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低溫余熱發(fā)電過(guò)程建模與先進(jìn)控制策略研究
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資料類(lèi)別
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電子電工畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)） |
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課程(專(zhuān)業(yè))
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控制理論與控制工程 |
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關(guān)鍵詞
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非高斯系統(tǒng)|最小熵控制 |
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適用年級(jí)
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大學(xué) |
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身份要求
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普通會(huì)員 |
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金 幣
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40 （金幣如何獲得？） |
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2017-10-14 13:13:00 |
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kj008 |
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低溫余熱發(fā)電過(guò)程建模與先進(jìn)控制策略研究，博士學(xué)位論文，共129頁(yè)，46795字。
摘要
隨機(jī)系統(tǒng)的控制與濾波問(wèn)題一直以來(lái)都是系統(tǒng)控制和信號(hào)處理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)之一。目前基于一般高斯線性系統(tǒng)的控制與濾波理論已經(jīng)趨于完善。值得注意的是，實(shí)際系統(tǒng)中非線性、非高斯現(xiàn)象普遍存在，隨機(jī)噪聲高斯性的假設(shè)已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿(mǎn)足人們對(duì)工業(yè)生產(chǎn)高精準(zhǔn)度的要求。對(duì)于含有非高斯變量的復(fù)雜隨機(jī)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，期望和方差無(wú)法完全描述系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性。另一方面，當(dāng)前精密儀器、通信網(wǎng)絡(luò)、圖像處理和數(shù)據(jù)處理技術(shù)的快速發(fā)展，使得我們能夠較容易地得到系統(tǒng)隨機(jī)變量的分布情況。而隨機(jī)變量的概率密度函數(shù)包含了隨機(jī)變量的所有概率信息，因此，許多學(xué)者開(kāi)始從概率密度函數(shù)的角度入手研究隨機(jī)系統(tǒng)的控制和濾波問(wèn)題。
本論文旨在對(duì)可能來(lái)自于系統(tǒng)模型參數(shù)、初始條件和外部干擾三方面非高斯隨機(jī)噪聲影響下的隨機(jī)系統(tǒng)概率特性進(jìn)行刻畫(huà)，并對(duì)基于這些隨機(jī)不確定性的幾類(lèi)非線性系統(tǒng)的控制器和濾波器設(shè)計(jì)提出一些新的研究思路和新的研究方法。本文基于廣義最小熵準(zhǔn)則分別探討離散和連續(xù)非高斯隨機(jī)系統(tǒng)的控制律遞推算法和濾波器設(shè)計(jì)問(wèn)題，并將其應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)化直流電機(jī)控制系統(tǒng)和有機(jī)朗肯循環(huán)過(guò)熱蒸汽溫度控制系統(tǒng)。具體而言，本文的主要工作和主要貢獻(xiàn)如下：
第1-3章在總結(jié)本論文相關(guān)背景和現(xiàn)有成果的基礎(chǔ)上，研究控制輸入受限情形下的非線性非高斯離散系統(tǒng)的最小熵隨機(jī)控制問(wèn)題。首先針對(duì)具有外部非高斯隨機(jī)噪聲的非線性ARMAX模型，基于概率守恒原理得到跟蹤誤差的概率密度函數(shù)，該方法不需要誤差函數(shù)單調(diào)性的假設(shè)，保守性較小。采用二階Renyi熵刻畫(huà)非高斯隨機(jī)變量的概率特性，進(jìn)而建立廣義最小熵性能指標(biāo)。利用罰函數(shù)法最小化性能指標(biāo)，得到局部穩(wěn)定的次優(yōu)控制律。更進(jìn)一步，針對(duì)同時(shí)存在模型參數(shù)、初始條件和外部干擾三種非高斯隨機(jī)不確定性的非線性系統(tǒng)，用遞推的方法揭示跟蹤誤差概率密度函數(shù)的演化過(guò)程，通過(guò)內(nèi)點(diǎn)法得到遞推的最優(yōu)控制律，并以線性矩陣不等式的形式給出閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性條件。
第4章將單入單出非線性非高斯系統(tǒng)控制問(wèn)題的研究推廣為兩入兩出非高斯系統(tǒng)的控制器設(shè)計(jì)問(wèn)題。通過(guò)引入聯(lián)合熵的概念，建立改進(jìn)的最小熵新能指標(biāo)，進(jìn)而最小化性能指標(biāo)得到控制律的解析表達(dá)式，并進(jìn)行局部穩(wěn)定性分析。
第5-6章在廣義密度演化方程的基礎(chǔ)上研究非線性非高斯連續(xù)系統(tǒng)的最小熵控制和濾波問(wèn)題。首先針對(duì)傳統(tǒng)劉維爾方程求解困難的問(wèn)題引出廣義密度演化方程的概念，建立跟蹤誤差概率密度函數(shù)的演化過(guò)程�；趶V義最小熵準(zhǔn)則采用梯度法給出遞推的最優(yōu)控制律，并利用統(tǒng)計(jì)線性化的方法分析隨機(jī)系統(tǒng)的有界性。此外，第6章研究一類(lèi)具有非高斯隨機(jī)干擾和測(cè)量噪聲的非線性非高斯連續(xù)系統(tǒng)的濾波問(wèn)題，在隨機(jī)分布框架下提出了一種新的濾波器設(shè)計(jì)方法。通過(guò)建立濾波估計(jì)誤差概率密度函數(shù)和濾波器增益矩陣之間的關(guān)系，設(shè)計(jì)了遞推的濾波器使得濾波動(dòng)態(tài)系統(tǒng)在均方意義下一致有界。
第7章提出了具有非高斯隨機(jī)時(shí)延和噪聲的網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)最小熵控制方法，并應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)化直流電機(jī)跟蹤控制的研究中。首先指出由于非高斯噪聲的影響，傳統(tǒng)隨機(jī)控制中僅考慮經(jīng)典二次性能指標(biāo)的均值不能完全反映其概率特性，應(yīng)當(dāng)考慮其概率密度函數(shù)的高階矩。因此，本章采用二次性能指標(biāo)的 -熵作為性能指標(biāo)，利用牛頓法給出非高斯網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)的跟蹤控制律。更進(jìn)一步，將所提到的控制方法應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)化直流電機(jī)控制系統(tǒng)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明所設(shè)計(jì)的控制方法具有很好的跟蹤效果。
第8章針對(duì)人們?cè)诠こ虒?shí)際中的不同需求研究了基于分布估計(jì)算法的多目標(biāo)優(yōu)化控制問(wèn)題，控制目標(biāo)是尋找一組帕累托最優(yōu)控制輸入，使控制系統(tǒng)同時(shí)滿(mǎn)足多個(gè)性能指標(biāo)。隨機(jī)系統(tǒng)跟蹤控制關(guān)注的兩個(gè)方面是：1)跟蹤誤差是否為零；2)隨機(jī)性是否足夠小。因此，本章給出跟蹤誤差平方的均值和跟蹤誤差熵兩個(gè)性能指標(biāo)。由于系統(tǒng)和性能指標(biāo)包含大量的非線性，因此采用基于分布估計(jì)算法的演化方法進(jìn)行求解，得到一組帕累托最優(yōu)控制律，滿(mǎn)足決策者的不同要求。另外，本章還將該控制算法應(yīng)用于基于有機(jī)朗肯循環(huán)的過(guò)熱蒸汽溫度控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真研究。
關(guān)鍵詞：非高斯系統(tǒng)；最小熵控制；最小熵濾波；廣義密度演化方程；網(wǎng)絡(luò)化控制；多目標(biāo)優(yōu)化控制
目 錄
摘 要 I
ABSTRACT III
插 圖 XIV
主要符號(hào)表 XVIII
第1章 緒 論 1
1.1 課題研究背景及意義 1
1.2課題研究現(xiàn)狀 3
1.2.1非高斯系統(tǒng)的控制問(wèn)題 3
1.2.2非高斯系統(tǒng)的濾波及故障診斷濾波器設(shè)計(jì)問(wèn)題 9
1.3 現(xiàn)有研究方向的不足及有待解決的問(wèn)題 10
1.4 本論文的主要研究?jī)?nèi)容 11
1.4.1非高斯外部擾動(dòng)情形下的最小熵控制 11
1.4.2三種隨機(jī)性同時(shí)存在的非高斯系統(tǒng)受限控制 12
1.4.3基于廣義密度演化方程的非線性非高斯系統(tǒng)控制及濾波 12
1.4.4非線性非高斯隨機(jī)系統(tǒng)的應(yīng)用研究 12
第2章 非線性非高斯隨機(jī)系統(tǒng)的帶約束隨機(jī)分布控制 14
2.1 模型描述 15
2.2 跟蹤誤差的概率密度函數(shù) 16
2.3 控制策略設(shè)計(jì) 17
2.3.1 性能指標(biāo)的建立 17
2.3.2 帶約束的最優(yōu)控制律設(shè)計(jì) 17
2.3.3 穩(wěn)定性分析 18
2.4 數(shù)值算例 19
2.5 本章小結(jié) 22
第3章 控制輸入受限的廣義非線性非高斯系統(tǒng)最小熵控制 23
3.1 問(wèn)題描述 23
3.1.1廣義隨機(jī)系統(tǒng)模型描述 23
3.1.2 跟蹤誤差的PDF演化方程 24
3.2 最優(yōu)控制律設(shè)計(jì) 25
3.2.1 性能指標(biāo)的建立 25
3.2.2 帶約束的最優(yōu)控制律設(shè)計(jì) 26
3.2.3 穩(wěn)定性分析 27
3.3 數(shù)值算例 29
3.4 本章小結(jié) 31
第4章 非線性非高斯兩入兩出動(dòng)態(tài)隨機(jī)系統(tǒng)的最小熵控制 32
4.1 問(wèn)題描述 33
4.2 跟蹤誤差的PDF 34
4.3 最小熵控制 35
4.3.1 改進(jìn)的最小熵性能指標(biāo) 35
4.3.2 最優(yōu)控制律設(shè)計(jì) 36
4.4 穩(wěn)定性分析 38
4.5 仿真結(jié)果 40
4.6 本章小結(jié) 42
第5章 多變量非線性非高斯系統(tǒng)基于廣義密度演化方程的最小跟蹤誤差隨機(jī)控制 43
5.1 問(wèn)題描述 44
5.2 隨機(jī)分布控制律 44
5.2.1 跟蹤誤差的PDF 44
5.2.2 性能指標(biāo) 46
5.2.3 最優(yōu)控制器設(shè)計(jì) 47
5.2.4 基于統(tǒng)計(jì)線性化方法的穩(wěn)定性分析 48
5.3 數(shù)值算例 50
5.4 本章小結(jié) 52
第6章 基于廣義密度演化方程的非線性非高斯連續(xù)系統(tǒng)最小熵濾波研究 53
6.1非高斯系統(tǒng)和濾波器模型 53
6.2 估計(jì)誤差的PDF 54
6.3 改進(jìn)的最小熵濾波 55
6.3.1 基于共軛梯度法的最優(yōu)濾波增益矩陣 55
6.3.2 均方指數(shù)有界性分析 56
6.4 仿真分析 58
6.5 本章小結(jié) 62
第7章 非高斯隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)的最小 -熵控制及其在網(wǎng)絡(luò)化直流電機(jī)控制系統(tǒng)中的應(yīng)用 63
7.1 問(wèn)題描述 64
7.2 最優(yōu)控制律設(shè)計(jì) 65
7.2.1 二次性能指標(biāo)的PDF 65
7.2.2 最優(yōu)控制律 67
7.3 網(wǎng)絡(luò)化直流電機(jī)控制系統(tǒng) 67
7.3.1 直流電機(jī)的數(shù)學(xué)模型 68
7.3.2 網(wǎng)絡(luò)化直流電機(jī)控制系統(tǒng) 69
7.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 71
7.4 本章小結(jié) 74
第8章 非線性非高斯隨機(jī)系統(tǒng)的多目標(biāo)優(yōu)化控制及其在有機(jī)朗肯循環(huán)溫度控制系統(tǒng)中的應(yīng)用 75
8.1 預(yù)備知識(shí) 75
8.2 問(wèn)題描述 76
8.3 多目標(biāo)分布估計(jì)算法 77
8.4 仿真分析 79
8.4.1 數(shù)值算例 79
8.4.2 有機(jī)朗肯循環(huán)溫度控制系統(tǒng) 82
8.5 本章小結(jié) 86
第9章 結(jié)論與展望 88
參考文獻(xiàn) 90
攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果 106
攻讀博士學(xué)位期間參加的科研工作 109
致 謝 110
作者簡(jiǎn)介 111
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