基于Wiener模型的非线性预测函数控制

吉林大学学报(工学版) ›› 2011, Vol. 41 ›› Issue (增刊1): 264-269.

基于Wiener模型的非线性预测函数控制

陈进东, 张相胜, 潘丰

江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室, 江苏无锡 214122

收稿日期:2011-05-20 出版日期:2011-09-01 发布日期:2011-09-01
通讯作者: 潘丰(1963 )男,教授.博士.研究方向:生化过程建模与优化控制.E-mail:pan_feng_63@163.com. E-mail:pan_feng_63@163.com
作者简介:陈进东((1983 ),男,博士研究生.研究方向:生化过程建模与优化控制.E-mail:chenjindong417@yahoo.com.cn.
基金资助:
“863”国家高技术研究发展计划重点项目(2006AA020301)

Approach to nonlinear predictive functional control using wiener models

CHEN Jin-dong, ZHANG Xiang-sheng, PAN Feng

Key Laboratory of Advanced Process Control for Light Industry, Ministry of Education, Jiangnan University, Wuxi 214122, China

Received:2011-05-20 Online:2011-09-01 Published:2011-09-01

摘要/Abstract

摘要：

针对传统的预测函数控制对非线性强、结构多变的实际对象控制效果不佳问题,提出了一种基于Wiener模型的非线性预测函数控制(PFC)方法。通过引入支持向量机回归方法,建立Wiener模型中非线性部分的逆模型,在输出反馈和参考轨迹上分别添加一个Wiener模型中非线性部分的逆模型,将非线性预测函数控制转化为线性预测函数控制,用线性优化算法解决非线性预测函数控制问题,避免了复杂的非线性优化。pH中和过程的计算机仿真结果表明,该方法比PID控制效果更好,而且对模型失配具有很好的自适应性能。

关键词: 自动控制技术, 非线性系统, 预测函数控制, Wiener模型, 逆模型

Abstract:

The traditional predictive function control(PFC) can't control the nonlinear and changeful object effectively;a nonlinear PFC approach based on Wiener model was developed.Support vector machine regression(SVMR) was applied to model the inverse of nonlinear part of Wiener models,add this model to output feedback and reference trajectory route.The nonlinear control problem was simplified to a linear one by using the inverse of nonlinearity,and complicated nonlinear optimization was avoided.The simulation results of pH neutralization process show that this approach is more effective than PID,and is robust to model mismatch.

Key words: automatic control technology, nonlinear system, predictive functional control, Wiener model, inverse model

中图分类号:

TP13

陈进东, 张相胜, 潘丰. 基于Wiener模型的非线性预测函数控制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2011, 41(增刊1): 264-269.

CHEN Jin-dong, ZHANG Xiang-sheng, PAN Feng. Approach to nonlinear predictive functional control using wiener models[J]. 吉林大学学报(工学版), 2011, 41(增刊1): 264-269.

参考文献

[1] 郑军,颜文俊,诸静。基于小波基函数的预测函数控制
[J].控制与决策,2005,20(9):1077-1080.Z heng Jun,Yan Wen-jun,Zhu Jing.Predictive functional control based on wavelet function
[J].Control and Decision,2005,20(9):1077-1080.

[2] Rohit S P,Lakshminarayanan S,Shah S L.Constrained nonlinear MPC using Hammerstein and Wiener models:PLS framework
[J].AICHE,1998 44(7):1611-1622.

[3] 方崇智,萧德云。过程辨识
[M].北京:清华大学出版社,1988.

[4] 张学工。关于统计学习理论与支持向量机
[J].自动化学报,2000,26(1):32-42. Zhang Xue-gong.Introduction to statistical learningt heory and support vector machines
[J].AutomaticS inica,2000,26(1):32-42.

[5] 苏成利,王树青。一种基于Wiener模型的非线性预测控制算法
[J].信息与控制,2007,36(1):86-92.Su Cheng-li,Wang Shu-qing.A nonlinear predictive control algorithm based on Wiener model
[J].Information and Control,2007,36(1):86-92.

[6] Garriga J L,Soroush M.Model predictive control tuning methods:a review
[J].Ind.Eng.Chem Res, 2010,49(8):3505-3515.

[7] 向微,陈宗海。基于Hammerstein模型描述的非线性系统辨识新方法
[J].控制理论与应用,2007,24(1): 143-147. Xiang Wei,Chen Zong-hai.New identification method of nonlinear systems based on Hammerstein model
[J].Control Theory & Application,2007,24(1): 143-147.

[8] 张泉灵,王树青。基于Hammerstein模型的非线性预测函数控制
[J].浙江大学学报:工学版,2002,36 (2):119-122. Zhang Quan-ling,Wang Shu-qing.Nonlinear predictive functional control based on Hammerstein model
[J].Journal of Zhejiang University(Engineering Edition),2002,36(2):119-122.

[9] 王庆超,张健中。基于Hammerstein模型的连续搅拌反应釜非线性预测控制
[J].南京理工大学学报:自然科学版,2010(5):618-623. Wang Qing-chao,Zhang Jian-zhong.Nonlinear predictive control for continuous stirred-tank reactor using Hammerstein model
[J].Journal of Nanjing University of Science and Technology(Natural Edition),2010(5):618-623.

[10] Hunt K J,Sbarbaro D.Neural networks for nonlineari nternal model control
[J].IEEE Proceedings-D, 1991,138(5):431-438.

[11] Goodwith G C,Sin K S.Adaptive Filtering Prediction and Control
[M].Englewood Cliffs:Prentice-hall Inc,1984.

相关文章 15

[1]	顾万里,王萍,胡云峰,蔡硕,陈虹. 具有H_∞性能的轮式移动机器人非线性控制器设计[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1811-1819.
[2]	李战东,陶建国,罗阳,孙浩,丁亮,邓宗全. 核电水池推力附着机器人系统设计[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1820-1826.
[3]	赵爽,沈继红,张刘,赵晗,陈柯帆. 微细电火花加工表面粗糙度快速高斯评定[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1838-1843.
[4]	王德军, 魏薇郦, 鲍亚新. 考虑侧风干扰的电子稳定控制系统执行器故障诊断[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1548-1555.
[5]	闫冬梅, 钟辉, 任丽莉, 王若琳, 李红梅. 具有区间时变时滞的线性系统稳定性分析[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1556-1562.
[6]	张茹斌, 占礼葵, 彭伟, 孙少明, 刘骏富, 任雷. 心肺功能评估训练系统的恒功率控制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1184-1190.
[7]	董惠娟, 于震, 樊继壮. 基于激光测振仪的非轴对称超声驻波声场的识别[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1191-1198.
[8]	田彦涛, 张宇, 王晓玉, 陈华. 基于平方根无迹卡尔曼滤波算法的电动汽车质心侧偏角估计[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 845-852.
[9]	张士涛, 张葆, 李贤涛, 王正玺, 田大鹏. 基于零相差轨迹控制方法提升快速反射镜性能[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 853-858.
[10]	王林, 王洪光, 宋屹峰, 潘新安, 张宏志. 输电线路悬垂绝缘子清扫机器人行为规划[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 518-525.
[11]	胡云峰, 王长勇, 于树友, 孙鹏远, 陈虹. 缸内直喷汽油机共轨系统结构参数优化[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(1): 236-244.
[12]	朱枫, 张葆, 李贤涛, 王正玺, 张士涛. 基于强跟踪卡尔曼滤波的陀螺信号处理[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(6): 1868-1875.
[13]	晋超琼, 张葆, 李贤涛, 申帅, 朱枫. 基于扰动观测器的光电稳定平台摩擦补偿策略[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(6): 1876-1885.
[14]	冯建鑫. 具有测量时滞的不确定系统的递推鲁棒滤波[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(5): 1561-1567.
[15]	许金凯, 王煜天, 张世忠. 驱动冗余重型并联机构的动力学性能[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(4): 1138-1143.

Metrics

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed