混杂系统建模与控制方法研究

论文摘要

随着工业控制对象的规模日益复杂以及对控制精度的要求日益提高,工业控制过程中的连续过程动态系统(CVDS)和离散事件动态系统(DEDS)的耦合关系越来越明显,着眼于连续和离散过程之间的耦合作用及其所表现出来的特殊动力学特性,混杂系统(Hybrid System)理论的研究引起了国际控制界的广泛关注。所谓混杂系统,是指系统内存在相互作用的连续时间动态子系统和离散事件动态子系统,其中离散部分在控制中常以调度程序或监控管理者的形式出现,譬如ON/OFF切换开关、阀门、传动装置、限幅器或者选择器,而连续部分则随着时间的发展不断演化,二者相互作用,使系统的运动轨迹在整体上呈现出离散位置的迁移,局部上呈现连续状态的渐进演化。混杂系统狭义上是指一个既包含离散变量,又包含连续变量的系统;广义上是指一个包括相互作用的连续过程和离散过程的系统。本文围绕混杂系统的建模和控制器优化设计展开研究,从混杂系统本身的特点出发,以混杂系统分类模型的建立和相应模型控制方法的实现为研究目标,综合运用自动机、Petri网、并行投影结构(Projection Construct)等离散事件系统分析方法以及广义预测控制算法(GPC)、多模型控制、模糊监督等连续时间系统分析方法,从系统模型的建立、控制器的优化设计和简化方面进行了深入探讨和分析,在混杂系统的离散建模方面、混合逻辑动态(MLD)模型的控制、切换模型混杂系统控制、混杂系统控制方法的推广方面提出了一些新的思路和方法。1.针对一类从整体上更能体现出离散事件系统特点的混杂系统,以混杂系统自动机建模理论为基础,结合一种特殊的并行投影结构,提出了针对这类混杂系统的推广自动机模型。该模型着眼于连续状态空间的划分。并行投影结构有效的处理了离散事件动态子系统和连续变量动态子系统之间的接口问题。该方法获得的混杂系统模型用图形的方式表示,简单直观,容易理解。并借助于Matlab环境中的Stateflow,给出了该类模型的仿真方法。2.针对混合逻辑动态模型的特点,将经典广义预测控制算法的被控对象进行了扩展,引入了代表离散事件行为的开关量,用混合整数二次规划算法对该控制方法进行求解,并且在此基础上,对于带约束条件的混杂系统的控制问题也进行了研究。3.根据混杂系统的切换系统模型,提出了应用多模型控制的方法实现混杂系统控制的思想,借助于基于隶属度加权的模糊监督控制思想,设计了适用于混杂系统的监督控制器,在该监督器的作用下,实现了控制系统中局部控制器之间的切换,并且使扰动达到最小,之后采用Lyapunov稳定性定理及推论,求解矩阵不等式组,对其全局稳定性提出了判定方法。4.将前面提到的MLD模型和GPC相结合的控制方法,应用到多模型系统的控制当中,将多模型控制系统等效为混杂系统的切换模型,根据工况点引入相应的逻辑量,用带有线性不等式约束的统一表达式代替多模型系统中的典型工况点模型。这样做的最大好处是降低了模型切换时的扰动,减少了控制器的数量。通过对典型多模型对象的仿真验证了该方法控制效果很好。5.结合风力发电系统中风力机的特点,针对其混杂特性,将前面提到的控制方法应用到风力机的全工况控制当中。

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 混杂系统的定义
• 1.2 选题的背景及其意义
• 1.2.1 混杂系统的产生和发展
• 1.2.2 混杂系统的特点
• 1.2.3 混杂系统的研究方向
• 1.2.4 选题的意义
• 1.3 国内外研究动态
• 1.3.1 混杂系统建模
• 1.3.1.1 “聚合”类模型
• 1.3.1.2 “延拓”类模型
• 1.3.2 混杂系统整体性能分析
• 1.3.3 混杂系统的控制和优化
• 1.3.4 混杂系统的应用
• 1.3.5 混杂系统研究面临的问题
• 1.4 本文的主要研究内容和工作安排
• 第二章 混杂系统的建模
• 2.1 引言
• 2.2 “聚合”方法建模
• 2.2.1 建模常用工具
• 2.2.2 “聚合”法模型
• 2.3 “延拓”方法建模
• 2.3.1 建模常用工具
• 2.3.2 “延拓”法模型
• 2.4 混杂系统推广自动机模型
• 2.4.1 建模对象的结构
• 2.4.2 并行映射投影结构
• 2.4.3 推广自动机模型
• 2.5 推广自动机模型仿真研究
• 2.5.1 Stateflow 工具箱简介
• 2.5.2 两离散事件的温度控制器建模与仿真
• 2.5.3 火车道口建模与仿真
• 2.6 小结
• 第三章 MLD 模型下的GPC 算法
• 3.1 引言
• 3.2 MLD 模型
• 3.3 GPC 算法
• 3.3.1 GPC 基本形式
• 3.3.2 算法稳定性
• 3.3.3 Diophantine 方程的递推解
• 3.3.4 最优控制率
• 3.4 MLD 模型下的GPC 算法
• 3.4.1 控制量增量Δu 受限的MLD 模型GPC 算法
• 3.4.2 控制量u 受限的MLD 模型GPC 算法
• 3.4.3 混合整数二次规划（MIQP 的求解方法）
• 3.5 仿真研究
• 3.6 小结
• 第四章 基于模糊监督器的混杂系统控制
• 4.1 引言
• 4.2 多模型自适应控制的思想
• 4.2.1 多模型自适应控制的思想
• 4.2.2 基于隶属度加权和的模糊监督控制思想
• 4.3 模糊监督器控制系统的稳定性分析
• 4.4 混杂控制系统模型
• 4.5 混杂系统多模型控制
• 4.6 仿真设计
• 4.6.1 混杂系统仿真模型
• 4.6.2 控制器设计
• 4.7 小结
• 第五章 混杂系统理论在多模型自适应控制上的应用
• 5.1 引言
• 5.2 多模型自适应控制
• 5.2.1 多模型自适应控制的原理
• 5.2.2 多模型自适应控制的分类
• 5.2.3 多模型自适应控制的应用
• 5.3 多模型自适应预测控制
• 5.3.1 传统多模型预测控制
• 5.3.2 其他的多模型预测控制
• 5.4 引入MLD 模型的多模型广义预测控制
• 5.4.1 MLD 模型
• 5.4.2 整数规划
• 5.4.3 多模型系统的MLD 模型
• 5.4.4 控制器寻优
• 5.4.5 稳定性分析
• 5.5 仿真实例
• 5.5.1 过热汽温对象特性
• 5.5.2 仿真实例
• 5.5.3 仿真结果
• 5.6 小结
• 第六章 混杂系统理论在变速风力机全工况运行上的应用
• 6.1 引言
• 6.2 风力机全工况控制
• 6.2.1 风力机模型
• 6.2.2 风力机功率调节方式
• 6.2.3 风力机的动态特性
• 6.2.4 风力机的传统控制方法
• 6.3 风力机推广自动机模型建模
• 6.3.1 风力机推广自动机模型
• 6.3.2 实例模型与仿真
• 6.4 风力机全工况混杂控制
• 6.4.1 MLD 模型简介
• 6.4.2 切换系统的MLD 模型
• 6.4.3 GPC 控制器寻优
• 6.5 仿真实例及结果
• 6.6 小结
• 第七章 结论和展望
• 7.1 总结
• 7.2 本文的主要创新点
• 7.3 展望
• 参考文献
• 致谢
• 个人简历、在学期间参加的科研工作及学术论文发表