广义预测控制及其在蒸馏塔温度控制中的应用

随着广义预测控制(GPC)在工业过程控制中的广泛应用,GPC的研究已成为当前自动控制工程界的研究热点.阐述了GPC的各种算法和应用研究状况,并对GPC在减压塔原油蒸馏装置温度控制中的应用进行了讨论.     

最优自适应广义预测控制在常压加热炉中的应用

对常压加热炉的最优操作条件和最优自适应广义预测控制进行研究。维持过剩空气系数在最优值附近，能够有效提高常压加热炉的热效率。针对燃烧控制与优化的特殊要求，通过在线优化方法得到最优值，并采用广义预测控制算法实施控制。引入阶梯式和自校正控制策略后，系统的鲁棒性和抗干扰能力得到改善。     

带有误差校正的广义预测控制在单元机组中的应用

随着电力工业的不断发展,大型单元机组的控制对象复杂、大滞后、非线性、模型难以建立等特点也越来越显著。预测控制在处理这类复杂对象方面有着独特的优势,但预测模型的建立一般对建模误差的影响考虑不够充分,容易造成误差累积。针对这一现象,本文给出了带有预测误差及误差变化率校正的广义预测控制算法。并且将该算法应用到某国产300MW火电厂单元机组协调控制系统中,仿真结果表明,该算法控制品质良好。     

PI型广义预测控制算法在模拟氯化聚乙烯生产温度控制中的应用

根据对氯化聚乙烯生产工艺和控制要求的分析,应用PI型广义预测控制算法,在B＆R公司的可编程计算机控制器（PCC）上,用Automation Studio BASIC语言编写了控制程序,开发了相应的模块,并完成了对模拟氯化聚乙烯生产中升温、恒温过程的实际温度对象的控制。实验结果表明：此算法具有较小的超调、较好的跟踪性能、抗干扰性和鲁棒性。     

基于广义预测控制的间歇生产迭代优化控制

针对间歇生产,提出了一种基于广义预测控制的批次迭代优化控制策略--BGPC,在间歇过程中引入批次间优化的思想,将迭代学习控制ILC和广义预测控制GPC相结合,在GPC实时结构参数辨识的基础上利用前面批次的模型预测误差修正当前批次的模型预测值.该算法能够有效地克服模型失配、扰动和系统参数变化等情况.文章最后以一个数值例子和间歇反应器为对象进行仿真试验,验证了该算法是有效的.     

维生素C生产及应用概况

本文综述了国内外维生素Ｃ生产及应用情况，并提出发展我国维生素Ｃ生产的建议。     

基于RBF网络的广义预测控制在单元机组中的应用

大型火电机组具有控制对象复杂、非线性、大滞后、模型难以建立等特点,用传统的控制方法很难得到最佳的运行效果。本文在RBF神经网络建模的基础上,采用多变量广义预测控制策略,可有效弥补上述不足。仿真结果表明了其有效性。     

P-隐式广义预测控制在球磨机制粉系统中的应用

球磨机制粉系统多变量、强耦合的特点使得传统的控制策略难以取得良好的控制效果。通过选择合适的权矩阵,预测控制可以实现间接解耦控制,但系统的跟踪性能将大大降低。提出了带比例调节器的隐式广义预测控制(P-隐式GPC)算法,将其他通道对当前通道的影响作为扰动,从而实现近似解耦。在目标函数中用控制量的增量代替控制量,使控制增量变化不至过于剧烈,新增加的比例调节器使设定值与实际值的偏差实时改变,增强了系统的跟踪性能。将该算法应用到球磨机制粉系统取得了良好的控制效果。     

纸机模型的预测函数控制

造纸过程是一个多变量、强耦合、大时滞的过程,采用传统的PID控制要达到很好的控制效果是很困难的。采用三种预测控制方法分别对纸机模型进行控制,并分别进行了仿真研究。从仿真结果可以看出,动态矩阵的跟踪效果不如广义预测控制,广义预测控制算法的跟踪性能较好,但是计算量较大,预测函数控制的响应速度较快,计算简单,控制效果也较好。     

基于模型预测控制的反应再生工艺控制实现

介绍了先进控制系统中的模型预测控制技术。具体阐述了模型预测控制中的动态矩阵控制算法（DMC）,包括预测模型,滚动优化,反馈校正。并以炼油厂催化裂化装置的反应再生工艺为例,分析了反应再生工艺控制的多变量、多耦合特性,指出了控制的难点。最后,采用动态矩阵控制算法对反应再生工艺的一再、二再温度进行了优化控制,最终实现了控制目标。     

基于模型预测控制的反应再生工艺控制实现

介绍了先进控制系统中的模型预测控制技术。具体阐述了模型预测控制中的动态矩阵控制算法（DMC）,包括预测模型、滚动优化、反馈校正。以炼油厂催化裂化装氍的反应再生工艺为例,分析了反应再生工艺控制的多变量、多耦合特性,指出了控制的难点。最后,采用动态矩阵控制算法对反应再生工艺的一再、二再温度进行了优化控制,最终实现了控制目标。     

非线性多变量系统的多模型广义预测解耦控制

针对实际工业过程中多变量系统存在着非线性、工况范围广、耦合强的特点,提出基于设定值观测器的非线性多模型广义预测解耦控制算法。该方法由线性广义预测控制器、一种新的设定值观测器和切换机构组成。理论分析和仿真结果表明,该控制策略不但可以保证闭环系统B IBO稳定和渐近收敛,而且能够得到很好的控制效果。     

基于FGPC的单元机组协调控制系统研究

针对单元机组的大迟延、强耦合、参数时变且不确定性的特点,将T—s模糊模型引入预测控制中,作为预测模型。首先,用改进的模糊c一均值聚类算法和随机牛顿法辨识得到非线性系统的T-s模型;然后基于线性化后的系统模型设计模糊广义预测控制器,并对非线性对象进行在线控制。仿真结果表明：FGPC对于时变的非线性系统具有很好的控制效果。     

状态多重时滞系统的预测控制算法及应用

针对石油化工过程状态多重时滞的特点，提出多重时滞系统的预测控制算法，给出基于本算法的闭环系统稳定性条件。仿真和应用结果表明，该算法提高了闭环系统的鲁棒性，是有效和可行的。     

基于广义预测控制为主的综合控制算法构成控制器的开发与应用

提出一种以广义预测控制算法为主,以由Smith预估参数组成的无模型控制律为辅,以多变量状态反馈为前馈的综合控制算法控制器,其中广义预测控制算法在PC机中实现并通过与DCS通讯完成数据交换,而Smith预估控制、无模型控制率、多变量状态反馈算法均在DCS中实现。此种控制器克服了广义预测控制抗干扰能力弱的缺点,在加热炉控制应用中其优越性得到充分体现,解决了加热炉自动控制的难题,保证了工艺指标。     

加热炉炉温的模糊广义预测控制仿真研究

针对加热炉炉温的大惯性、大滞后及非线性等特点,提出一种基于T-S模糊模型的模糊广义预测控制策略。T-S模糊模型的前件和后件参数分别采用粒子群优化的模糊C-均值算法和递推最小二乘法辨识,根据输入变量更新模型隶属度并将T-S模糊模型等价转换为线性模型,以此作为预测模型应用于广义预测控制。仿真结果表明:该方法在不同工况下均具有较短的调节时间,在扰动作用下有很强的鲁棒性。     

基于IGA和Hammerstein模型的非线性系统广义预测控制

针对非线性程度较高的系统,设计了一种广义预测控制器。该设计基于Hammerstein模型的动静态可分离特性,首先利用具有全局搜索能力的免疫遗传算法（IGA,Immune Genetic Algorithm）在线辨识模型的一些关键参数,然后运用广义预测控制策略实现对该系统的预测控制。仿真试验结果表明,该设计能够准确预测,而且稳定性好、稳态误差小。