T-S模糊模型在非线性预测控制中的应用研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了模糊预测控制算法在化工过程中的应用，特别是基于Takagi-Sugeno (T-S)模糊模型的非线性系统辨识和预测控制。作者通过研究模糊聚类算法改进了T-S模型的前件部分识别，使用最小二乘算法识别后件规则。此外，论文还深入研究了单变量和多变量的广义预测控制算法，并将其与改进的模糊模型识别方法结合，应用于实际过程控制的仿真。实验结果显示，T-S模型的广义预测控制在非线性系统控制和耦合系统中表现出优越的性能，可以有效地解决控制精度、实时性以及干扰抑制等问题。" 在这篇论文中，作者首先关注的是T-S模糊模型的辨识问题。T-S模糊模型是一种广泛应用的非线性系统表示方法，它可以将复杂的非线性系统转换为一组线性子模型的组合，简化了非线性系统的理解和控制。作者采用模糊聚类算法识别模型的前件，即输入空间的分区，而用最小二乘算法确定后件，即输出与输入之间的关系。为了提高聚类效率和准确性，作者提出了基于样本空间密度改进的减法聚类算法，这在实际的软仪表设计中取得了良好的非线性软测量预测结果。 其次，论文重点讨论了单变量和多变量广义预测控制。广义预测控制是一种前瞻性的控制策略，它利用未来一段时间内的系统模型预测来制定控制决策。作者研究了预测时域内的模型误差对控制性能的影响，并发现基于单步线性化的T-S模型的广义预测控制能提供高精度和实时性。对于多变量系统，T-S模型的广义预测控制展示了其在耦合非线性系统中的出色控制性能，能迅速应对扰动，使所有输出接近设定值。 在实际应用部分，论文通过pH值中和过程的仿真控制验证了T-S模型广义预测控制的有效性，证明了该方法在非线性系统的建模、优化计算、耦合控制和干扰抑制方面的优势。此外，现场加氢裂化项目的软测量实例进一步证实了改进聚类方法的实用性。 关键词涵盖的关键概念包括模糊预测控制，T-S模型的广义预测控制，非线性控制策略，以及改进的模糊聚类算法。这些研究为处理复杂工业过程中的非线性和不确定性问题提供了新的解决方案。