广义预测控制提升泵控马达调速系统稳定性与跟踪性能

本文主要探讨了"基于广义预测控制的泵控马达调速系统的研究"这一主题，针对泵控马达系统中存在的参数时变、外界扰动等不确定性问题，提出了一种创新的控制策略。该研究首先构建了一个详细的泵控马达调速系统的数学模型，包括单输入单输出的传递函数，这有助于深入理解系统的动态特性。 广义预测控制（Generalized Predictive Control, GPC）作为一种先进的控制方法，它利用模型预测技术来克服系统非线性和时变性带来的挑战。GPC由Clarke在20世纪80年代发展而来，其原理是基于被控对象的参数模型，但对模型的精确度要求相对较低，强调了其在处理不确定性和保持良好跟踪性能方面的优势。 作者通过文献[2]和[3]的研究发现，GPC的鲁棒性得益于其预测建模误差的能力，使得系统能在面对扰动时仍能保持稳定的调速性能。在永磁同步电动机控制和电液力伺服系统中的应用已经证实了GPC的有效性。 针对具体的泵控马达系统，作者考虑了直流电动机、比例变量泵和液压马达等关键组件，建立了系统的数学模型，并将其转化为离散化的受控自回归积分滑动平均模型（CARIMA）。这种模型允许进行向前多步的输出预测，通过滚动优化策略来确定最优控制信号，从而显著提高了系统的跟踪性能和鲁棒性。 在仿真分析部分，文章讨论了两种具体的情景：液压马达转速受到负载扰动和转动惯量变化。通过仿真结果，研究者验证了基于广义预测控制的方案能够显著改善泵控马达系统的调速性能，使其在各种不确定性条件下表现出良好的稳定性和响应能力。图4展示了这些仿真结果的关键数据，而参考文献10则提供了更多关于此研究方法和技术细节的信息。 总结来说，这篇文章深入研究了广义预测控制在解决泵控马达系统调速问题中的应用，通过理论建模、仿真分析和实验证明了这种方法在提高系统稳定性和鲁棒性方面的优越性，对于实际工业控制系统的优化具有重要的参考价值。