非線性預(yù)測控制與工業(yè)應(yīng)用

內(nèi)容概要

《非線性預(yù)測控制與工業(yè)應(yīng)用》采取理論聯(lián)系實際的方式，針對工業(yè)過程先進(jìn)控制問題，從非線性系統(tǒng)設(shè)計、智能控制等角度出發(fā)，具體闡述了非線性預(yù)測控制的基本方法與設(shè)計思想?！斗蔷€性預(yù)測控制與工業(yè)應(yīng)用》共9章，分四部分。第一部分結(jié)合工業(yè)過程控制的發(fā)展現(xiàn)狀介紹了模型預(yù)測控制的研究概況以及相關(guān)基本算法的原理與方法，該部分包含第1、2章；第二部分從工業(yè)過程建模和控制系統(tǒng)設(shè)計的角度重點闡述非線性預(yù)測控制設(shè)計方法與控制器性能分析，該部分包含第3、4章；第三部分從狀態(tài)空間模型的角度重點介紹了非線性預(yù)測控制的設(shè)計思想和設(shè)計方法，該部分包含第5、6、7章；第四部分給出了一個實際工業(yè)應(yīng)用例子，詳細(xì)闡述了控制器的設(shè)計方法和應(yīng)用效果，同時給出了預(yù)測控制思想在網(wǎng)絡(luò)控制中的思考，該部分含第8、9章。
《非線性預(yù)測控制與工業(yè)應(yīng)用》可作為高等院?？刂瓶茖W(xué)與工程、計算機(jī)控制、工業(yè)自動化等專業(yè)本科生和研究生的參考用書，也可供從事先進(jìn)控制、工業(yè)自動化等研究的相關(guān)工程技術(shù)人員參考。

書籍目錄

前言第1章 緒論1.1 工業(yè)過程控制概述1.2 工業(yè)過程控制的發(fā)展概況1.3 工業(yè)過程中的預(yù)測控制技術(shù)1.4 本書主要結(jié)構(gòu)參考文獻(xiàn)第2章 模型預(yù)測控制方法2.1 模型預(yù)測控制的發(fā)展過程2.2 模型預(yù)測控制基本原理2.3 幾種常見的模型預(yù)測控制算法2.3.1 模型算法控制2.3.2 動態(tài)矩陣控制2.3.3 廣義預(yù)測控制2.3.4 預(yù)測函數(shù)控制2.4 預(yù)測控制的主要研究方法概述參考文獻(xiàn)第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性預(yù)測控制3.1 引言3.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)預(yù)測控制3.2.1 問題的提出3.2.2 非線性系統(tǒng)的模型及表示3.2.3 預(yù)測控制器設(shè)計3.2.4 控制律的收斂性分析3.2.5 仿真實例3.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)預(yù)測函數(shù)控制3.3.1 問題的提出3.3.2 系統(tǒng)建模與預(yù)測函數(shù)控制器設(shè)計3.3.3 控制律收斂性分析3.3.4 仿真實例3.4 結(jié)論參考文獻(xiàn)第4章 支持向量機(jī)非線性預(yù)測控制4.1 引言4.2 基于支持向量機(jī)的非線性系統(tǒng)預(yù)測控制4.2.1 問題的提出4.2.2 基于最小二乘法與支持向量機(jī)建模4.2.3 實際工業(yè)過程的支持向量機(jī)建模4.2.4 預(yù)測控制器設(shè)計4.2.5 控制律的收斂性分析4.2.6 仿真實例4.3 基于支持向量機(jī)的非線性系統(tǒng)預(yù)測函數(shù)控制4.3.1 問題的提出4.3.2 過程模型4.3.3 預(yù)測函數(shù)控制器設(shè)計4.3.4 預(yù)測函數(shù)控制器收斂性4.4 結(jié)論參考文獻(xiàn)第5章 基于狀態(tài)空間模型的非線性預(yù)測控制5.1 引言5.2 擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)空間非線性系統(tǒng)預(yù)測控制5.2.1 問題的提出5.2.2 模型的處理5.2.3 預(yù)測控制算法5.2.4 仿真實例5.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)空間非線性系統(tǒng)預(yù)測控制5.3.1 問題的提出5.3.2 過程模型的處理5.3.3 預(yù)測控制器設(shè)計5.3.4 預(yù)測控制器收斂性分析5.3.5 仿真實例5.4 結(jié)論參考文獻(xiàn)第6章 基于狀態(tài)空間模型的非線性預(yù)測函數(shù)控制6.1 引言6.2 擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)空間預(yù)測函數(shù)控制6.2.1 問題的提出6.2.2 預(yù)測函數(shù)控制算法6.2.3 仿真實例6.3 自適應(yīng)擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)空間非線性系統(tǒng)預(yù)測函數(shù)控制6.3.1 問題的提出6.3.2 模型的處理6.3.3 預(yù)測函數(shù)控制算法6.3.4 仿真實例6.4 結(jié)論參考文獻(xiàn)第7章 基于智能模型的離線辨識非線性預(yù)測控制7.1 基于支持向量機(jī)的雙線性系統(tǒng)預(yù)測控制7.1.1 引言7.1.2 系統(tǒng)的模型及其表示7.1.3 基于SVM-ARX模型的預(yù)測控制7.1.4 仿真實例7.2 基于支持向量機(jī)的擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)空間非線性系統(tǒng)預(yù)測控制7.2.1 引言7.2.2 非線性系統(tǒng)的模型及其表示方法7.2.3 預(yù)測控制器設(shè)計7.2.4 仿真實例7.3 結(jié)論參考文獻(xiàn)第8章 工業(yè)延遲焦化裝置的預(yù)測函數(shù)控制8.1 引言8.2 延遲焦化裝置工藝簡介8.3 預(yù)測函數(shù)控制系統(tǒng)設(shè)計8.4 預(yù)測函數(shù)控制性能的仿真實驗8.5 DCS組態(tài)及工業(yè)應(yīng)用8.6 工業(yè)應(yīng)用效果8.7 結(jié)論參考文獻(xiàn)第9章 預(yù)測控制思想在網(wǎng)絡(luò)控制中的進(jìn)一步思考9.1 引言9.2 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的基本預(yù)測控制9.2.1 基本DMC算法在網(wǎng)絡(luò)控制中的應(yīng)用9.2.2 直接采用最優(yōu)控制序列作為網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制輸入9.3 基于網(wǎng)絡(luò)實測時延的預(yù)測選擇控制9.3.1 基于實測時延的優(yōu)化序列網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制算法9.3.2 基于預(yù)設(shè)時延的優(yōu)化矩陣網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制算法9.4 結(jié)論參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

第1章 緒論本章簡單介紹工業(yè)過程控制的基本概念、工業(yè)過程控制研究的內(nèi)容，以及工業(yè)過程控制研究的現(xiàn)狀和工業(yè)過程中的預(yù)測控制技術(shù)，并對本書的內(nèi)容安排進(jìn)行相應(yīng)的介紹。1.1 工業(yè)過程控制概述一般認(rèn)為工業(yè)過程控制最早是20世紀(jì)40年代后期應(yīng)用在軍事工程中的隨動調(diào)節(jié)理論被借用到化工過程控制這一領(lǐng)域［1，2］。此后，隨著電子技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)以及測量技術(shù)的不斷發(fā)展，工業(yè)過程控制也得到了空前發(fā)展。目前，工業(yè)過程控制已經(jīng)應(yīng)用到許多工業(yè)過程，如煉油、化工、發(fā)電、鋼鐵等［3］。1.工業(yè)過程與工業(yè)過程控制［4］通常把原材料轉(zhuǎn)變成產(chǎn)品并具有一定生產(chǎn)規(guī)模的過程稱為工業(yè)生產(chǎn)過程，如圖1.1所示。按照產(chǎn)品生產(chǎn)過程的特性，工業(yè)生產(chǎn)過程可分連續(xù)（或批處理）生產(chǎn)過程，典型的如化工、煉油、石油化工、冶金、發(fā)電、造紙、生物化工、輕工、水處理等，以及離散制造過程，如機(jī)械加工、汽車制造等。本書著重討論連續(xù)的工業(yè)生產(chǎn)過程。工業(yè)生產(chǎn)過程控制的目標(biāo)就是根據(jù)工業(yè)生產(chǎn)過程的特點，采用自動化儀表和計算機(jī)等控制工具，應(yīng)用過程控制相關(guān)理論，設(shè)計出工業(yè)生產(chǎn)過程控制系統(tǒng)，進(jìn)而實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)過程自動化。從過程的操作來講，就是生產(chǎn)過程的相關(guān)工藝參數(shù)必須嚴(yán)格控制在一定范圍內(nèi)。工業(yè)生產(chǎn)過程控制與各學(xué)科的關(guān)系如圖1.2所示。工業(yè)過程操作運行中，干擾是不可避免的。產(chǎn)品的質(zhì)量、產(chǎn)量和產(chǎn)率等都會隨著各種干擾和生產(chǎn)過程工藝設(shè)備等特性的改變而發(fā)生波動。工業(yè)過程中的干擾比較多和復(fù)雜，如原材料的組成變化、產(chǎn)品質(zhì)量與規(guī)格的變化、生產(chǎn)過程設(shè)備的可使用性發(fā)生變化、裝置與裝置或工廠與工廠之間的關(guān)聯(lián)改變、生產(chǎn)設(shè)備特性的漂移、控制系統(tǒng)的失靈等。另外，現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)過程規(guī)模越來越大，設(shè)備關(guān)聯(lián)越發(fā)嚴(yán)重，因此，整個生產(chǎn)裝置對擾動十分敏感。從干擾的角度來說，過程控制的目標(biāo)就是在使過程參數(shù)保持在一定范圍內(nèi)的同時，抑制干擾對過程的不利影響，從而保證產(chǎn)品的質(zhì)量、產(chǎn)量和合格率等。2.工業(yè)過程的特點一般來講，工業(yè)過程或多或少有下列特點：滯后特性 由于在管道中的傳遞或取樣化驗分析等原因，實際工業(yè)生產(chǎn)過程中存在著純滯后或叫時滯。這對于控制系統(tǒng)來說是不利的。因為純滯后導(dǎo)致了過程的動態(tài)響應(yīng)不及時，而控制系統(tǒng)的輸出作用是希望能盡快在被控變量中反映出來。時間常數(shù)長短不一樣 這是因為工業(yè)生產(chǎn)過程形狀、尺寸大小等不一樣，如流量過程的時間常數(shù)通常很小，而工業(yè)加熱爐的時間常數(shù)就很大。非線性特性 工業(yè)生產(chǎn)過程一般都具有非線性的特性，另外，操作點的改變也使工業(yè)過程的特性發(fā)生改變。時變性 工業(yè)生產(chǎn)過程的某些過程變量和參數(shù)是隨著時間發(fā)生變化的，并不是一成不變的。不穩(wěn)定性有些工業(yè)生產(chǎn)過程從控制理論上講，是不穩(wěn)定過程，如化學(xué)反應(yīng)過程，其過程變量的變化可能會以指數(shù)形式增加。耦合特性工業(yè)生產(chǎn)過程中一個輸入可能會同時改變幾個輸出，反過來，一個輸出可能會受到多個輸入的影響。1.2 工業(yè)過程控制的發(fā)展概況［4］工業(yè)過程控制的發(fā)展與工業(yè)自動化儀表和計算機(jī)控制技術(shù)應(yīng)用兩個方面關(guān)系比較密切。在工業(yè)生產(chǎn)過程中，測量原理變化不是很明顯，但信號轉(zhuǎn)換、顯示和控制裝置的變化十分迅速。隨著電子技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)和測量技術(shù)的迅速發(fā)展，工業(yè)自動化儀表已經(jīng)從六十年前的氣動儀表變化到電動儀表，從現(xiàn)場就地控制變化到中央控制室控制，從在儀表屏上操作到利用計算機(jī)操作站操作，信號轉(zhuǎn)換已經(jīng)從模擬信號轉(zhuǎn)變到數(shù)字信號等。20世紀(jì)60年代，計算機(jī)只是代替常規(guī)的PID控制器進(jìn)行顯示、記錄和報警，即所謂的直接數(shù)字控制。到了70年代，出現(xiàn)了基于微處理器的集散型計算機(jī)控制系統(tǒng)。到了80年代，真正實現(xiàn)了計算機(jī)控制工業(yè)生產(chǎn)過程，為先進(jìn)控制和優(yōu)化控制奠定了物質(zhì)基礎(chǔ)。進(jìn)入90年代后，現(xiàn)場總線控制系統(tǒng)走向?qū)嵱没?，出現(xiàn)了過程自動化、工廠自動化、計算機(jī)集成過程控制、計算機(jī)集成制造系統(tǒng)和企業(yè)資源總綜合規(guī)劃等，形成如圖1.3所示的工廠計算機(jī)綜合優(yōu)化控制系統(tǒng)。1.3 工業(yè)過程中的預(yù)測控制技術(shù)過程控制系統(tǒng)的穩(wěn)定優(yōu)化運行離不開控制策略，常規(guī)PID控制及其改進(jìn)方法是應(yīng)用較為成功的控制策略，工業(yè)上80%左右的控制均采用該策略，另外其控制方式簡單，容易操作，受到了理論界和工業(yè)界的高度重視［5］。但隨著生產(chǎn)向大型、連續(xù)和強(qiáng)化等方向發(fā)展，控制回路之間相互關(guān)聯(lián)現(xiàn)象嚴(yán)重起來，原來單獨考慮控制回路的方法行不通了，加上過程變得復(fù)雜，對產(chǎn)品和過程被控變量波動范圍要求越來越嚴(yán)格，尤其是與企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益密切相關(guān)的過程，簡單PID控制已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能適應(yīng)復(fù)雜工業(yè)過程的要求，難以實現(xiàn)卡邊控制。另外，對于生產(chǎn)裝置向復(fù)雜化發(fā)展所引起的生產(chǎn)過程多變量、大時滯、非線性等特性，這些特性已經(jīng)涉及所謂的大系統(tǒng)工程問題，PID這種簡單方法很難得到理想的控制效果。自從20世紀(jì)60年代的現(xiàn)代控制理論在航空航天領(lǐng)域得到較好的應(yīng)用之后，學(xué)者們經(jīng)過努力，也為復(fù)雜的工業(yè)生產(chǎn)過程找到了一系列先進(jìn)控制方法。所謂的先進(jìn)控制是指不同于常規(guī)單回路PID控制，并具有比常規(guī)PID更好控制效果的控制策略的統(tǒng)稱，而非專指某種計算機(jī)控制算法［6，7］。其中最具有代表性的莫過于模型預(yù)測控制（modelpredictivecontrol，MPC）技術(shù)了。以石油化工行業(yè)為例，一個先進(jìn)控制項目的年經(jīng)濟(jì)效益在百萬元以上，其投資回收期一般在一年以內(nèi)［8，9］。先進(jìn)控制與常規(guī)（PID）控制的關(guān)系如圖1.4所示，先進(jìn)控制的效益的體現(xiàn)如圖1.5所示［4］。通常來說主要有三大類設(shè)計模型預(yù)測控制的方法。早期的模型預(yù)測控制基于有限脈沖響應(yīng)模型（或階躍響應(yīng)模型），典型方法是動態(tài)矩陣控制（dynamicmatrixcontrol，DMC）［10］以及相應(yīng)的改進(jìn)方法。這種方法的局限性在于它受限于開環(huán)穩(wěn)定的被控過程并且該設(shè)計方法的模型階次通常很高。第二類預(yù)測控制方法采用過程輸入輸出傳遞函數(shù)作為模型，最具有代表性的方法是自整定預(yù)測控制（predic-tor-basedselftuningcontrol）［11］和廣義預(yù)測控制（generalizedpredictivecontrol，GPC）［12］。這種預(yù)測控制器設(shè)計的方法可以應(yīng)用于開環(huán)穩(wěn)定過程，也可以應(yīng)用于開環(huán)不穩(wěn)定過程。但這類方法對多變量過程不是很有效，并且實際工業(yè)應(yīng)用效果不明顯。第三類預(yù)測控制方法采用狀態(tài)空間模型，基于過程內(nèi)部狀態(tài)的信息進(jìn)行過程輸出預(yù)測和相應(yīng)的控制器設(shè)計。正因為如此，這類方法得到了大量研究，涌現(xiàn)了很多研究成果［13～20］。目前，針對非線性系統(tǒng)的預(yù)測控制研究也出現(xiàn)了大量的成果，由于成果繁多并限于篇幅，難以一一加以介紹，這里僅列出一些作者在研究過程中曾經(jīng)著重了解過的一些基本的非線性建模與相應(yīng)預(yù)測控制器設(shè)計的文獻(xiàn)。如Grosman提出一種基于遺傳算法優(yōu)化的非線性預(yù)測方法［21］。Karer等提出一種基于模糊邏輯的非線性預(yù)測控制方法［22］。Shafiee等提出一種線性化維納模型的非線性預(yù)測控制方法［23］。Yuzgec等提出一種基于遺傳算法的非線性預(yù)測控制方法［24］。AlSeyab等提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性預(yù)測控制方法［25，26］。Balaji等提出遞推非線性預(yù)測控制方法［27］。Causa等提出一種混合模糊邏輯非線性預(yù)測控制方法［28］。DeHaan等提出一種自適應(yīng)輸入?yún)⒖架壽E參數(shù)的非線性預(yù)測控制方法［29］。Raffo等給出一種基于拉格朗日-歐拉方程與Hoo魯棒結(jié)合的非線性預(yù)測控制方法［30］。1.4 本書主要結(jié)構(gòu)本書以非線性系統(tǒng)為研究對象，針對工業(yè)過程先進(jìn)控制問題，從非線性系統(tǒng)設(shè)計、智能控制等角度出發(fā)，闡述了非線性預(yù)測控制的基本思想與設(shè)計方法。針對工業(yè)過程建模和控制系統(tǒng)設(shè)計的角度重點闡述非線性預(yù)測控制設(shè)計方法與控制器性能分析；針對狀態(tài)空間模型的角度重點介紹了非線性預(yù)測控制的設(shè)計思想和設(shè)計方法；最后給出了一個實際工業(yè)應(yīng)用例子，詳細(xì)闡述了控制器的設(shè)計方法和應(yīng)用效果。本書的結(jié)構(gòu)安排如下：第一部分結(jié)合工業(yè)過程控制的發(fā)展現(xiàn)狀介紹了模型預(yù)測控制的研究概況以及相關(guān)基本算法的原理與方法。本部分包括第1章的緒論和第2章的模型預(yù)測控制方法。第二部分介紹基于智能工具的工業(yè)過程建模與非線性預(yù)測控制系統(tǒng)的設(shè)計。針對工業(yè)過程的非線性系統(tǒng)，提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)建模方法，基于該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)模型，提出了相應(yīng)的非線性預(yù)測控制與預(yù)測函數(shù)控制方法，并給出了算法的收斂性分析。本部分包括第3章的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)多步預(yù)測控制與預(yù)測函數(shù)控制，第4章的基于支持向量機(jī)的非線性系統(tǒng)預(yù)測控制與預(yù)測函數(shù)控制。第三部分為狀態(tài)空間模型的非線性預(yù)測控制方法。主要研究一類狀態(tài)空間模型的非線性系統(tǒng)預(yù)測控制方法，提出了基于參考軌跡線性化、等效自適應(yīng)機(jī)制、智能模型離線辨識的相關(guān)控制方法。本部分包括第5章的基于狀態(tài)空間模型的非線性預(yù)測控制，第6章的基于狀態(tài)空間模型的非線性預(yù)測函數(shù)控制，第7章的基于智能模型的離線辨識非線性預(yù)測控制。第四部分為實際工業(yè)應(yīng)用，通過實際工業(yè)延遲焦化裝置的預(yù)測函數(shù)控制，驗證相關(guān)方法的可行性與有效性，同時給出預(yù)測控制在網(wǎng)絡(luò)控制中的思考。本部分包括第8章和第9章。參考文獻(xiàn)［1］王驥程，祝和云，化工過程控制工程，北京：化學(xué)工業(yè)出版社，1991.［2］金以慧，過程控制.北京：清華大學(xué)出版社，1993.［3］Bequette 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