫光捷通科技有限公司电话：6 2 7 8 0 3 2 2 通讯地址：北京清华大学东门外紫光大楼邮编：1 0 0 0 8 4 北方工业大学硕士学位论文 引言 随着社会进步和人民生活水平的提高，人们对能源的需求也大幅度增加，而现有能 源物质的储量是非常有限的，能源短缺已经成为阻碍社会发展的主要因素之一。与此同 时，环境问题也尖锐地摆在人类面前：有关空气、水源和土壤污染的统计数字触目惊 心，日益恶化的生态环境更是威胁到人类自身的生存与发展。目前世界各国在这些问题 上有比较一致的认识是解决能源问题的根本途径是开源节流，一方面要研究开发各种新 能源，另一方面要节约使用、综合利用现有的能源物质：对于环境问题，一方面要科学 的治理当前日益恶化的生存环境，但更重要的是树立环保意识，采取环保措施。 热泵技术作为一种回收利用可再生热能有效的手段，把节约能源和保护环境的两方 面优势融为一体，满足了节能和环保的双重要隶。正是由于这个原因，基于热泵技术的 水源热泵空调受到人们的青睐。但是，目前我国在水源热泵空调控制系统方面所作的研 究工作做还不够深入，不够细致。这主要是因为水源热泵空调系统本身是一个非常复杂 的控制对象，其复杂性表现在地温空调机组的构造比较复杂、控制变量较多，而且整个 系统存在着时滞、非线性、时变及耦合等因素，另外系统本身容易受到来自外界多方面 的干扰，这种于扰有时是非常严重的，如果处理不好有可能造成系统不稳定，达不到节 能、环保的效果，因此这就成了控制科学需要研究解决的难题，其中就要涉及到智能控 制、神经网络、预测控制等前沿技术。 北方工业大学开发的水源热泵空调系统同样存在上述问题，本文针对水源热泵控制 系统中存在的问题进行了深入的研究，从事了以下几方面的工作：搭建了能够模拟温湿 度变化的控制仿真试验平台；利用该平台开展了多变量控制系统的优化控毒4 研究；提出 了可以用基于神经网络技术对水源热泵进行预测控制。 文中所提出的方法，能够解决当前水源熟泵控制中存在的问题，可以节省热泵的运 行时间，延长设备的使用寿命，降低运行成本，具有潜在的普及推广价值。 北方工业火学硕士学位论文 1 1 课题背景 第一章绪论 1 1 1 国内外水源热泵空调的发展状况 热泵本质上是一种热量提升的装置，是一种可以在低温环境下吸取热量，并将其能 位提高后，向高温环境输出热量的装置或机械。它可以把储存在环境介质的一部分能量 加以回收，提高其能位以后再进行利用川。在这个过程中，热泵本身消耗一部分能量， 但其回收利用的热量是其自身能耗的几倍，这样的工作原理决定了热泵具有高效、节能 的特点。根据换热介质的不同，可将热泵系统分为水一水、水空气、空气一水、空气一空 气四种类型。本课题所研究的控制对象就是以地下水为热源的水源热泵空调控制系统。 水源热泵因其显著的节能和环保特点，受到越来越多的重视，美国、德国及瑞典等西 方国家的水源热泵技术尤其是供暖方面的应用曰趋成熟。由于受初期投资大、本地地理 气候影响大等限制，我国水源热泵尚处初级开发阶段。这就需要结合我国具体国情，研究 积累大量设计、施工及运行的数据资料，以制订出设计、技术规范和应用软件【i j 。 二十世纪八十年代外国学者对热泵空调系统作了较为细致的研究：j h z a i d i 和 r h h o w e l l 对美国不同城市、不同类型建筑中的水源热泵空调系统、变风量系统、回管 风机盘管系统和定风量系统能耗和热回收进行了动态模拟，研究得出的结论是水源热泵 空调系统与其它三种空调相比较有显著的节能效果，之后又在气候、建筑类型、系统参 数、系统构成等方面对水源热泵空调系统节能性的影响进行了计算机模拟1 2 j 。e a k u s h 和c a b r u n n c r 对位于s t a m f o r d 的一栋现代化办公楼中的水源热泵空调进行了历时三年 的实地测试，通过对不同运行方案的测试结果的比较，针对实际操作中出现的问题进行 了讨论，提出了改善系统运行管理、提高节能效果的方案和建议一j 。另外， p j h u g h e s 、c c h a p o n 、j a p i e t s c h 、w s c o o p e r 等人也分别从理论或实践的角度对水源 热泵空调系统进行了分析，提出了有益的见解。 美国以及国外现已出现多家生产水源热泵及供热制冷系统的企业，如 w a t e r f u r n a c e 、g e o t h e r m a l d x ，h y d r o n ，a m e r i c a n g e o t h e r m a l ，g e o e x 2c h a n g e 、 m a s t e r 等。全美国在1 9 8 9 年安装水源热泵1 4 0 0 0 台，在1 9 9 7 年则安装4 5 0 0 0 台，目 北方工业大学硕士学位论文 前已经共安装水源热泵4 0 0 0 0 0 台，并且每年的安装数目以1 0 的速度增长。1 9 9 8 年美 国商业建筑中水源热泵系统已占空调总保有量的1 9 ，其中在新建筑中占3 0 。美国水 源热泵工业已经成立了由美国能源部、环保署、爱迪逊电力研究所及众多水源热泵厂家 组成的美国水源热泵协会，该协会在近年中将投入1 亿美元从事开发、研究和推广工 作。在中北欧地区如瑞典、瑞士、奥地利、德国等国家主要利用浅层地热资源，用于室 内地板辐射供暖及提供生活热水。据1 9 9 9 年的统计，在家用的供热装置中，水源热泵 所占比例在奥地利为3 8 、在丹麦为2 7 、在瑞士为9 6 。 近年来，我国科技工作者在这一领域也做了许多研究工作。中国建筑科学研究院空 气调节研究所的郎四维教授等、同济大学的于航教授等和重庆建筑大学的刘宪英教授等 对水源热泵空调系统设计和应用中的问题进行了讨论，并给出了具体的设计方案和实例 【l “。清华大学对地温空调系统的设计、应用与实现进行了系统的研究，并在许多地区进 行了推广，取得较好的经济效益和社会效益；哈尔滨建筑科技大学的马最良教授通过对 水源热泵进行静态分析、动态模拟，分析了建筑物的地理位置、建筑类型、加热器形式 对水源热泵的节能效的影响因素。天津大学热能研究所、华中理工大学、浙江大学、上 海交通大学等院校在这方面做了许多工作。 中国的水源热泵的研究与应用起步较晚，而且人们对此类热泵系统的接受能力和满 意度都需要一定的时间，但是中国地源热泵的发展前景却被看好。近几年来在山东、河 南、湖北、辽宁、黑龙江、北京市及河北等地已有1 0 0 多个利用地下水的水源热泵在 实际工程中应用，供热、空调总面积约1 0 0 万m 2 。国内一些企业也纷纷涉足到该领 域，清华同方、山东富尔达、美国特灵等公司已先后在国内建成数个示范工程。天普集 团将承担2 0 0 8 年奥运村第一栋新能源示范楼，该示范楼主要展示中国新能源高科技技 术，其中采用的新技术中就有利用热泵中央空调系统解决室内的采暖降温的问题。本 文参加的课题组从1 9 9 7 年开始从事热泵的研究、开发与应用，至今己开发了三代多种 型号的产品，这些产品应用于北京、河北、山东、河南等地，取得了显著的经济和社会 效果【。 目前，热泵研究开发的进展情况受到了许多国际组织的关注，这些国际组织包括： 世界能源联合会( t h ew 0 r l de n e r g yc o n f e r e n c e ) w e c 、国际能源机构( t h ei n t e r n a t i o n a l e n e r g ya g e n c y ) i e a 、欧洲经济共同体科学技术研究委员会( t h es c i e n t i f i c a n dt e c h n i c a l r e s e a r c hc o m m i t t e eo ft h ee u r o p e a nc o m m u n i t y ) e e c c r e s t 、国际建筑研究论文和文献 委员会( t h ei n t e r n a t i o n a lc o u n c i lf o rb u i l d i n gr e s e a r c hs t u d i e sa n dd o c u m e n t a t i o n s ) c i b 、国 北方工业大学硕士学位论文 际制冷学会( m ei n t e r n a t i o n a li n s t i t u t eo fr e f r i g e r a t i o n ) i i r。其中，i i r 记录了有关热泵 的研究工作，出版有关当前热泵研究的文章。 1 1 2 水源热泵空调工作原理 水源热泵空调是根据热泵技术发展起来的一种应用设备，它利用地球表面的浅层 水，如地下水、地热水、地表水、海水及湖泊等低位热能资源，采用热泵装置，通过消 耗少量的电能，来实现低位热能向高位热能的转移。 ， 制热过程工作原理是，压缩机压缩和输送循环工质从低温环境到高温环境，蒸发器 使制冷剂液体蒸发，以吸收被冷却物体的热量，冷凝器把吸收的热量输出到热量接收装 置中，膨胀阀的作用是对循环工质起到节流降压作用，并调节进入蒸发器的循环工质流 量。制冷过程与制热过程类似，其原理是压缩机压缩和输送循环工质从高温环境到低温 环境，蒸发器使制冷剂液体蒸发，冷凝器把吸收的热量输出到高温环境中，通过循环装 置将热量带入地下。 膨胀阀 热 交 换 压缩机 图1 1 水源热泵空调工作原理 热 交 换 地球表面浅层水源如浅层地下水、地表的河流和湖泊以及海洋中的水，吸收了太阳 的辐射能量，并且水源的温度般都比较稳定。夏季，水源热泵空调系统将建筑物中的 热量转移到水源中，由于水源温度低，所以可高效的带走热量；冬季，空调系统则从水 源中提取能量，升温后送到建筑物中。通常水源热泵空调系统每消耗l k w 的电能，用 户就可以得到4 k w 以上的热量或冷量。本文课题组开发研制的新型水源热泵经中国计 量科学研究院监测，其能效比约为1 ：4 2 。 北方工业大学硕士学位论文 1 1 3 课题来源 本课题来源于学校王晓纯教授的水源热泵空调系统的项目。该课题组近几年做了 许多研究工作，并在北京，山东，东北等地进行了推广，收到了良好的社会效益。该项 目得到了北京市科委可持续发展中心的资助。 北方工业大学研制的水源热泵空调机组是新型高效节能环保产品。该空调由热泵 系统和两个独立的水交换系统组成。室内热交换采用在地板辐射的方式，即在地板下铺 设水循环管道。该产品现已成功应用于山东德州及北京等多个小区。系统结构示意图如 图1 2 。 图1 2 水源热泵系统结构图 通过1 年多的运行观察，发现在冬天时，该空调机组运行的非常稳定，制热效果 很好：但到了夏天，e t a 于采用的是地板辐射的方式，根据热空气向上，冷空气向下的原 理，在贴近地板的地方，温度相对来说会低一点，当温度低到当前室内湿度的结露点 时，就会在地板上有冷凝水生成，即有所谓的结露现象产生。 在热泵使用过程中，是绝对不允许结露现象产生的，所以这就影, l a t 此种型号的 热泵机组的高效使用。也就说，采用地板辐射采暖的热泵系统到了夏天就不能开，造成 设备资源的严重浪费。为了使该热泵在夏天也能充分利用起来，有必要对该热泵控制系 北方工业大学硕士学位论文 统进行改进。由于不对室内湿度做任何的人为改变，所以现在要做的工作就是要使热泵 系统制冷时，控制低层温度( 以下章节统称为室内温度) ，使之绝对不能等于或者低于 露点温度，同时室内也能有凉爽的感觉。纵观国内相似的热泵空调，还没有类似的控制 系统被采用，一般都是在夏天时停用，在冬天用来制热。因此研究这样一套控制系统， 可以充分发挥热泵即能制热也能制冷的特点，提高了设备的利用率，使该水源热泵空调 机组具有很强的市场竞争力，所以研制这样一套控制系统将是很有意义的事情。 11 4 水源热泵空调控制系统的模型特点 整个水源热泵控制系统是一个一阶大惯性、大滞后、非线性系统，其传递函数为 g ( s ) ：；k _ e - - r , ，其中k 为过程增益，丁为空调机组的惯性时间常数，f 是温度变化的滞 j 十i 后时间，其非线性体现在r 上面，有可能由于泵、开关的起停而造成温度的死区。在空 调的实际运行中发现，f 大约是几十秒，系统的惯性时间常数r 的变化范围在4 0 秒到 1 8 0 秒之间。 1 2 预测控制 1 2 1 预测控制的产生 预钡4 控制是7 0 年代后期产生的一类新型计算机控制算法。由于它采用多步预测、 滚动优化和反馈校正等控制策略，因而控制效果好、鲁棒性强，适用于控制不易建立精 确数学模型且比较复杂的生产过程，所以它一出现就受到国内外工程界和控制界的重 视，并已在石油、化工、冶金、机械等工业部门的控制系统中得到了成功的应用，是一 类很有发展前途的新型计算机控制算法【l “。 我们知道，以状态空间法为基础的现代控制理论从6 0 年代初期发展以来，已取得 了很大进展，对自动控制技术的发展起到了积极的推动作用。但随着科学技术和生产的 迅速发展，对大型、复杂和不确定性系统实行自动控制的要求不断提高，使得现代控制 理论的局限性日益明显。一般来说，实际工业过程常具有非线性、时变性和不确定性， 且大多数工业过程是多变量的，难以建立其精确的数学模型。即使一些对象能够建立起 模型，其结构也往往十分复杂，难以设计并实现有效控制。基于上述情况，在工业过程 控制领域，应用现代控制理论设计的过程控制器的控制效果，往往还不如按经典理论设 北方工业大学硕士学位论文 计的p i e ) 调节器好。因此，到目前为止，在工业过程控制中，占统治地位的仍然是经典 的p i d 调节器。 为了克服理论与应用间的上述不协调现象，从7 0 年代以来，人们除了加强对生产 过程的建模、系统辨识、自适应控制、鲁棒控制等的研究外，开始打破传统控制思想的 束缚，试图面向工业过程的特点，寻找各种对模型要求低、在线计算方便、控制综合效 果好的算法。随着数字计算机向小型、高速、大容量、低成本方向的发展，也为这类新 算法的实现提供了物质基础。预测控锘就是在这种情况下发展起来的一类新型计算机控 制算法。 。 可以说预测控制不是某一种统一理论的产物，而是在工业实践过程中独立发展起 来的。它是由美国和法国几家公司首先提出的。而且一经问世，就在石油、电力和航空 等工业中得到十分成功的应用。随后又相继出现了各种其他相近的算法，到目前为止已 有几十种之多，可通称之为预测控制算法。 而预测控制在工业实际应用中之所以受到欢迎，并得到成功应用，主要是由于它 具有三个基本的特征，即预测模型，滚动优化和反馈校正。此外，由于它采用了多步预 测的方式，扩大了反映过程未来变化趋势的信息量，因而能克服各种不确定性和复杂变 化的影响，使预测控制能在各种复杂生产过程控制中获得好的应用效果，并具有较高的 鲁棒性。这些是预测控制能得到成功应用的根本原因。 1 2 2 预测控制的发展和存在问题 预测控制从1 9 7 8 年r i c h a l e t 等人提出模型预测启发式控制算法( m p h c ) 以来， 已 经得到了很大发展，先后提出了模型算法控n ( m a c ) 、动态矩阵控制( d m c ) 、广义预 测控制( g p c ) 、广义预测极点配置控制( g p p ) 、内模控制( 1 m c ) 和推理控制0 c ) 等几十 种，且在实际复杂工业过程控制种中得到了成功应用，受到工程界的欢迎和好评。正 像前面所指出的那样，预测控制不是某一种统一理论的产物，而是在工业实践过程中独 立发展起来的。目前所说的预测控制，既包括了来自工业生产过程的m a c 、d m c ，也 包括了来自自适应控制的g p c 、g p p 及内模控带l j ( i m c ) 等多方面的研究成果，是工程界 和控制理论界协作的产物【l “。 在预测控制得到成功的工业应用，并有显著发展的同时，应该看到，有关预测控 制的理论研究仍落后于工业应用实际。下面列举几个有待进一步研究解决的问题。 北方工业大学硕士学位论文 ( 1 研究预测控制中主要设计参数对稳定性、鲁棒性和其他控制性能的影响，给出 参数选择的定量分析结果。 上述问题的主要难度在于，由于采用大范围输出预测为基础的在线滚动优化控制 策略，使得预测控制闭环脉冲传递函数非常复杂，其主要设计参数都是以蕴涵的方式出 现在闭环脉冲传递函数中，因而难以进行参数间的解析分析，得出定量分析结果，作为 设计时选取参数时参考。 f 2 1 存在模型误差及干扰的条件下分析预测控制系统的鲁棒性，并给出定量分析 结果。由于被控过程闭环系统特征多项式的阶次较高，要分析高阶多项式的稳定性有一 定难度，且可调设计参数又隐含在闭环特征多项式中，难于找出它们与稳定鲁棒性的定 量解析关系，更增加了分析的难度。 f 3 】建立高精度的信息预钡4 模型。 预测控制常称为基于模型的预测控制，应用模型进行预测为其基本特征。但是， 随着模型概念的拓宽，所谓模型已不能局限在狭义的数学模型上，任何取自过程的已有 信息，且能对过程未来动态行为的变化趋势进行预测的信息集合，都可作为预测模型。 在这里，预测模型只有功能上的要求，而没有结构形式上的限制。 随着人工智能、模糊控制、模式识别、人工神经网络等新技术的发展和应用，采 用各种有效信息处理手段，应用人工智能等新技术来建立高精度、多模态的信息预测模 型，将为预测控制突破现有框架、向更高层次的发展提供了可能。 ( 4 ) 研究新的滚动优化策略。 预测控制的核心是在线滚动优化，其优化策略是可以多种多样的，目前文献中常 见的有二次型性能指标优化等多种。采用不同的优化策略可导出不同的控制器结构。因 此，如何选取优化策略，设计出控制效果好，适应性、鲁棒性强的新型预测控制器，具 有重要意义。应该注意到，在工业过程控制中，预测控制的成功应用，大多是在多变量 和有约束优化的情况下实现的，这正反映了预测控制的应用超前于理论研究的现实。因 此，研究在有约束和多目标情况下的优化策略，及其相应的控制效果好、鲁棒性强的预 测控制器结构，并开发相应的预测控制设计和运行软件包是摆在理论和应用工作者面前 刻不容缓的课题。 ( 5 ) 建立有效的反馈校正方法。 北方工业大学硕+ 学位论文 由于从过程获取的验前信息不够充分，基于这种不充分信息集合得到的预测模型 用于在线预测时，其预测值与实测值之间一定存在预测误差，预测误差愈大，则控制效 果愈差。因此，要求建立高精度的预测模型，以尽量减少预测误差。然而，由于过程时 变、干扰及所获取的信息不充分等复杂因素，使得预测误差必然存在，只能在运行中通 过不断采集信息进行反馈校正，才能减少预测误差的影响。因此，进行在线预测误差反 馈校正时提高预测控制鲁棒性的重要措施之一。然而，目前采用的校正方法不多，也未 能达到理想的效果。在预测控制中引入自校正机制，组成自校正预测控制器，通过辨识 模型参数实现在线校正模型，减少预测误差，是一种可行的方法。可是，这种模型校正 方法也有缺点。当采用最小化参数模型时，如g p c 、g p p 等，对过程的结构型建模误 无法消除，因而这种结构型建模误差、未建模动态等有可能在运行中激发系统，使运行 失稳。当采用脉冲响应、阶跃响应这类非参数模型时，由于过程序列长度n 很大，需 在线递推估计的参数多，计算量大，实时性差，也限制了它的应用。此外，还可采用直 接对模型误差进行预测和加权校正的方法，但这种方法的校正效果也不尽人意。因此， 进一步研究新的误差校正方法，也是预测控制中一个有意义的研究课题之一。 ( 6 ) 研究非线性系统的预测控制。 到目前为止，文献中有关预测控制的研究报导，大都是针对线性系统的，针对非 线性系统的研究很少。如何根据非线性系统的特点，用预测控制的机理进行研究，并提 出可行的优化控制算法，是一个很有理论和实际意义的研究课题。因为实际工业过程的 模型，一般都是很复杂的，通常都具有非线性、分布参数和时变等特性，因此，研究非 线性系统的预测控制均有重要实际应用。 ( 7 ) 力口强应用研究。 在加强对预测控常4 理论研究的同时，也有必要加强对预测控制的应用研究，进一 步在国民经济中的各部门推动预测控制的工业应用，在应用中推动预测控制向前发展。 因为只有广泛应用，解决实际问题，并在应用中发现问题，才能推动理论研究的深入开 展，并最终解决理论研究中所存在的问题，使预测控制向更高层次发展。总体来说，预 测控制具有强大的生命力，并已在许多工业部门的生产过程中得到成功的应用，受到工 程界和理论界的重视和欢迎。可以预言，随着预测控制在理论和应用两方面的不断发展 和完善，它必将在工业生产过程控制中发挥愈来愈大的作用，展现出广阔的应用前景。 北方工业大学硕士学位论文 1 3 智能控制发展概况 1 3 1 智能控制的产生背景 智能控制的概念和原理主要是针对被控对象、环境、控制目标和任务的复杂性而 提出来的。而计算机科学、人工智能、信息科学、思维科学、认知科学和人工神经网络 的连接机制等方面的新进展和智能机器人的工程实践，从不同的角度为智能控制的诞生 奠定了必要的理论和技术基础。面对复杂的对象、复杂的环境和复杂的任务，用传统的 控制理论和方法是不可能解决的。人们从实践中观察到人类具有很强的学习和适应周围 环境的能力。有些复杂的系统，凭人的知觉和经验能很好地进行操作并达到较理想的结 果。这就产生了种仿人的控制理论和方法，形成了智能控制产生的背景。 与传统的控制理论相比，智能控制对于环境和任务的复杂性有更大的适配程度。 它不仅仅是对建立的模型，而且对于环境和任务能抽取多级的描述精度，进而发展了自 学习、自适应和白组织等概念，所以能在更广泛的领域种获得应用。 1 3 2 智能控制的定义和特点 至今，智能和智能控制有许多不同的定义。它们都是从不同的角度，强调某些因 素，对智能和智能控制作出描述。一般来讲，智能必须确定目标。有了目标，可以在不 确定的环境中，运用控制手段和方法，将系统逐步( 在某些条件下，快速) 移向目标，达 到目标。因此，任何智能系统必定是一个控制系统。另一方面，在变化的环境和条件 下，为了使系统具有所期望的功能，它必须具有智能。而且在控制中，为了达到高度的 自治性，也使系统具备智能。可见，智能与控制是密切相关的。正因为控制是智能系统 的基本部分，故在许多工程文献中常用“智能控制”术语来代替“智能”，以突出智能 状态中的控制作用。 从控制工程的角度来看，智能控制有其特定的含义，需要有比较确切的定义。虽 然，到目前为止，智能控制还没有统一的定义，我们可以用不同的观点，做出多种定 义，来初步了解智能控制。 定性地说，智能控制系统应具有仿人的功能( 学习、推理) ；能适应不断变化的环 境：能处理多种信息以减少不确定性；能以安全和可靠的方式进行规划，产生和执行控 制的动作，获取系统总体上最优和次优的性能指标0 9 1 。 北方工业大学硕士学位论文 相应地，从系统一般行为特性出发，j s a l b u s ( 1 9 8 6 ) 提出，智能控制是有知识 的“行为舵手”，它把知识和反馈结合起来，形成感知交互式、以目标为导向的控制 系统。该系统可以进行规划，产生有效的、有目的的行为，在不确定的环境中，达到既 定的目标。 从认知过程来看，智能控制是一种计算上有效的过程，它在非完整的指标下，通 过最基本的操作，即归纳( g ) 、集注( f a ) 和组合搜索( c s ) ，把表达不完善、不确定的复杂 系统引向规定的目标。 对人造智能机器而言，往往强调机器信息的加工和处理，强调语言方法、数学方 法和多种算法的结合。因此，可以定义智能控制为认识科学的研究成果和多种数学编程 的控制技术的结合。它把施加于系统的各种算法和数学与语言方法融为一体。 事实上，智能控制与传统的或常规的控制有着密切的关系，不是相互排斥的。一般 情况下，常规控制往往包含在智能控制之中，智能控制也利用常规的方法来解决“低 级”的控制问题，它力图扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方法来解决更具有 挑战性的复杂控制问题。与常规控制相比较，智能控制所具有的特点是： ( 1 ) 智能控制系统一般具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型表示的混合 控制过程。它适用于含有复杂性、不完全性、模糊性、不确定和不存在已知算法的生产 过程。它根据被控动态过程特征辨识，采用开闭环控制和定性与定量控制结合的多模态 控制方式。 ( 2 ) 智能控制器具有分层信息处理和决策机构。它实际上是对人神经结构或专家决 策机构的一种模仿。复杂的大系统中，通常采用任务分块、控制分散方式。智能控制核 心在高层控制，它对环境或过程进行组织、决策和规划，实现广义求解。要实现此任务 需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示及自动推理和决策的相关技术。这 些问题的求解与人脑思维接近。低层控制也属于智能控制系统不可缺少的一部分，一般 采用常用控制。 ( 3 ) 智能控制器具有非线性。这是因为人的思维具有非线性，作为模仿人的思维进 行决策的智能控制也具有非线性特点。 ( 4 ) 智能控制器具有变结构特点。在控制过程中，根据当前的偏差及偏差变化率的 大小和方向，在调整参数得不到满足时，以跃变方式改变控制器的结构，以改善系统的 性能。 北方1 业大学硕士学位论文 ( 5 ) 智能控制器具有总体自寻优特点。由于智能控制器具有在线特征辨识、特征记 忆和拟人特点，在整个控制过程中计算机在线获取信息和实时处理并给出控制决策，通 过不断优化参数和寻找控制器的最佳结构形式，获取整体最优控制性能。 ( 6 ) 智能控制系统是一门边缘交叉学科，它需要更多的相关学科配合支援，使智能 控制系统有更大的发展【2 0 。 1 3 3 智能控制的研究内容和应用 根据智能控制的基本控制对象的开放性、复杂性、多层次、多时标和信息模式的 多样性、模糊性、不确定性等的特点，智能控制的基本研究内容应从以下几个方面展 开。 ( 1 ) 对智能控制认识论和方法论的研究，探索人类的感知、判断、推理和决策的活 动机理。 ( 2 ) 智能控制系统的基本