基于數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)控制模型性能診斷方法研究.pdf

1、預(yù)測(cè)控制作為一種先進(jìn)的控制策略，研究預(yù)測(cè)控制模型性能診斷技術(shù)對(duì)于保持與提高預(yù)測(cè)控制器性能、促進(jìn)先進(jìn)控制策略的推廣和應(yīng)用等方面有著重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
　　本文首先介紹了預(yù)測(cè)控制以及粒子群優(yōu)化算法(PSO)等相關(guān)基礎(chǔ)理論與方法。在此基礎(chǔ)上，主要基于目前兩種基于數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)控制器性能診斷方法提出一種基于辨識(shí)模型仿真思想的基于數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)控制性能診斷方法。主要內(nèi)容如下:
　　基于特征性能子空間的預(yù)測(cè)控制模型的性能診斷方法，該

2、方法引入了特征性能子空間來描述各性能類別的特征，建立實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和各類別數(shù)據(jù)的性能子空間并計(jì)算它們之間的距離，采用聚類分析的思想，以距離為度量來確定監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的類別，從而定位引起預(yù)測(cè)控制模型性能下降的原因。針對(duì)上述方法的不足本文提出了一種基于PSO優(yōu)化的特征性能子空間的性診斷價(jià)方法。在特征子空間的選擇上采用PSO優(yōu)化算法，使特征性能子空間的選取更具代表性通過仿真研究驗(yàn)證該方法的有效性。
　　基于PCA相似因子的預(yù)測(cè)控制模型的性能診

3、斷方法，該方法通過引入特征性能子空間來描述各性能類別的特征，計(jì)算實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和各類別數(shù)據(jù)的性能子空間之間的PCA相似因子，采用聚類分析的思想，以PCA相似因子為度量來確定監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的類別，從而定位引起預(yù)測(cè)控制模型性能下降的原因。本文提出利用PSO獲得PCA相似因子參數(shù)的性能診斷方法，仿真結(jié)果驗(yàn)證方法的有效性。在分析上述兩種方法原理、特點(diǎn)和適用范圍的基礎(chǔ)上，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器將兩種評(píng)價(jià)方法相結(jié)合，充分利用兩種方法的指標(biāo)信息，提出一種混合性