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时滞系统模型预测控制算法及混沌系统预测控制同步研究

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燕山大学硕士学位论文原创性声明及燕山大学硕士学位论文使用授权书

第1章绪论

第2章预备知识

第3章基于滑模的时滞系统广义预测控制

第4章时滞系统预测函数PI控制

第5章Hénon混沌系统的广义预测控制与同步

第6章广义Hénon映射预测函数控制与同步

结论

参考文献

攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果

致谢

作者简介

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摘要

模型预测控制通过在线求解一个有限时域开环最优控制问题来获得最优预测控制序列,并将当前时刻的控制作用于对象,在下一采样时刻基于新的状态或输出测量值重复上述过程。时滞现象在工业动态系统中是普遍存在的,因此研究时滞系统模型预测控制具有重要的理论价值和实际应用意义。最近几十年,混沌同步在保密通信、扩频通信等领域显示出良好的应用前景,所以混沌控制系统的设计也是一个很有意义的研究课题。 本文在阅读了大量参考文献的基础上,着重研究了时滞系统模型预测控制算法和离散混沌系统的预测控制同步。 首先,将广义预测控制与离散滑模控制相结合,并加入柔化输入信号的方法,针对时滞系统,提出一种滑模等式约束的时滞系统广义预测控制算法,设计出相应的控制器并证明其稳定性。 其次,提出一种具有比例—积分结构的时滞系统预测函数控制方法,通过在性能指标函数中分别引入预测输出误差和预测输出增量误差,使设计的控制器具有比例—积分结构,仿真结果表明,该方法具有较好的跟踪能力、抗干扰能力和鲁棒性。 最后,将模型预测控制用于混沌控制与同步的研究中。一方面,利用带有终端滑模等式约束的广义预测控制器,实现了Hénon混沌系统的追踪控制与同步。另一方面,针对广义Hénon映射的混沌吸引子比Hénon映射的混沌吸引子更复杂,控制与同步也更困难,提出了预测函数控制器,在滑模区外采用预测函数控制,当系统状态到达滑模区内采用离线设计好的滑模等效控制,仿真结果表明,该算法具有良好的跟踪能力和抗干扰能力。

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