葛宗年 張淑娟
摘 要:廣義預(yù)測控制作為一種先進(jìn)的控制策略,被廣泛應(yīng)用于復(fù)雜的工業(yè)過程。它具有預(yù)測及自適應(yīng)控制的優(yōu)點(diǎn),在線估計(jì)參數(shù),實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)控制。本文提出一種基于改進(jìn)GA的快速廣義預(yù)測控制算法,并針對(duì)仿真實(shí)驗(yàn),選取了4種典型結(jié)構(gòu)進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:無論是否存在外界干擾,廣義預(yù)測控制算法均能夠有效地控制大時(shí)滯系統(tǒng),且控制精度非常高。
關(guān)鍵詞:GPC算法;非線性系統(tǒng);應(yīng)用
DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.21.111
1 前言
GPC算法是,1984年英國D.W.Clarke等人提出的一種重要的適應(yīng)性控制算法[1]。理論經(jīng)過不斷得到完善和發(fā)展,在復(fù)雜的工業(yè)過程中展現(xiàn)了良好的控制性能[2-4]。它基于廣義最小方差控制,引入了多步預(yù)測的思想進(jìn)行優(yōu)化,有效的提升了抗負(fù)載擾動(dòng)、隨機(jī)噪聲、時(shí)滯變化等能力,魯棒性較強(qiáng)[5-6]。工業(yè)過程控制中通常具備多回路和非線性、強(qiáng)耦合、大滯后、強(qiáng)干擾特性,應(yīng)用常規(guī)的PID控制算法,通常得不到理想的控制效果和較高的自動(dòng)投運(yùn)率。對(duì)此,本文將提出了一種改進(jìn)的GPC算法,并將它應(yīng)用于4種典型結(jié)構(gòu)中,通過預(yù)測模型、滾動(dòng)優(yōu)化、在線辨識(shí)和校正四個(gè)步驟,實(shí)現(xiàn)了在線估計(jì)模型參數(shù),并修正控制律從而改善控制品質(zhì)。仿真結(jié)果顯示,改進(jìn)廣義預(yù)測控制算法提升了非線性系統(tǒng)的控制性能,增強(qiáng)了適應(yīng)性和魯棒性,且控制精度得到提高。
2 快速廣義預(yù)測控制算法
Clarke等提出的GPC是一種應(yīng)用于復(fù)雜工業(yè)過程的魯棒算法,具有良好的控制性能。但它缺點(diǎn)明顯,比如模型參數(shù)的在線辨識(shí)、逆矩陣的求解和Diophantine方程等過程中存在較大計(jì)算量等,特別是求逆矩陣。文[6]提出一種改進(jìn)的雙柔化系數(shù)的廣義預(yù)測控制算法,下面對(duì)這種改進(jìn)的GPC算法進(jìn)行簡要的闡述。
為了方便比較各種遺傳算法在參數(shù)優(yōu)化時(shí)的優(yōu)劣。本文中分別采用了傳統(tǒng)的遺傳算法(SGA)和鏈?zhǔn)竭z傳算法(LAGA),仿真平臺(tái)是 Matlab7.0,1G 內(nèi)存,2.12GHz AMD Athlon CPU。3 種算法均采用自適應(yīng)結(jié)束條件。參數(shù)設(shè)置 K=30,Q=80。在 SGA 中,交叉概率為 0.95,變異概率為 0.05; LAGA 中交叉概率為 0.95,變異概率為 0.05。表1為3種遺傳算法性能優(yōu)化比較表,從表1中可以看出, LAGA的目標(biāo)函數(shù)的執(zhí)行時(shí)間要快于傳統(tǒng)的SGA算法。
采用SGA和AGA優(yōu)化時(shí),在上述參數(shù)取值范圍內(nèi)隨機(jī)取n=3, m=2,λ=0.4855,α=0.3868, β=0.3668。 圖1,2為優(yōu)化前后的控制過程曲線。
將優(yōu)化算法應(yīng)用到上述穩(wěn)定最小相位、穩(wěn)定非最小相位、不穩(wěn)定最小相位和不穩(wěn)定非最小相位4種典型結(jié)構(gòu),作出仿真結(jié)果。比較圖1、圖2可以看出,由于本文提出的算法,根據(jù)系統(tǒng)的實(shí)際性能,利用LAGA對(duì)輸入輸出柔化系數(shù),在每一時(shí)刻,進(jìn)行實(shí)時(shí)的在線調(diào)整,使其在跟蹤性能和魯棒性上更優(yōu),比固定參數(shù)設(shè)計(jì)效果更好。
5 結(jié)語
本文通過優(yōu)化GPC算法中控制參數(shù)整定,整合了遺傳算法非線性映射能力和不確定性系統(tǒng)適應(yīng)能力,提出了一種改進(jìn)的基于雙柔化系數(shù)型廣義預(yù)測控制算法, 使算法中,輸出柔化系數(shù)和控制增量加權(quán)系數(shù)或輸入柔化系數(shù)實(shí)現(xiàn)了在線調(diào)整。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明,該優(yōu)化算法在魯棒性和跟蹤性上表現(xiàn)出良好的性能。
參考文獻(xiàn):
[1]Clarke,D.W.,Mohtadi,C.and Tuffs,P.S..Generalized predictive control[J].Automatica,1987,23(02):137-160.
[2]Takahashi K,Yamada T.Application of an immune feedbackmechanism to control systems[J].JSME Int J Series C,1998,41(02):184-191.
[3]耿林霄,景效國.廣義預(yù)測控制在過熱蒸汽溫度控制中的應(yīng)用[J].熱力發(fā)電,2015,44(03):69-72.
[4]席裕庚,陳虹.預(yù)測控制性能研究的新進(jìn)展[J].控制理論與應(yīng)用,2000,14(04):470-475.
[5]金元郁,顧興源.改進(jìn)的廣義預(yù)測控制算法[J].信息與控制,1990,19(03):8-14.
[6]金元郁.改進(jìn)的廣義預(yù)測控制的穩(wěn)定性分析[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),1992,18(04):487-493.
[7]王蕾,沈庭之,招揚(yáng).一種改進(jìn)的自適應(yīng)遺傳算法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2002,Vol.24(05):75-78.
作者簡介:葛宗年(1985-),男,山東臨沂人,碩士研究生,工程師,研究方向:火力發(fā)電廠熱工儀表與控制。