预测控制(3)

参数必须在控制事先就整定的很好。如果过程对象的动态特性变化，PID参数就要重新整定，这再实际应用中是一个很麻烦的环节。 最后，PID在控制非线性、时变、耦合及结构不确定的复杂过程时得不到比较满意的效果。针对这一点，工业上现在提出了改进的自适应PID控制、自校正PID控制、模糊PID控制、非线性PID控制等高级控制策略来克服这些缺点。 4.2 设计体会 (1) 本次设计主要内容是使用最小二乘法辨识实际对象的传递函数，然后设计三种不同的控制器(DMC,GPC,PID)进行控制仿真，输入在界面上设定，并显示输入输出图形。 设计初期是熟悉软件的阶段，我用的是Matlab编写程序。初期总是被程序出错困扰。有时能顺利执行的程序改动输入参数后出错，将参数改回后依然不能执行；有时一个不能执行的程序在改变文件名后又可以执行了等等诸多看起来“不可理喻”的问题。在参阅Matlab书籍，请教高手，以及反复摸索明白该软件的工作空间、工作空间变量等等概念后，再也没有出现这种低级的“不可理喻”的问题了，也越来越体会到Matlab作为数学分析软件的强大，虽然我用到的只是它的冰山一角。 在度过了痛苦的熟悉软件的初期阶段后，就进入学习控制算法的阶段。程序虽然依然错误不断，但已经知道如何做相应的修改。这个阶段出错几乎都是向量、矩阵的维数出现错误，当然这也是很麻烦的问题，因为牵一发而动全身。有时甚至希望它出错，因为一个不出错但结果不正确的程序是最让人头疼的。开始总是以为囫囵吞枣的看看书上介绍的公式及步骤，然后用Matlab计算每个式子，出了错误就把它凑成没有错误，执行的时候双手合十就可以做出来了。 事实证明，在没有理解一个算法原理之前，是不可能正确的把它的仿真程序做出来的！ DMC方面，最重要的是理解线性系统的比例和叠加性质，只有理解了这一点，才能明白预测的原理；同时，时滞也是一个重要性和麻烦程度相当的概念。DMC最难理解的是时序，时间基点变动，很多向量都要移位、改变，理解了时序才能明白移位矩阵存在的意义。 GPC方面，在有了时序、时滞的概念后，GPC剩下的就是理解丢番图方程了。这两个方程与我们通常理解的方程不同，它的四个向量 、 、 、 都是通过对象传递函数凑出来的，其中 、 的阶次是变化的，并且是二维的；而 、 的阶次是固定的，而且是三维的。GPC原理介绍中有很多形如 的表达式， 是 维的矩阵，它的第 行记录的 的 次幂到 次幂的系数，所以这里 应理解为向量 ，这样才能在Matlab中计算这个表达式。 理解了算法以后，就是编写程序实现它们的阶段了。在Matlab程序中，多项式是用一维向量表示的，该向量的每一个元素是所对应的多项式的某一阶次的系数。本程序中，表示多项式的的向量的第一个元素是与 次幂的系数对应，第二个元素是与 次幂的系数对应，以此类推。这种对应原则在做程序之前就必须确定。在程序中，对这类向量赋值时必须要将对应阶次系数赋到相应的元素位上。例如在GPC程序设计中， 中的值赋到 时赋值位在特殊情况下是变化的。这点很重要。另外，在对如 的向量赋值时，应该把当前时刻的参量保存在 的第一元素位上，前一时刻的参量保存在第二元素位上，当然在保存之前应该将所有元素向后移。因为如果将第一时刻的参量保存存在第一位上，第 时刻的参量保存在第 位上，那么在时刻 时， 将不存在而出错。 (2) 设计的不足 1． 控制算法没有做外部接口，不能控制实际对象。 2． DMC，GPC设计没有随机干扰。 3． 没有理解GPC能控制不稳定的对象的原理。

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