【摘 要】
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蒸汽压缩制冷系统（VCRS）在人们的生产和生活中有着广泛的应用,同时也消耗了大量的电力资源,它的运行效率亟待提高。然而,VCRS的变量之间不仅存在着强耦合性和非线性而且受到若干约束,传统的控制器难以保证它高效运行。模型预测控制（MPC）可以弥补传统的控制器的不足,它的设计过程包括动态模型的建立、动态模型参数的辨识和寻优算法的设计,本文在这三个方面开展了以下研究工作:首先,建立了VCRS动态模型,完
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蒸汽压缩制冷系统（VCRS）在人们的生产和生活中有着广泛的应用,同时也消耗了大量的电力资源,它的运行效率亟待提高。然而,VCRS的变量之间不仅存在着强耦合性和非线性而且受到若干约束,传统的控制器难以保证它高效运行。模型预测控制（MPC）可以弥补传统的控制器的不足,它的设计过程包括动态模型的建立、动态模型参数的辨识和寻优算法的设计,本文在这三个方面开展了以下研究工作:首先,建立了VCRS动态模型,完成了VCRS中各个部件模型的降阶和线性化,与实际VCRS的响应对比发现,该模型不仅能够描述VCRS的主要特性,而且还具有较高的计算精度。然后,建立了VCRS稳态模型,并利用该模型求解不同工况下系统的大部分稳态运行参数,从而减少了所需辨识的参数个数,降低了参数辨识的难度。最后,为VCRS设计了一个模型预测控制器,运用Hildreth法和拉盖尔网络法优化了MPC中寻优算法的求解过程,从而大大减少了计算最优控制动作过程的时间消耗。在MATLAB平台上,计算机仿真结果表明:即使在有约束、干扰和参数摄动的情况下,MPC系统仍然能够保证VCRS的输出快速、准确地跟踪设定值。从研究结果来看,本文所建立的VCRS动态模型和稳态模型为MPC提供了精度较高的预测模型,本文针对VCRS所设计的MPC算法为MPC在VCRS中的应用提供了参考,具有一定的工程应用价值。
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