基于MATLAB多变量DMC算法的仿真技术研究
基于Matlab的QDMC设计与实现
Ｋｅ ｒ ｓＱ ＭＣ； ａｌ ； ｎ Ｃ； Ｃ＋ ｙｗｏｄ ： Ｄ Ｍ ｔ ｂ ＷｉＣ Ｖ ＋ ａ
０ 引言
模型 预测控 制算 法 （ Ｐ ） ２ Ｍ Ｃ 是 ０世 纪 ７ ０年 代后
期 发 展 起 来 的 一 种 基 于 模 型 的 先 进 控 制 算 法 （ Ｐ ） 广 泛应 用在 石油 、 Ａ Ｃ ， 化工 、 电力 、 冶金 等丁 业领
Ｍ ａｌ ｂ ａ ｄ ｂ ｉｔｔ ｈ ｔ ｎ ｕ ｌ ｏ ｔ ｅ ＣＯＭ ｏ ｐ ｎｅ ｔｂ Ｍａ ｌｂ ＣＯＭ ｉｄ ｒ，ｗｈ ｃ ｓ ｔｅ ｒ ｎ ｆ ｒｅ ｏ ＤＬ ｙ ａ ｃ ｍ ｏ ｎ ｙ ｔａ Ｂｕｌ ｅ ｉｈ ｉ ｈ ｎ ｔａ ｓｅ ｒ ｄ ｔ Ｌ ｂ ＶＣ ＋ ａ ｄ ｃ ｌｅ ｎ Ｗ ｉ ＋ ｎ ａｌｄ ｉ ｎＣＣ． Ｔｈｓ ｓ ｆｗａ ｅ ｄ ｓｇ ｅｈ ｄ ｉ ｅ ｙ ｑ ａ ｉ ｅ ｏ ｔ ｅ ｐ ａ ｔｃ ｌａ ｐ ｉａ ｉｎ ｏ ｉ ｏ ｔ ｒ ｅ ｉｎ ｍ ｔ ｏ ｓ ｖ ｒ ｕ ｌ ｄ ｔ ｈ ｒ ｃｉ ａ ｐ ｌｃ ｔ ｆ ｉ ｆ ｏ ａ ｖ ｎ ｅ ｒ ｃ ｓ ｏ ｔｏ ，ａ ｄ ｉ ｃ ｎ ａｓ ｍ ｐ ｏ ｅｔ ｅ ｄ ｖ ｌｐ ｅ ｆ ｃ ｅ ｃ ｎ ｅ ｕ ｅ ｔ ｅ ｄ ｖ ｌ ｐ ｎｔ ｄ ａ ｃ ｄ ｐ ｏ ｅ ｓｃ ｎ ｒ ｌ ｎ ｔ ａ ｌｏ ｉ ｒ ｖ ｈ ｅ ｅ ｏ ｍ ｎｔ ｉ ｉｎ ｙ ａ ｄ ｒ ｄ ｃ ｈ ｅ ｅｏ ｍｅ ｅ
关 键 词 ： Ｄ ； ａ ａ ； ｉ Ｃ； Ｃ ＋ Ｑ ＭＣ Ｍ ｔ ｂ Ｗ ｎ ｌ Ｃ Ｖ ＋
中图分 类号 ：Ｐ ７ Ｔ ２３
文献标 志码 ： Ａ
文 章编 号 ：０ ０～ ６ ２ ２ １ ） ２～ ０ ３— ３ １ ０ ０ ８ （ ０ ０ ０ １ ０ １
如何利用Matlab进行模拟和仿真实验
如何利用Matlab进行模拟和仿真实验Matlab是一种功能强大的数学计算和数据可视化软件。
它不仅可以进行数学模拟和仿真实验，还可以处理数据、绘制图表和实施算法。
在工程、物理学、生物学等领域，Matlab被广泛用于解决各种实际问题。
本文将介绍如何利用Matlab进行模拟和仿真实验，并探讨其在实验设计和结果分析中的应用。
一. Matlab的基本功能Matlab具有很多基本功能，如矩阵操作、数值计算、符号计算等。
这些功能使得Matlab成为进行模拟和仿真实验的理想选择。
在Matlab中，可以定义和操作矩阵，进行线性代数运算，如求解方程组、矩阵求逆等。
此外，Matlab还提供了许多内置函数，可以进行数值计算和符号计算，如求解微分方程、积分、数值优化等。
二. 模拟实验的设计在进行模拟实验之前，首先需要设计实验方案。
实验设计包括选择合适的模型和参数设置，确定实验变量和观测指标等。
在Matlab中，可以使用函数或脚本来定义模型和参数，通过修改参数值来观察实验结果的变化。
比如，可以使用Matlab的模型库来选择合适的模型，然后使用函数传入参数值进行求解。
此外，Matlab还提供了绘图功能，可以绘制实验结果的图表，以便更直观地分析数据。
三. 仿真实验的实施在设计好实验方案后，就可以开始进行仿真实验了。
在Matlab中，可以使用已定义的模型和参数进行仿真计算。
可以通过Matlab的编程功能来实现计算过程的自动化。
比如，可以使用循环语句来迭代计算，以观察参数变化对结果的影响。
此外，Matlab还提供了随机数生成和统计分析函数，可以用于生成随机变量和分析实验数据。
四. 实验结果的分析在完成仿真实验后，需要对实验结果进行分析。
Matlab提供了丰富的数据处理和分析工具，可以对实验数据进行统计分析、绘图和可视化展示。
可以使用Matlab的数据处理函数来计算均值、标准差、相关系数等统计指标。
此外，Matlab还可以通过绘图函数来绘制直方图、散点图、线图等图形，以便更好地理解和展示数据。
DMC-PID串级控制在拖轮动力定位系统中的应用
DMC-PID串级控制在拖轮动力定位系统中的应用杨奕飞;吴艳艳;谈敏佳【摘要】以多功能拖轮为控制对象,提出了将动态矩阵控制(DMC)和PID控制相结合的控制方法,设计了DMC-PID串级控制器,用MATLAB对其控制效果进行仿真验证,将其结果与多功能拖轮在传统PID控制下的仿真结果进行对比分析.结果表明,与传统PID控制相比,拖轮在DMC-PID串级控制下拥有更好的控制效果,在一定程度上提高了控制系统的快速性和鲁棒性,且拥有更好的抗干扰能力.【期刊名称】《机械制造与自动化》【年(卷),期】2018(047)005【总页数】4页(P141-144)【关键词】船舶;动力定位;DMC-PID控制;DMC控制;PID控制【作者】杨奕飞;吴艳艳;谈敏佳【作者单位】江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江 212003;江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江 212003;江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江 212003【正文语种】中文【中图分类】TP273;TP391.90 引言船舶动力定位系统[1-2](dynamic positioning system)，指的是船舶利用自带的推进器等装置产生推力以抵御风、浪、流等外界环境干扰力对船产生的干扰，从而使船舶保持在某一固定位置或沿预设航向航行的系统。
拖轮在海上航行或进行拖曳作业时，往往会受到复杂多变的海上环境的影响，即风、浪、流等外界环境的干扰，这些都会对拖轮航行的航向和定位产生相当大的影响。
动态矩阵控制[3-4](DMC)是典型的预测控制算法其中的一种，近年来被广泛应用于控制领域。
DMC算法是基于系统阶跃响应的控制算法，它适用于带有纯滞后环节的线性对象，且对大惯性系统的适应能力强，因而该算法的鲁棒性和跟踪性较好。
然而，动态矩阵控制应用于控制系统，其抗干扰能力很差，且拖轮在海上航行要面对各式各样的环境干扰，因而在运用动态矩阵(DMC)的过程中引入了具有强抗干扰能力的PID控制，即DMC-PID串级控制。
matlab(仿真法)具体讲解
执行下面的命令：ode23(‘zjwt',[3,0.0005],0)
若想看图中点的坐标可执行下面的命令： [t,y]=ode23(‘zjwt',[3,0.0005],0) plot(t,y) 此时缉私艇的位置坐标是（0.00050000000000，1.96013657712118） 执行下面的命令: ode45(‘zjwt',[3,0.0005],0) 若想看图中点的坐标可执行下面的命令： [t,y]=ode45(‘zjwt',[3,0.0005],0) plot(t,y) 此时缉私艇的位置坐标是（0.0005，1.9675 ）
例3
求微分方程组的通解. dx dt 2 x 3 y 3z dy 4 x 5 y 3z dt dz 4 x 4 y 2 z dt
解 输入命令 ： [x,y,z]=dsolve('Dx=2*x-3*y+3*z','Dy=4*x5*y+3*z','Dz=4*x-4*y+2*z', 't'); x=simple(x) % 将x化简 y=simple(y) z=simple(z) 结 果 为：x = (c1-c2+c3+c2e -3t-c3e-3t)e2t y = -c1e-4t+c2e-4t+c2e-3t-c3e-3t+c1-c2+c3)e2t z = (-c1e-4t+c2e-4t+c1-c2+c3)e2t
例 29y 0 dx dx y (0) 0, y ' (0) 15
解 输入命令: y=dsolve('D2y+4*Dy+29*y=0','y(0)=0,Dy(0)=15','x') 结 果 为 : y =3e-2xsin（5x）
预测控制DMC算法matlab
预测控制DMC算法matlab%DMC控制算法clc;clear all;G=input('输入传递函数G=');%输入传递函数%判断是否为稳定系统，若是可以控制，若不是，则无法用DMC 算法进行控制den=G.den{1};%取传函的分母p=real(roots(den))%求传函的极点的实部for i=1:length(p)r=p(i);if r>0 %若有某一个极点的实部的实部大于零，则为不稳定系统，DMC无法控制p,G %在命令窗口显示极点和传函Error=('您要控制的对象为不稳定系统，DMC算法只适用于稳定系统!')returnendend%设置DMC参数Ts=input('采样周期 Ts= ');%采样时间P=input('预测时域 P= ');%预测步长M=input('控制时域 M= ');%控制步长N=80;%截断步长%设定参考值yr=10; %系统期望输出%建立系统阶跃响应模型[y0,t0]=step(G,0:5:500);%初始化DMCA=zeros(P,M);%动态矩阵a=zeros(N,1);for i=1:Na(i)=y0(i);endfor i=1:Pfor j=1:Mif i-j+1>0A(i,j)=a(i-j+1); %构造矩阵Aendendend%初始化向量ys，y,u,e和矩阵A0ys=ones(N,1);y=zeros(N,1);u=zeros(N,1);e=zeros(N,1);A0=zeros(P,N-1);for i=1:Pfor j=N-2:-1:1if N-j+1+i-1<=NA0(i,j)=a(N-j+1+i-1)-a(N-j+i-1);%构造矩阵A0 elseA0(i,j)=0;endendA0(i,N-1)=a(i+1);end%DMC程序for k=2:NUk_1=zeros(N-1,1);for i=1:N-1if k-N+i<=0Uk_1(i)=0;elseUk_1(i)=u(k-N+i);endendY0=A0*Uk_1;e(k)=y(k-1)-Y0(1);Yr=zeros(P,1);for i=1:PYr(i)=yr;endEk=zeros(P,1);for i=1:PEk(i)=e(k);enddelta_u=inv(A'*A+eye(M))*A'*(Yr-Y0-Ek); %控制增量的计算for i=1:Mif k+i-1<=Nu(k+i-1)=u(k+i-1-1)+delta_u(i); %控制律的计算endendtemp=0;%设置在k-j-1时刻以前的控制律for j=1:N-1if k-j<=0temp;elseif k-j-1<=0temp=temp+a(j)*u(k-j);elsetemp=temp+a(j)*(u(k-j)-u(k-j-1)); endendendif k-N<=0y(k)=temp+e(N);elsey(k)=temp+a(N)*u(k-N)+e(N); endend%画图显示结果t=10*(1:N);subplot(211);plot(t,y);title('DMC控制输出曲线'); xlabel('t')ylabel('y')grid onsubplot(212);plot(t,u,'r');title('控制作用');xlabel('t')ylabel('u')grid on。
基于MATLAB控制系统的仿真与应用毕业设计论文
基于MATLAB控制系统的仿真与应用毕业设计论文目录一、内容概括 (2)1. 研究背景和意义 (3)2. 国内外研究现状 (4)3. 研究目的和内容 (5)二、MATLAB控制系统仿真基础 (7)三、控制系统建模 (8)1. 控制系统模型概述 (10)2. MATLAB建模方法 (11)3. 系统模型的验证与校正 (12)四、控制系统性能分析 (14)1. 稳定性分析 (14)2. 响应性能分析 (16)3. 误差性能分析 (17)五、基于MATLAB控制系统的设计与应用实例分析 (19)1. 控制系统设计要求与方案选择 (20)2. 基于MATLAB的控制系统设计流程 (22)3. 实例一 (23)4. 实例二 (25)六、优化算法在控制系统中的应用及MATLAB实现 (26)1. 优化算法概述及其在控制系统中的应用价值 (28)2. 优化算法介绍及MATLAB实现方法 (29)3. 基于MATLAB的优化算法在控制系统中的实践应用案例及分析对比研究31一、内容概括本论文旨在探讨基于MATLAB控制系统的仿真与应用，通过对控制系统进行深入的理论分析和实际应用研究，提出一种有效的控制系统设计方案，并通过实验验证其正确性和有效性。
本文对控制系统的基本理论进行了详细的阐述，包括控制系统的定义、分类、性能指标以及设计方法。
我们以一个具体的控制系统为例，对其进行分析和设计。
在这个过程中，我们运用MATLAB软件作为主要的仿真工具，对控制系统的稳定性、动态响应、鲁棒性等方面进行了全面的仿真分析。
在完成理论分析和实际设计之后，我们进一步研究了基于MATLAB 的控制系统仿真方法。
通过对仿真模型的建立、仿真参数的选择以及仿真结果的分析，我们提出了一种高效的仿真策略。
我们将所设计的控制系统应用于实际场景中，通过实验数据验证了所提出方案的有效性和可行性。
本论文通过理论与实践相结合的方法，深入探讨了基于MATLAB 控制系统的仿真与应用。
基于MATLAB控制系统的仿真与应用
毕业设计（论文）题目基于MATLAB控制系统仿真应用研究系别信息工程系专业名称电子信息工程班级学号088205227学生姓名蔚道祥指导教师罗艳芬二O一二年五月毕业设计（论文）任务书I、毕业设计(论文)题目：基于MATLAB的控制系统仿真应用研究II、毕业设计(论文)使用的原始资料(数据)及设计技术要求：原始资料：（1）MATLAB语言。
（2）控制系统基本理论。
设计技术要求：（1）采用MATLAB仿真软件建立控制系统的仿真模型，进行计算机模拟，分析整个统的构建，比较各种控制算法的性能。
（2）利用MATLAB完善的控制系统工具箱和强大的Simulink动态仿真环境，提供方框图进行建模的图形接口，分别介绍离散和连续系统的MATLAB和Simulink仿真。
I I I、毕业设计(论文)工作内容及完成时间：第01～03周：查找课题相关资料，完成开题报告，英文资料翻译。
第04～11周：掌握MATLAB语言，熟悉控制系统基本理论。
第12～15周：完成对控制系统基本模块MATLAB仿真。
第16～18周：撰写毕业论文，答辩。
Ⅳ、主要参考资料：[1] 《MATLAB在控制系统中的应用》，张静编著，电子工业出版社。
[2]《MATLAB在控制系统应用与实例》，樊京，刘叔军编著，清华大学出版社。
[3]《智能控制》，刘金琨编著，电子工业出版社。
[4]《MATLAB控制系统仿真与设计》，赵景波编著，机械工业出版社。
[5]The Mathworks,Inc.MATLAB-Mathemmatics(Cer.7).2005.信息工程系电子信息工程专业类0882052 班学生（签名）：填写日期：年月日指导教师（签名）：助理指导教师(并指出所负责的部分)：信息工程系（室）主任（签名）：学士学位论文原创性声明本人声明，所呈交的论文是本人在导师的指导下独立完成的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含法律意义上已属于他人的任何形式的研究成果，也不包含本人已用于其他学位申请的论文或成果。
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现随着社会经济的发展，现代控制理论对于促进技术进步有着巨大的贡献。
随着现代控制技术的发展，设计现代控制系统的重要性也随之增加。
本文的主要目的是分析和设计基于matlab的现代控制系统，并进行仿真和实现。
现代控制系统涉及多种理论，比如微分方程，线性系统理论，数字滤波，信号处理等等。
而matlab是一款非常便捷的工具，可以帮助我们更有效率的分析和设计现代控制系统。
首先，matlab可以用来帮助我们研究现代控制系统的特性和性能，可以实现过程模拟，帮助我们定义控制系统的模型，进而确定系统的参数，以此设计更有效的控制系统。
此外，matlab还可以进行提示性程序和实际应用程序的构建，可以用来实现现代控制系统的仿真。
仿真可以帮助我们更好地理解现代控制系统的工作原理和特性，因此，matlab可以用作控制系统的重要设计工具。
另外，matlab的可视化界面可以帮助我们实现更直观的仿真，它可以提供更多的可视化效果，以便实现对控制系统特性和性能的详细分析和研究。
最后，matlab也可以用来实现现代控制系统的实际实施，利用matlab来实现控制系统，不仅可以增加开发效率，更重要的是可以增加系统稳定性和可靠性。
综上所述，matlab可以用来分析和设计现代控制系统，实现仿
真和实施，这一切都有助于提高我们的现代控制系统设计的效率和水平，从而大大提高了我们的社会生活和工作效率。
shell重油裂解问题 dmc仿真 matlab
shell重油裂解问题 dmc仿真 matlab重油是一种具有高分子量和复杂化学成分的石油产品，其加工和利用具有一定的困难性。
为了更高效地利用重油，重油裂解工艺被广泛应用。
而DMC（Dynamic Matrix Control）是一种常用的先进控制技术，通过控制系统动态性能变化来实现对过程的优化控制。
本文将介绍重油裂解工艺的原理和问题，并借助DMC在Matlab中进行仿真，探讨其应用与效果。
重油裂解工艺是将重油加热至高温并加入催化剂，以破坏重油中的分子键，从而产生较低分子量的化合物。
裂解反应主要分为热裂解和催化裂解两种方式，其中催化裂解是更常用和效果更好的一种，可以通过调控催化剂种类和反应条件来控制裂解产物的组成和产量。
重油裂解过程中会产生大量的中间产物，因此需要一个高效且精确的控制系统来稳定和优化裂解过程。
DMC是一种基于模型的先进控制技术，通过对系统建立数学模型，并根据模型预测和修正系统响应，达到优化控制系统的目的。
DMC控制系统的关键是建立准确的数学模型，而对于重油裂解过程，模型可以通过实验数据或者化学反应动力学来构建。
在Matlab中，可以使用系统辨识工具箱（System Identification Toolbox）对实验数据进行处理和建模，也可以使用反应动力学模型方程进行建模。
建立好的模型可以通过系统辨识工具箱进行训练和验证，以获得准确的模型参数。
在进行DMC仿真时，需要确定控制系统的目标和优化指标。
对于重油裂解工艺，目标可能包括稳定产物质量和产量、最小化催化剂消耗和能源消耗等。
优化指标可以通过目标函数来体现，例如多目标优化或者加权优化。
接下来，需要在Matlab中编写DMC控制系统的代码，并根据建立好的数学模型进行优化。
代码中需要定义控制问题的参数、约束条件、模型参数等，然后使用DMC控制器进行仿真和优化。
Matlab提供了一系列控制工具箱，如Model Predictive Control Toolbox、Advanced Control Toolbox等，可以方便地实现DMC控制器。
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现近年来，随着工业技术的飞速发展，控制系统逐渐成为工业自动化过程中不可缺少的重要组成部分，因此其分析与设计也会受到人们越来越多的关注。
本文从控制系统的分类出发，介绍了基于Matlab 的分析与仿真方法，并结合详细的实例，展示了最新的Matlab软件如何用来设计现代控制系统，及如何实现仿真结果。
一、控制系统分类控制系统是将完整的物理系统划分为几个部分，通过规定条件把这些部分组合起来，共同完成某一特定任务的一种技术。
控制系统可分为离散控制系统和连续控制系统，离散控制系统的尺度以脉冲的形式表现，而连续控制系统的尺度以连续变量的形式表现，常见的连续控制系统有PID、环路反馈控制等。
二、基于Matlab的分析与仿真Matlab是一款实用的高级计算和数学工具，具有智能语言功能和图形用户界面，可以进行复杂数据分析和可视化。
Matlab可以用来开发控制系统分析与仿真，包括：数学建模，系统建模，状态估计与观测，数据处理，控制算法研究，仿真实验及系统原型开发等。
此外，Matlab还可以利用其它技术，比如LabVIEW或者C程序，将仿真结果实现在实物系统上。
三、实现现代控制系统分析与设计基于Matlab的现代控制系统分析与设计，需要从以下几个方面进行考虑。
1.数学建模：Matlab支持多种数学计算，比如代数运算、矩阵运算、曲线拟合等，可以用来建立控制系统的数学模型。
2.系统建模：Matlab可以用于控制系统的建模和仿真，包括并行系统建模、混沌建模、非线性系统建模、时滞建模、系统设计建模等。
3.状态估计与观测：Matlab可以用来计算系统状态变量，并且可以根据测量信号估计系统状态，用于系统诊断和控制。
4.数据处理：Matlab可以用来处理控制系统中的大量数据，可以更好地研究控制系统的特性，以便进行更好的设计和控制。
5.算法研究：Matlab可以用来研究新的控制算法，以改进控制系统的性能。
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现随着现代科技的不断发展，越来越多的技术应用到现代控制系统中，而控制系统的分析与设计更是一项复杂的技术。
为了更好地实现现代控制系统的分析与设计，计算机技术尤其是基于Matlab的计算机仿真技术在现代控制系统分析与设计中已发挥着越来越重要的作用。
本文旨在介绍基于Matlab的仿真技术，总结它在现代控制系统分析与设计中的应用，为研究者们提供一个思考Matlab技术在现代控制系统分析与设计中的可能性的契机。
Matlab是当今流行的科学计算软件，它的设计特别适合进行矩阵运算和信号处理等工作，可以有效地处理大量复杂的数字信息，因此成为现代计算机技术应用于控制系统分析和设计的重要工具。
基于Matlab的仿真技术主要用于建立控制系统的动态模型，分析系统的特性，评估系统的性能，模拟系统的行为，确定系统的参数，优化系统的性能。
基于Matlab的仿真技术已被广泛应用于现代控制系统的设计中。
首先，基于Matlab的仿真技术可以有效地提高系统设计的效率。
通过实现对控制系统的动态模型建模，可以快速搭建出真实系统的模拟系统，并可以使用计算机来模拟系统行为，可以有效地缩短控制系统设计的周期。
其次，基于Matlab的仿真技术可以有效地改善系统设计质量。
通过分析模拟系统的行为，可以寻找更合理的解决方案，从而改善系统设计的质量。
第三，基于Matlab的仿真技术可以有效地确定系统参数。
通过在模拟系统中添加不同参数，并通过对系统模拟行为的分析，可以确定使系统更加有效的参数组合。
最后，基于Matlab的仿真技术可以有效地优化系统性能。
通过对系统行为的分析，可以识别出系统存在的问题，并设计相应的优化策略，从而实现系统性能的最佳化。
综上所述，基于Matlab的仿真技术在现代控制系统分析与设计中发挥着重要的作用，不仅可以提高系统设计的效率，而且可以改善系统设计的质量，确定系统参数，优化系统性能。
基于Matlab的计算机控制技术仿真实验
实验一 基于Matlab 的控制系统模型一、 实验目的1. 熟悉Matlab 的使用环境，学习Matlab 软件的使用方法和编程方法2. 学习使用Matlab 进行各类数学变换运算的方法3. 学习使用Matlab 建立控制系统模型的方法二、 实验器材x86系列兼容型计算机，Matlab 软件三、 实验原理1. 香农采样定理对一个具有有限频谱的连续信号f(t)进行连续采样，当采样频率满足max 2ωω≥S 时，采样信号f*(t)能无失真的复现原连续信号。
作信号t e t f 105)(-=和kT 10*5)(-=e t f 的曲线，比较采样前后的差异。
幅度曲线： T=0.05 t=0:T:0.5f=5*exp(-10*t) subplot(2,1,1) plot(t,f) gridsubplot(2,1,2) stem(t,f) grid请改变采样周期T ，观察不同的采样周期下的采样效果。
幅频曲线： w=-50:1:50F=5./sqrt(100+w.^2) plot(w,F) grid若|)0(|1.0|)(|max F j F =ω，选择合理的采样周期T 并验加以证 w=-400:20:400 ws=200 Ts=2*pi/wsF0=5/Ts*(1./sqrt(100+(w).^2)) F1=5/Ts*(1./sqrt(100+(w-ws).^2)) F2=5/Ts*(1./sqrt(100+(w+ws).^2)) plot(w,F0,w,F1,w,F2) grid请改变采样频率ws ，观察何时出现频谱混叠？2. 拉式变换和Z 变换使用Matlab 求函数的拉氏变换和Z 变换 拉式变换： syms a w t f1=exp(-a*t) laplace(f1) f2=tlaplace(f2) f3=t* exp(-a*t) laplace(f3) f4=sin(w*t)Z 变换： syms a k T f1=exp(-a*k*T) ztrans(f1) f2=k*T ztrans(f2)f3=k*T*exp(-a*k*T) ztrans(f3) f4=sin(a*k*T)laplace(f4)f5=exp(-a*t)*cos(w*t) laplace(f5)反拉式变换 syms s a f1=1/silaplace(f1) f2=1/(s+a) ilaplace(f2) f3=1/s^2 ilaplace(f3)f4=w/(s^2+w^2) ilaplace(f4)f5=1/(s*(s+2)^2*(s+3)) ilaplace(f5)ztrans(f4) f5=a^k ztrans(f5)反Z 变换 syms z a T f1=z/(z-1) iztrans(f1)f2=z/(z-exp(-a*T)) iztrans(f2) f3=T*z/(z-1)^2 iztrans(f3) f4=z/(z-a) iztrans(f4)f5=z/((z+2)^2*(z+3)) iztrans(f5)3. 控制系统模型的建立与转化传递函数模型：num=[b1,b2,…bm]，den=[a1,a2,…an]，nn n mm m b s a s a b s b s b den num s G ++++++==-- 121121)( 零极点增益模型：z=[z1,z2,……zm]，p=[p1,p2……pn]，k=[k]，)())(()())(()(2121n m p s p s p s z s z s z s k s G ------=四、实验步骤1.根据参考程序，验证采样定理、拉氏变换和Z变换、控制系统模型建立的方法2.观察记录输出的结果，与理论计算结果相比较3.自行选则相应的参数，熟悉上述的各指令的运用方法五、实验数据及结果分析记录输出的数据和图表并分析六、总结实验二 基于Matlab 的离散控制系统仿真一、 实验目的1. 学习使用Matlab 的命令对控制系统进行仿真的方法2. 学习使用Matlab 中的Simulink 工具箱进行系统仿真的方法二、 实验器材x86系列兼容型计算机，Matlab 软件三、 实验原理1. 控制系统命令行仿真二阶系统闭环传递函数为22222554.025)54.02(51)54.02(5)(+⨯⨯+=⨯⨯++⨯⨯+=s s s ss s s G ，请转换为离散系统脉冲传递函数并仿真，改变参数，观察不同的系统的仿真结果。
多变量DMC预测控制算法在热工系统控制中的应用研究
在 热 工 系 统 控 制 中 的 应 用 研 究
李 书才 ， 建康 ， 董 张 力
山 东电力工程 咨询 院有 限公 司， 东 济 南 ２ ０ １ 山 ５０ ３
［ 摘
要］ 针对 复 杂热工 系统 多 变量 、 强耦 合 的特 点 ， 绍 了多 变量 的动 态矩 阵控 制 （ 介 ＤＭＣ） 法 算 用 于热 工 系统控 制 的 实现 步骤 ， 出 了 Ｄ 提 ＭＣ控 制 器参数 自整定 方 法。将 Ｄ ＭＣ控 制 器
ｓ ｔｍ ａ ｅｂ ｅ ｒ ｓ ｎ ｅ ａ ｄ ｔ ｅｓ ｌ—ｓ ｔｉ ｇ ｍｅ ｈ ｄｏ ａ ａ ｅｅ ｓｃ ｎ ｅ ｎｎ ｙ ｅ ｈ ｖ ｅ ｎ ｐ ｅ ｅ ｔｄ， ｎ ｈ ｅｆ ｅ ｔｎ ｔ ｏ ｆｐ ｒ ｍ ｔ ｒ ｏ ｃ ｒ ｉｇＤＭ Ｃ ｃ ｎ ｒ ｌ ｒｂ — ｏ ｔｏ ｌ ｅ ｅ
Ｌ ｈ ｃ ｉＤＯＮＧ ｉｎ ａ ｇ， ＨＡＮＧ ＩＳ ｕ ａ ， Ｊａ ｋ ｎ Ｚ Ｌｉ
Ｓ ａ ｄ ｎ ｅ ｔｉ ｗｅ ｇｎ ｅｉ ｇＣｏ ｓ ｌｉｇ Ｉ ｔｔ ｔ ｄ，ｉａ ５ ０ ３， ｈ ｎ ｏ ｇＰｒ ｖｎ ｅ， ｈ ｎ ｏ ｇ Ｅｌｃ ｒ Ｐｏ ｒＥｎ ｉｅ ｒｎ ｎ ｕｔｎ ｎｓｉｕ ｅＣｏＬｔ Ｊｎ ｎ ２ ０ １ Ｓ ａ ｄ ｎ ｏ ｉｃ ＰＲＣ ｃ
典型 的 多变量 热 工过 程 ， 个 变 量之 间 存 在着 强 耦 合 各 关系 ， 因此 采 用 ＤＭＣ控 制 器 参 数 自整 定 方 法 的 控 制 策略 ， 以提 高球 磨机运 行 的经济 性 。
收 稿 日期 ： ２ １ — ３ ２ ０ｌ ｏ— ９ 作者简介 ： ￣ ＇１８ 一 ， ， （９３ ）男 山东聊城人 ， 于山东大学 ， 士， 毕业 硕 工程师 ， 主要从事 电力热工系统设计及控制研究 。
动态矩阵控制算法研究及其软件实现的开题报告
动态矩阵控制算法研究及其软件实现的开题报告
一、研究背景及意义
动态矩阵控制(DMC)算法是一种基于模型预测控制的方法，其思路是通过对过去的系统输出数据进行回归分析，建立一个模型并预测未来输出，从而设计控制器输出
以实现对系统的控制。
该算法在实际工业控制中具有广泛应用，可应用于化工、电力、水利等领域，对提高企业产品质量和生产效率具有重要意义。
二、研究内容及方案
1. 理论研究：深入学习和理解DMC算法的基本原理、建模方法和控制思想，充
分掌握算法中各参数的意义及调整策略。
2. 算法实现：基于MATLAB或Python平台，根据所学理论知识，编写DMC算
法程序模块，并结合仿真软件验证算法的有效性和可行性。
3. 稳定性分析：对DMC算法的反馈控制效果、系统稳定性等相关指标进行分析
和评估，以进一步优化算法性能。
4. 系统集成：将DMC算法与实际工业控制系统相结合，并对算法进行实时优化
和更新，实现对系统的稳定控制。
三、预期成果及应用前景
1. 实现DMC算法的两种编程实现方式：MATLAB和Python，并验证算法的有效性和可行性。
2. 提出DMC算法优化方法和协调控制方案。
3. 制作DMC算法软件工具并进行推广使用，帮助企业提升生产效率，减少生产
成本，提高产品质量。
4. 在广泛应用的基础上，探索更优秀的控制算法，并为工业生产自动化奠定坚实的基础。
阶梯式多变量dmc分散优化算法及工程化实现
阶梯式多变量dmc分散优化算法及工程化实现
该算法的基本思路是将阶梯式过程划分为多个相互独立的控制区间，在每个区间内采用DMC控制器进行控制，并通过分散优化算法对各个控制区间进行协调。
具体而言，该算法包含以下主要步骤：
1. 系统建模：对阶梯式过程进行建模和参数辨识，得到各个区间的状态空间模型和DMC参数。
2. 控制器设计：在每个控制区间内分别设计DMC控制器，并设置合适的控制权重，以实现最优控制效果。
3. 参数优化：基于分散优化思路，将各个控制区间看作相互独立的优化子问题，通过解耦和协调得到最优的控制参数。
4. 实时控制：将优化后的控制参数输入到各个DMC控制器中，实现实时控制并对控制效果进行评估和调整。
为了验证该算法的有效性，本文基于Matlab/Simulink进行了仿真实验。
实验结果表明，采用该算法控制的阶梯式过程具有较好的控制效果和鲁棒性，且具有良好的实时性和计算效率。
此外，为了进一步验证该算法的可行性和可靠性，还将其在一台真实的阶梯式加热炉上进行了工程化实现和应用，并获得了良好的应用效果。
综上所述，本文提出了一种基于分散优化思路的阶梯式多变量DMC控制算法，并进行了工程化实现和验证。
该算法具有一定的理论价值和实际应用价值，可为化工等领域的阶梯式过程控制提供一种新的控制思路和方法。
多变量网络化DMC算法的鲁棒稳定性研究
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基于MATLAB控制系统的仿真与应用毕业设计论文
基于MATLAB控制系统的仿真与应用毕业设计论文摘要：本论文基于MATLAB控制系统仿真平台，通过对其中一控制系统的仿真分析，运用MATLAB软件实现了该控制系统的数学建模、系统仿真以及系统参数优化等功能。
首先，介绍了控制系统的基本概念和主要组成部分，并提出了仿真和优化的目标。
然后，通过MATLAB软件实现了对该控制系统的数学建模和仿真，并通过仿真结果验证了系统的控制效果。
最后，通过参数优化方法对系统的控制参数进行了优化，并进一步提高了系统的控制性能和稳定性。
关键词：MATLAB控制系统；仿真；参数优化1.引言控制系统是现代自动化技术中重要的组成部分，广泛应用于各个领域。
控制系统的性能和稳定性对于保证系统的正常运行具有重要作用。
而仿真分析和参数优化是提高控制系统性能和稳定性的重要手段。
MATLAB是一种功能强大、灵活性高的工程计算软件，被广泛应用于各个领域的仿真分析和参数优化。
2.控制系统的数学建模和仿真控制系统的数学建模是控制系统仿真的基础。
通过对控制系统的数学模型的建立，可以利用MATLAB软件进行系统的仿真分析。
本文选择了其中一控制系统作为研究对象，通过对该系统进行数学建模，得到了控制系统的状态方程和传递函数。
然后，利用MATLAB软件对该控制系统进行了仿真分析，并得到了系统的时间响应和频率响应等仿真结果。
3.控制系统参数优化控制系统参数优化是提高系统控制性能和稳定性的关键步骤。
本文采用了一种常用的参数优化方法，即遗传算法。
通过对遗传算法的原理和步骤进行介绍，对控制系统的控制参数进行了优化。
通过MATLAB软件实现了该方法，并得到了最优的系统参数。
4.结果分析与讨论通过系统的仿真和参数优化，本文得到了一组最优的系统参数，并对比了原始参数和优化参数的仿真结果。
仿真结果表明，经过参数优化后，系统的控制性能和稳定性得到了显著改善。
5.结论本文基于MATLAB控制系统仿真平台，实现了对其中一控制系统的数学建模、系统仿真以及系统参数优化等功能。
模块多变量动态矩阵控制算法的分析和应用开发
摘要（随着科学技术和生产的迅速发展，对复杂和不确定性系统实行自动控制的要求不断提高，为进一步改善控制品质，提高经济效益，必须采用多变量先进控制器．考虑到工程实践的需要，多变量过程控制的设计本质上是解一个多变量多目标有约束优化问题。
本论文从目标规划的角度出发提出了一种新型控制方法—模块多变量动态矩阵控胄ＩＪ（ＭＩｖＩＤＭＣ），并在此基础上对其进行了工程化且在实践中加以检验。
模块多变量控制器基于多目标系统线性规划的字典序极小化方法，以实现多目标有约束控制问题的显式求解为目的。
它采用模块化的控制器分层结构，将目标达成的任务分配至各控制模块中，并按照目标的优先级构成模块序列。
在控制求解时，控制器由高到低的顺序遍历各模块。
在各模块中对一个或多个控制量计算确定值或限定可行解范围，直到所有目标满足或控制量失去自由度。
在后一情况下，可能有部分低优先级目标得不到满足，但控制器保证了对高优先级目标的最大程度的满足，符合工业过程控制的要求。
卜—＿—～本论文在对阶梯式模块多变量动态矩阵控制原理深入了解的基础上，利用相关系数法引入了对模型的在线自校正结构。
通过理论的深入分析研究，我们进一步把此种控制方法开发为较通用的控制软件包，通过统一接口向外界提供服务。
我们将这种控制方法在某石化炼油厂常压塔加热炉温度控制种进行了实际应用。
长期运行结果表明，该控制方法不仅能有效处理多类控制目标与约束，而且其结构灵活、对被控对象的增益摄动不敏感以及强鲁棒性等优点，也适合于实际生产控制的需要，具有广阔的应用前景。
文中还指出了算法中潜在的一些问题，提出了一些解决的构思和改进设想。
关键词：多变量多目标有约束控制，模块多变量控制，字典序极小化，主控制量，阶梯式控制策略．动态矩阵控制，面向对象，模型参数白校正。
第，页生竺竺竺苎兰苎竺曼竺苎苎苎————————曼墨Ａｂｓｔｒａｃｔａｎｄｕｎｃｅｒｔａｉｎｓｙ’ｓｔｅｍｓＴｈｅｄｅｍａｎｄｆｏｒｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｃｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇｏｆｃｏｍｐｌｉｃａｔｅｄｗｉｔｈ雠ｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｌｙａｄｖａｎｃｅｄａｌｏｎｇｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅ．Ｆｏｒｂｅｔｔｅｒｃｏｎｔｒｏｌｑｕａｌｉｔｙａｎｄｍｏｒｅｅｃｏｎｏｍｉｃｂｅｎｅｆｉｔｓ，ｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｖａｒｉａｂｌｅａｄｖａｎｃｅｄｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｓｍｕｓｔｂｅｄｅｖｅｌｏｐｅｄ．Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｉｎｄｕｓｔｒｉａｌａｃｑｕｉｒｅｍｅｎｔ，ｔｈｅｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｓｖｓｔｅｍｆｏｒｍｕｌｔｉｖａｒｉａｂｌｅｐｒｏｃｅｓｓｉｓｅｓｓｅｎｔｉａｌｌｙｔｏｓｏｌｖｅａｄｅｓｉｇｎｏｆｍｕｌｔｉｖａｒｉａｂｌｅｍｕｌｔｉ—ｏｂｊｅｃｔｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄｏｐｔｉｍａｌｐｒｏｂｌｅｍ．ＴＭｓｐａｐｅｒｓｔｕｄｉｅｄｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍｆｒｏｍａｎｅｗｐｏｉｎｔｏｆｖｉｅｗ—·ｏｔ吁ｅｃｔＰｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ，ｔｈｅｎｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄａｎｏｖｅｌｃｏｎｔｒｏｌｍｅａｎｓ—ＭｏｄｕｌａｒＭｕｌｔｉｖａｒｉａｂｌｅＤｙｎａｍｉｃＭａｔｒｉｘＣｏｎｔｒｏｌｆＭＭＤＭＣ），ｈａｄｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎ９１ｉｚｅｄａｎｄｃｈｅｃｋｅｄｕｐｉｔｂａｓｅｄｏｎｔｈｉｓ．ＴｈｅＭｏｄｕｌａｒＭｕｌｔｉｖａｒｉａｂｌｅＣｏｎ打ｏｌｌｅｒｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＬｅｘｉｃｏｇｒａｐｈｉｃＭｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎ．ｍｅｔｈｏｄｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｍｕｌｔｉ—ｏｂｊｅｃｔｌｉｎｅａｒｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓ．Ｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｃａｎｏｎｅｓｏｌｖｅｔｈｅｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄｃｏｎｔｒｏｌｐｒｏｂｌｅｍｓｅｘｐｌｉｃｉｔｌｙ．Ｕｓｉｎｇｔｈｅｍｏｄｕｌａｒｓｔｒａｔｉｆｉｅｄｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，ｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒａｓｓｉｇｎｓｔｈｅｇｏａｌｓｉｎｔｏｅａｃｈｃｏｎｔｒｏｌｍｏｄｕｌｅａｎｄａｒｒａｎｇｅｓｔｈｅｍｏｄｕｌｅｓｉｎｔｏａｑｕｅｕｅａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｐｒｉｏｒｉｔｉｅｓｏｆｔｈｅｇｏａｌｓ．Ｗｈｅｎｔｈｅｓｏｌｕｔｉｏｎｉｓｎｅｅｄｅｄ，ｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｖｉｓｉｔｓａｌｌｔｈｅｍｏｄｕｌｅｓｆｒｏｍｈｉｇｈｐｒｉｏｒｉｔ、，ｔｏｌｏｗａｎｄｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅＶａｌｕｅｓｏｒｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｍａｎｉｐｕｌａｔｅｄｖａｒｉａｂｌｅｓ．１Ｍｓｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓｔｏｐｓｗｈｅｎａｎｇｏａｌｓａｒｅａｃｈｉｅｙｅｄｏｒａｌｌｍａｎｉｐｕｌａｔｅｄｖａｒｉａｂｌｅｓｈａｖｅｆｉｘｅｄｖａｌｕｅｓ．Ｉｎｔｈｅｌａｔｅｒｃａｓｅ，ｓｏｍｅｇｏａｌｓｍａｙｎｏｔｂｅｆｕｌｆｉｌｌｅｄ．Ｂｕｔｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｄｉｓｒｅｇａｒｄｓｔｈｅｓｅｇｏａｌｓｉｎｏｒｄｅｒｔｏｋｅ印ｔｈｅｈｉｇｈｐｒｉｏｒｉｔｉｅｓｇｏａｌｓｓａｔｉｓｆｉｅｄ．Ｔｈｉｓｉｄｅａｆｏｌｌｏｗｓｔｈｅａｃｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｔｈｅｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｐｒｏｃｅｓｓｃｏｎｔｒ０１ｔａｓｋＡｆｔｅｒｍａｓｔｅｒｉｎｇｔｈｅｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆｓｔａｉｒ－ｌｉｋｅＭｏｄｕｌａｒＭｕｌｔｉｖａｒｉａｂｌｅＤｙｎａｍｉｃＭａｔｒｉｘＣｏｎｔｒｏｌ，ｗｅｉｍｐｏｒｔｅｄｔｈｅｓｅｌｆ－ａｍｅｎｄａｔｉｏｎｃｏｎｓｔｒｕｃｔｗｉｔｈｍｅａｎｓｏｆｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｑｕｏｔｉｅ押．ＷｅｄｅｖｅｌｏｐｔｈｅｒａｔｈｅｒｇｅｎｅｒａｌｓｏｆｔｗａｒｅｐａｃｋａｇｅａｆｔｅｒｔｈｏｒｏｕｇｈａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄｐｒｏｖｉｄｅｓｅｒｖｉｃｅｓｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅＵｎｉｔｅｄｉｎｔｅｒｆａｃｅ．ｗｅａｐｐｌｉｅｄｔｈｉｓＭＭＤＭＣｓｔｒａｔｅｇｙｉｎｃｏｍｍｏｎｐｒｅｓｓｕｒｅｐｙｒｏｃｈｅｍｉｃａｌｆｕｒｎａｃｅｏｆｅａｓｔ－ｄｉｓｔｉｌｌａｔｉｏｎｄｅｖｉｃｅａｔＬｉａｏＨｅｏｉＪ矗ｅｌｄｐｅｔｒｏｌｅｕｍｒｅｆｉｎｅｒｙ．ＬｏｎｇｔｅｒｍｏｐｅｒａｔｉｏｎｈａｓａｎｄｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙａｎｄｐｒｏｖｅｄｔｈａｔｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｃａｌＩｄｅａｌｗｉｔｈｖａｒｉｅｔｉｅｓｏｆｇｏａｌｓｍａｔｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ｓｕｃｈａｓｃｈａｎｇｅａｂｌｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，ｂｌｕｎｔｎｅｓｓｔｏｔｈｅｐｌａｎｔｕｎｃｅｒｔａｉｎｔ、ｒａｎｄｔｈｅｅｘｃｅｌｌｅｎｔｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ，ａｒｅｔｈｅｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎｏｆ出ｅｉｎｄｕｓｔｒｉａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｈａｓｔｈｅｐｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅｗｉｄｅｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｆｕｔｕｒｅ．ＴｈｅｐａｐｅｒａｌｓｏｐｏｉｎｔｓｏｕｔｓｏｍｅｐｏｔｅｎｔｉａｌｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｏｕｒＣｕｒｒａｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎｄｓｏｍｅｓｏｌｕｔｉｏｎｓａｎｄｐｒｏｍｏｔｉｏｎｓａｓｗｅｌｌ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ＭｕｌｔｉｖａｒｉａｂｌｅＭｕｌｔｉ—ｏｂｊｏａＣｏｎｓｔｒａｉｎｅｄＣｏｎｔｒｏｌ，ＭｏｄｕｌａｒＭｕｌｔｉｖａｒｉａｂｌｅＣｏｎｔｒｏｌ，ＬｅｘｉｃｏｇｒａｐｈｉｃＭｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰｒｉｍａｒｙＭａｎｉｐｕｌａｔｅｄＶａｒｉａｂｌｅ，Ｓｔａｉｒ－ⅡｋｅＣｏｎｔｒｏｌＳｔｒａｔｅｇｙ，ＤｙｎａｍｉｃＭａｔｒｉｘＣｏｎｔｒｏｌ，ｏｂｊｅｃｔ－ｏｒｉｅｎｔｅｄ？ＭｏｄｅｌＰａｒａｍｅｔｅｒＳｅｌｆ－Ａｍｅｎｄａｔｉｏｎ．横块善奄Ⅵ动态艇辞撞秘鼻注磅究ｓ强甬－歼麓第２页致谢论文完稿之际，我要对我的导师吴刚呈上深深谢意。
关于DMC控制算法的几个问题
关于DMC控制算法的几个问题
淳于怀太;钟晶;刘新佳
【期刊名称】《天津工业大学学报》
【年(卷),期】1990(000)001
【摘要】本文对 DMC 控制算法的特点、脉冲传递函数、作用对象模型及其与状态空间模型的关系等问题,进行了全面系统的理论性探讨,并提出了作者的见解。
【总页数】13页(P38-50)
【作者】淳于怀太;钟晶;刘新佳
【作者单位】天津纺织工学院自动化系控制教研室;天津纺织工学院自动化系控制教研室
【正文语种】中文
【中图分类】T
【相关文献】
1.多变量DMC预测控制算法在热工系统控制中的应用研究 [J], 李书才;董建康;张力
2.工业组态软件嵌入DMC控制算法的实现 [J], 纪彬;高延英;白广利
3.DMC-DMC串级控制算法分析与研究 [J], 邱晓惠;郭伟
4.DMC控制算法在食用菌温室培养中的应用研究 [J], 于囡囡;谢子锋
5.基于DMC预测控制算法的智能四驱车控制器设计与仿真 [J], 吴莹莹;丁肇红因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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基于MATLAB多变量DMC算法的仿真技术研究摘要:利用MATLAB开发系统的仿真程序,以试验室的CSTR模型为研究对象,用动态矩阵控制算法建立仿真模型,实现多输入多输出系统的控制,绘制出调节曲线,分析各个参数对系统性能的影响。
结果表明,该控制算法得到较好的控制效果。
关键词:机理建模动态矩阵控制(DMC) CSTR系统过程控制
在工业生产中广泛应用着各种反应器,连续搅拌反应是非常重要的反应过程,能代表许多反应系统的特性。
同时,连续搅拌反应器(CSTR)模型比其他连续反应器类型简单。
控制系统大多为多变量控制,各被控量与输出量之间有紧密的联系,而且被动对象有较大的时间滞后,PID算法不能达到控制要求。
1 连续搅拌反应器及其数学模型
1.1 CSTR过程分析
用连续搅拌反应器实现冷热水混合,Q1、Q2、T1、T2分别为热水和冷水的流量及温度。
温度、液位具有较强的耦合性,冷水、热水分别流入冷热水的水槽,进入混和器进行混合。
控制进水电磁阀的开度,调节温度和液位。
1.2 机理建模
建模是基于以下假设:
(1)1号容器和2号容器中的液体为同种液体;
(2)3号容器中的冷热液体混合均匀。
根据物料守恒定律(见式1):
根据能量守衡定律:
3号容器中液体单位时间内热量的变化率应等于1号容器和2号容器单位时间内带入的热量,减去3号容器流出液体带走的热量,见式(5):
2 动态矩阵控制
动态矩阵控制(DMC)是预测控制的一种。
DMC算法以系统的的阶跃响应模型作为内部模型,适用于渐进稳定的线性对象。
对于非线性对象,可以在工作点处线性化,包括模型预测控制、滚动优化和反馈校正等技术方法。
2.1 控制器设计
温度和液位具有较强的耦合性,而且有较长的时间滞后。
因此,对温度和液位的控制通常采用DMC预测控制算法,得到的控制量不直接加到控制对象上,而是把由液位偏差经DMC算法得到的控制量作为控制注入水的流量,把由温度偏差经DMC算法得到的控制量作为控制注入水量的参考值。
控制系统设计的原理框图见图1。
2.2 动态矩阵控制软件设计
动态矩阵控制软件的设计重点考虑的是动态加权及在线整定功能,能有效的处理大规模复杂控制问题,能容易处理大纯滞后及大的时间常数问题,尤其重视系统的实用性、先进性、可靠性,以便能够方便地移植到各种同类控制系统中,使系统能够连续平稳运行,实现生产装置的高效控制。
动态矩阵控制软件设计流程见图2。
实测被控量响应曲线和控制量变化曲线见图3。
由图3可以看出,当P=20、仿真时间t=100时,响应曲线具有良好的稳定性,响应时间适当。
这组参数能够很好地实现系统的控制性能。
3 结论
本文旨在对连续搅拌反应器类控制系统进行机理分析,建立适用于生产过程控制等应用领域的数学模型,利用动态矩阵控制实现对CSTR系统液位及温度的控制。
一般情况下,工业过程时间滞后较大。
采用DMC控制器,消除了时间滞后,是PID无法达到的,实现了系统的最优控制思想。
本文介绍的基于MATLAB多变量DMC算法控制系统设计方法,已在潍坊海化新型溴素生产物料远程自动监控系统和不停井原油防污染清蜡车控制系统中得到应用,均达到理想的控制效果。
参考文献
[1]王树青.先进控制技术及应用[M].北京:化学工业出版社.2001.
[2]迟善武.新型溴素生产物料远程自动监控系统[J].工业仪表与自动化装置.2006,(3).。