约束Hammerstein系统构造性预测控制及其在聚丙烯牌号切换控制中的应用

针对具有状态、输入和中间变量约束的连续时间Hammerstein系统,提出了一种多变量构造性模型预测控制策略。首先,基于Hammerstein系统的特殊结构,利用Raccati方程构造线性环节的控制Lyapunov函数,进而设计其一族可调控制律（即稳定控制类）。其次,对约束Hammerstein系统定义一个有限时域滚动优化控制问题,通过在线优化计算实际预测控制量。利用Lyapunov稳定性定理建立闭环系统渐近稳定的充分条件。最后,以工业聚丙烯装置牌号切换控制为例,仿真验证本文结果的有效性。     

约束控制偏差处理及其在精馏塔预测控制中的应用

针对约束控制中输出偏差处理方法，一改过去约束区间内输出偏差为0、区间外为e=yap-y的简单处理方法，提出的新方法可以避免在约束边界上跳变（偏差函数连续）、保证测量值尽量往中心给定值靠近。所提偏差处理方法用于精馏塔多变量预测控制的仿真实验，显示出该方法的重要性和对控制结果的影响。输出偏差处理方法已成功应用于乙烯精馏塔多变量预测控制的工程实践中。     

对角CARIMA模型抗扰约束广义预测控制

针对存在输入和输入增量约束的多变量系统,提出了一种基于变权重的对角CARIMA模型抗扰动约束广义预测控制算法。根据对角CARIMA模型中的A和C矩阵为对角形式的特点,将多输入多输出系统分解为多个多输入单输出系统进行预测和控制,简化了控制器的设计,降低了变量之间的耦合性。根据模型预测值与参考轨迹之间的偏差实时调整目标函数中各输出跟踪误差的权重,达到抑制由耦合而造成回路之间扰动的目的。权重调整的基本原则是,每个输出的预测值跟踪参考轨迹的权重由其他输出在同时刻偏离其参考轨迹的误差平方加权和构成。当某个输出偏离其目标值时,其他输出的控制作用相对增强,避免输出之间的相互扰动,达到抑制扰动的目的。同时,分析了系统输入和输入增量约束的表达形式。利用多变量广义预测控制（MGPC）以及提出的扰动抑制方法,分别对Shell重油分馏问题进行了仿真实验,仿真结果验证了算法的有效性。     

对角CARIMA模型抗扰约束广义预测控制

针对存在输入和输入增量约束的多变量系统,提出了一种基于变权重的对角CARIMA模型抗扰动约束广义预测控制算法。根据对角CARIMA模型中的A和C矩阵为对角形式的特点,将多输入多输出系统分解为多个多输入单输出系统进行预测和控制,简化了控制器的设计,降低了变量之间的耦合性。根据模型预测值与参考轨迹之间的偏差实时调整目标函数中各输出跟踪误差的权重,达到抑制由耦合而造成回路之间扰动的目的。权重调整的基本原则是,每个输出的预测值跟踪参考轨迹的权重由其他输出在同时刻偏离其参考轨迹的误差平方加权和构成。当某个输出偏离其目标值时,其他输出的控制作用相对增强,避免输出之间的相互扰动,达到抑制扰动的目的。同时,分析了系统输入和输入增量约束的表达形式。利用多变量广义预测控制(MGPC)以及提出的扰动抑制方法,分别对Shell重油分馏问题进行了仿真实验,仿真结果验证了算法的有效性。     

线性规划实现动态优化的模型预测控制策略

为减小模型预测控制算法中动态优化部分的计算复杂度,提出了用线性规划而非二次规划解决模型预测控制动态优化方法。对单输入单输出和多输入多输出模型预测控制的情形,以控制增量、输出增量和偏移变量作为优化变量,建立线性等式约束和不等式约束,并引入线性目标函数,形成线性规划问题。通过加入多种软约束,可改善动态过程的性能指标,达到平稳控制的目的。最后通过一个实例验证了方法的有效性。     

基于加权偏离度统计方法的预测控制性能评估算法

针对带区域约束条件的预测控制系统性能评估问题,在考虑过程输出变量约束类型的基础上,提出了基于加权偏离度统计方法的控制性能评估算法。该方法依据控制要求的不同,将输出变量分为质量变量和约束变量,并结合工程经验合理选择变量的权重。基于系统闭环运行数据和约束设置,通过计算变量的加权偏离度得到控制系统的性能评估指标,从而为预测控制器的参数调整和性能提升提供了决策依据。系统仿真实例和工程应用证明了该评估算法对区域预测控制系统性能评估的有效性。     

基于滑模的多变量广义预测解耦控制

针对多变量控制系统的耦合问题,将广义预测控制和滑模控制结合起来,提出一种基于滑模的多变量广义预测解耦控制方法.首先把m个输入n个输出的多变量耦合系统分解成m个输入单个输出子系统,再通过对子系统输出预测得到滑模切换函数值,求解开环优化求得控制律,最后通过仿真实验表明,该控制方法对多变量耦合系统的控制是正确有效的.     

先进控制技术在纯碱生产碳化过程中的应用

纯碱生产装置中的碳化塔既是多相反应器又是多步结晶器,其中包含了吸收、反应、多相流、传热和传质等多种复杂的物理、化学过程。本文以某纯碱厂碳化系统为背景,将模型预测控制软件应用于5组共25座碳化塔中,开发了一个包含上百个被控变量、操纵变量和干扰变量的多变量预测控制器来解决该碳化系统的约束多变量控制问题。工业应用结果表明：模型预测控制软件能够确保碳化系统长期在最佳状态运行,进而降低物料消耗、改善产品质量和节省操作费用,使生产效益得到优化。     

多变量约束预测控制在常压塔系统中的应用

利用多变量系统能处理变量之间强耦合作用以及预测控制对模型要求不高的特点，将多变量约束预测控制应用于常压塔温度控制系统中，效果较好。     

快速增量约束预测控制及在GLCC液位控制中的应用

针对气-液柱状旋流式(GLCC)多相流量计的液位控制问题,提出一种增量多变量模型预测控制(MPC)算法。采用控制增量状态空间模型和阶梯式控制策略,建立约束多变量MPC优化控制问题。为在线计算约束优化问题,引入坐标轮换法和黄金分割法,在线计算控制变量增量值,进而得到预测控制量。最后,以GLCC多相流量计的两输入单输出液位控制模型为例,仿真验证本文算法的有效性。     

过程预测控制中约束可行性研究与在线调整

化工过程控制中,普遍存在着各种对输入和输出变量的约束条件。系统与约束之间的矛盾有可能造成约束预测控制的优化问题不可行,为生产带来负面影响。基于线性系统离散状态空间的动态模型,从凸多面体距离角度,对有约束预测控制的可行性分析和不可行时的约束处理问题进行讨论,提出在每步求解约束预测控制律之前进行必要的可行性分析和合理的约束调整的在线滚动算法,从而使约束条件在整个时域得到满足,并且保证系统的控制性能。通过CSTR模型的控制仿真实验证明了该算法的有效性。     

基于ARX-PLS解耦框架下的多回路约束迭代模型预测控制方法(英文)

A multi-loop constrained model predictive control scheme based on autoregressive exogenous-partial least squares （ARX-PLS） framework is proposed to tackle the high dimension, coupled and constraints problems in industry processes due to safety limitation, environmental regulations, consumer specifications and physical restric-tion. ARX-PLS decoupling character enables to turn the multivariable model predictive control （MPC） controller design in original space into the multi-loop single input single output （SISO） MPC controllers design in latent space. An idea of iterative method is applied to decouple the constraints latent variables in PLS framework and recursive least square is introduced to identify ARX-PLS model. This algorithm is applied to a non-square simulation system and a stirred reactor for ethylene polymerizations comparing with adaptive internal model control （IMC） method based on ARX-PLS framework. Its application has shown that this method outperforms adaptive IMC method based on ARX-PLS framework to some extent.     

带约束输入的多变量广义预测解耦控制及其在化工过程中的应用

A constrained decoupling （generalized predictive control） GPC algorithm is proposed for MIMO （malti-input multi-output） system. This algorithm takes account of all constraints of inputs and their increments. By solving matrix equations, the multi-step predictive decoupling controllers are realized. This algorithm need not solve Diophantine functions, and weakens the cross-coupling of the variables. At last the simulation results demonstrate the effectiveness of this proposed strategy.     

一种约束一般模型控制新方法

在引入近似预测模型的基础上 ,应用基于二次规划的滚动优化算法 ,处理被控量、操作量及其变化速率的线性约束 .将此优化算法与经典的一般模型控制 (GMC)方法相结合 ,给出了一种基于二次规划的约束一般模型控制新方法 .     

基于区域协调分析的约束内模控制方法与研究

针对多变量系统控制输入变量受到约束的严格限制时,一般工业上都是用预测控制来显式的处理这些约束条件和变量之间的关联耦合作用,而用内模控制来解决这方面的问题还处在探索中这一现状,初步性地利用内模控制的思想,用静态优先级来协调变量之间的耦合关联,并结合模型预测理论知识,利用区域分析法判断,使控制量处在约束范围内。仿真结果表明这种设计方法对控制效果具有一定的可实现性和意义。     

AN ADAPTIVE STRATEGY FOR CONSTRAINED GENERIC MODEL CONTROL

The performance of control systems on industrial processes is often constrained—constraints on the process inputs and outputs. Effective control algorithms must be cognizant of the presence of these constraints. Generic Model Control (GMC) is a model-based control framework for both linear and nonlinear systems without explicit constraint handling. In this paper, it is shown that an adaptive approach can be incorporated within GMC to accommodate the constraints by adapting one of the two GMC parameters during the control procedure. Adaptation is determined to be necessary when the predicted process state and output variables as calculated by the process model violate their constrained values. The adaption is achieved through assessing the sensitivities of the constraints to the GMC parameters. Two non-linear examples are presented which demonstrate the efficiency of the approach.     

A systematic method to create reaction constraints for stoichiometric matrices

Modeling rate-controlled chemically reactive systems in biocatalysis, fuel combustion, material science, and chemical process engineering involves the quantification and exploitation of interactions between many chemical species. These dynamic chemical systems, having relatively few limiting reactions, can be conceived as a series of snapshots where reactions have fixed extents but otherwise idle. Since the reactions affect the stoichiometric matrix of the internal constraints, such constrained equilibrium states cannot be defined in terms of conventional atomic mass balances.A systematic method for obtaining generalized equilibrium constraints for reaction mechanisms of arbitrary complexity is presented. Reaction matrices are converted into entity conservation matrices using row operations. The simultaneously introduced virtual components enable Gibbs energy calculations for complex reaction schemes including organic systems and enzyme-catalyzed biochemical transformations having multiple limiting reactions. Classical Gibbs energy minimization, which would otherwise readily model phase transformations and solvent interactions, is thereby made accessible to these emerging application fields.     

化工过程约束优化控制的可行性分析及约束处理

在化工领域过程控制中,普遍存在着各种对输出变量、输入变量甚至中间变量的约束。不同约束条件之间的矛盾会造成约束条件无法全部满足,优化控制器无可行解,给实际生产造成负面影响。从凸体几何角度,将化工生产过程中约束优化控制的可行性判定转化为凸多面体是否相交的问题,将不可行时合理的约束处理方案转化为一系列线性规划或非线性规划问题,提出无需人为参与的自动进行约束优化控制可行性分析和约束调整的算法。Shell公司提供的重油分馏塔典型案例实验证明,该算法能够在约束优化控制不可行时自动有效地进行合理的约束调整,超调量小,控制作用变化平缓,且有一定控制裕量。     

Plant-wide control system design: Primary controlled variable selection

This work is focused on the development of a rigorous, model-based approach for the selection of primary controlled variables as part of a plant-wide control system design methodology. Controlled variables should be selected for their self-optimizing control performance and controllability while ensuring satisfactory performance in terms of dead-time and closed loop interactions. This work has considered both self-optimizing and control performance as well as has addressed issues related to loop-interactions and superstructure constraints. The new three-stage approach developed in this work results in a large-scale, constrained, mixed-integer multi-objective optimization problem. For solving this problem, a parallelized, bi-directional branch and bound algorithm with dynamic search strategies has been developed to solve the problem on large computer clusters. The proposed approach is then applied to an acid gas removal unit as part of an integrated gasification combined cycle power plant with CO₂ capture.     

Evolutionary search for globally optimal constrained stable cycles

The problem of finding globally optimal constrained stable periodic control processes (globally optimal cycles) arising from the optimization of some chemical, biotechnological, and flight processes is considered. An evolutionary optimization algorithm dealing with a population of cycles evolving by the crossing, and the mutation operations is developed. It incorporates various constraints imposed on the optimized cycles such as the averaged control constraints, the pointwise state constraints, and the stability requirements formulated as the maximal admissible level of the modulus of the Floquet's multipliers. The proposed method is applied to the global periodic optimization of some constrained chemical production processes.