基于混沌优化有约束预测控制算法的研究

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1、ResearchesonAlgorithmofConstrainedPredictiveControlBasedonChaosOptimizationAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：ZengXianqinSupervisor：AssociateProf．YuZuojanCollegeofInformation＆ControlEngineeringChinaUniversityofPetroleum(EastChina)J性声明大学(华东)或其它教育机构的学位或学历证书而使

2、用过的材料。与我一同工作的同志对研究所做的任何贡献均已在论文中作出了明确的说明。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文作者签名：故丑葺日期：2口f7年易月，口日学位论文使用授权书本人完全同意中国石油大学(华东)有权使用本学位论文(包括但不限于其印刷版和电子版)，使用方式包括但不限于：保留学位论文，按规定向国家有关部门(机构)送交学位论文，以学术交流为目的赠送和交换学位论文，允许学位论文被查阅、借阅和复印，将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，采用影印、缩印或其他复制手段保存学位论文。保密学位论文在解密后的使用

3、授权同上。学位论文作者指导教师签名日期：2011年易月加日日期：矽"年多月Io日^●摘要模型预测控制(MPC)是工业过程控制中最具代表性的先进控制策略。实际工业过程中，控制器的求解要满足各种约束条件，有约束的DMC在线优化问题就是非线性优化问题，针对传统非线性优化方法存在计算量大、不能找到全局最优解的缺点，本文尝试用混沌优化算法解决此类问题。混沌优化算法是利用混沌运动的遍历性、初值敏感性等特点进行寻优搜索的，从理论上分析了混沌优化算法的收敛性之后，对比研究Logistic和Tent两种用于产生混沌序列的映射形式，并针对Tent映射

4、存在的小周期点问题稍作修改，然后对二次载波过程中存在的单侧寻优问题进行了研究，最后构造了一种基于Tent映射的改进混沌优化算法，在此基础上结合仿真实例，说明混沌优化算法的优越性和Tent映射的应用前景。有约束的预测控制滚动优化可以转化为标准的二次规划问题，分别将基于Tent映射的混沌优化算法、有效集算法以及Dantzig-Wolfe算法作为滚动优化策略，对比研究它们在预测控制滚动优化中的求解效果，反应再生系统的仿真结果说明了混沌优化算法的优越性。最后，将本文构造的算法用于实际过程控制中。通过OPC技术实现MATLAB和组态软件MC

5、GS的数据通讯，搭建一个在MATLAB环境中控制实际过程的实验平台，并实现对A3000过程装置的控制。PID算法的成功实施，验证了该平台的可靠性；然后，将本文研究的基于混沌优化的DMC算法作为控制策略，取得了比较满意的效果，说明该算法具有良好的控制性能。关键词：模型预测控制；约束；二次规划；混沌优化；OPCResearchesonAlgorithmofConstrainedPredictiveControlBasedonChaosOptimizationZengxianqin(ControlScienceandEngineerin

6、g)DirectedbyAssociateProf．YuZuojunAbstractModelPredictiveControl(MPC)isoneofthemostpowerfuladvancedcontrolstrategiesofindustrialprocesscontr01．Duringtheindustrialprocess，thedesignofcontrollermustsatisfysomeconstraints，then,theoptimizationofDMCisanonlinearoptimizationp

7、roblem．NonlmearoptimizationproblemhasthedefectoflargecalculationsanditCan’tfindthegiobaloptimalsolution．Tothesequestions，thispapertriestosolvethisproblemwimChaosOptimizationAlgorithm．ChaosOptimizationAlgorithmsearchestheoptimumwiththecharacteristicofergodicityandsensi

8、tivitytotheinitialvalue．AfteranalyzingtheconvergenceofCOAintheory,IeontrastivdystudiedtheLogisticandTentmappingwhichwereused