混合约束过程的多变量协调预测控制

研究了工业生产过程存在着输入、输出软硬混合约束的优化控制技术。给出了基于约束的预测控制算法，提出了用动态优先级对有硬约束的操作变量进行在线协调，当协调过程找不到满足所有约束条件的可行解时，对被控变量进行约束软化，本文采取的线性和二次型相结合的惩罚函数对预测时域上每个时刻的激活值进行惩罚，不仅可以保证可行解的存在，而且能使系统处于动态和稳态的优化性能。     

第五讲 多变量系统的预测控制（一）

第五讲多变量系统的预测控制（一）电子科技大学（成都）周云钟现代工业过程往往是复杂的多输入／多输出系统，即多变量系统。多变量系统由于输入、输出之间存在着耦合，因而控制要复杂得多。对多变量系统的预测控制也由于预测与误差校正的复杂而导致控制系统设计的复杂性...     

预测控制 第六讲 多变量系统的解耦预测控制

预测控制──第六讲多变量系统的解耦预测控制成都电子科技大学（成都）周云钟上一节以多变量系统的动态矩阵控制讨论了多变量系统的预测控制问题。本讲介绍多变量系统的一种新的预测控制方法，即频域解耦、时域预测与优化的算法。１多变量系统的频域解耦设计设一个ｍ输入...     

一种多变量连续时间预测控制方法

将积分作用自然引入单变量连续时间域预测控制规律,并通过结合多变量频域设计方 法--特征轨迹法,将单变量预测控制推广到多变量情况.仿真结果表明,该多变量算法是有 效的.     

输入变量关联约束对约束优化控制的影响特性分析

过程工业控制中除了存在常见的输入变量和输出变量幅值高低限约束, 由于工艺或者控制的需要也可能具有关于输入变量线性函数的关联约束. 不同约束条件之间的矛盾可能会造成约束条件无法全部满足, 失去了实施预测控制的基础. 从凸体顶点角度, 将具有输入关联约束的约束优化控制的可行性判定转化为凸多面集是否非空的问题. 为保证具有输入关联约束预测控制的有效实施, 本文将输入关联约束纳入到预测控制控制律的求解当中. 基于Newton控制框架, 考虑具有输入关联约束条件下, 得到基于区间控制思想的预测控制律的解析表达式, 从而分析输入关联约束条件对控制的影响. 通过典型系统模型的控制仿真实验, 验证以上方法的有效性.     

时滞多变量过程信息融合解耦控制

针对工业过程中时滞多变量线性系统各回路问存在的强耦合问题,提出一种基于信息融合估计的解耦控制方法.通过融合主通道和相应耦合通道的期望输出软约束信息和控制能量软约束信息,估计出二次性能指标下的最优自适应解耦控制律.进一步对无限预见期望输出信息进行一步预见等效处理,获得计算更简单的近似最优解耦控制律.实例仿真结果表明了该解耦控制器具有计算量小、解耦程度可调以及控制品质好等优点.     

基于关联存储网络的非线性约束监督预测控制

设定值优化是复杂工业过程中一种有效的优化控制手段,通过在通常的校正级上面加一层监督级而实现.模型预测控制已广泛应用于工业过程控制,但约束优化的实现是一个难题.鉴于此,建立了非线性监督预测控制的模糊神经网络模型,由此推导出监督预测控制的可行解,并用于燃气轮机系统转速和功率的控制.仿真结果表明了该方法的优越性.     

对角CARIMA模型多变量自适应约束广义预测控制

为了简化约束存在时多变量广义预测控制算法的设计与实现,依据对角CARIMA模型的结构特点,将多输入多输出对象的参数辨识和模型预报问题转化为一系列多输入单输出子对象的参数辨识和模型预报问题.推导了输入输出的约束形式及优化求解过程.简化了多变量对象的参数辨识、模型预报、目标函数和约束条件系数矩阵的计算.在由DCS控制的非线性液位装置上的对比实验结果表明了该方法的有效性.     

大型单元机组实现协调预测控制的研究

大型单元机组的控制对象复杂、滞后大且是时变的多变量系统,模型难于准确建立,传统的控制策略很难使其达到最佳的运行状态。针对双输入双输出的火电机组机炉协调控制系统,提出了一种建立在解耦基础上的多变量DMC的分散优化算法,将多变量的DMC算法分散为单变量的DMC算法,该算法简单、计算量少、鲁棒性强。仿真结果表明,所提出的这种算法在单元机组负荷控制系统中是十分有效的。     

多变量连续预测控制的动态补偿*

本文利用多变量系统的频域设计方法－特征结构分解，将多变量系统分解为一组独立的ＳＩＳＯ特征子系统，对各特征子系统，通过加权补偿，由极点配置保证闭环特征子系统稳定，进而保证原闭环系统渐近稳定。     

催化裂化主分馏塔产品质量的广义预测控制策略

建立了FCCU主分馏塔的动态数学模型,提出对产品质量进行多变量广义预测控制的策略,并采用双层控制结构以保证操作上的安全性.闭环控制仿真研究效果理想,为工程实现奠定了基础.     

多变量模糊预测控制及其应用研究

将文献「３」的单变量模糊预测控制方法加以推广，提出一种多变量模糊预测控制算法，并将其应用无机组负荷控制系统。仿真结果表明，所提出的多变量模糊预测控制方法是有效的。     

多变量系统的广义预测控制解耦设计

针对在系统关联严重的情况下,通过选择合适的权矩阵,预测控制可以实现间接解耦控制,但是系统的跟踪性能将大大降低的问题,提出了一种带设定值观测器的多变量广叉预测解耦控制算法,结合前馈解耦控制策略与广义预测控制律,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于...     

多变量加权多步预报控制*

对于线性多变量系统,本文给出了一种完全不同于以往的全状态反馈或观测器-控制器型的算法——多变量加权多步预报控制(MWLPC)算法。这种算法除引进了预测控制中的多步输出预报、滚动优化等机制外,最重要的是在二次型性能指标中引入了可调的多项式或有理分式矩阵权因子;适当选取这些权因子,便可按设计要求、仅用系统的输出信息反馈便能任意配置闭环系统的特征矩阵,从而保证闭环稳定性和其他优良性质。此外,该算法不改变原系统的零点,因而适用于非最小相位系统。     

基于RBF神经网络的改进多变量预测控制

针对一类多输入多输出非线性被控对象,提出一种基于单神经网络的预测控制算法,应用RBF神经网络对非线性系统进行辨识,并计算被控系统多步预测输出值.该方法通过对传统预测目标函数加以改进,给出一种带微分项的多步预测目标函数,通过迭代寻优实时给出优化控制量.该方法实时性好,简化了传统预测控制算法,加快了滚动寻优的速度,有效地抑制了系统惯性和输入时滞所带来的超调,减小了模型误差、干扰及不确定性对控制器的影响.仿真及应用结果表明了该方法的有效性.     

有约束多变量动态矩阵控制算法

针对我变量有约束动态矩阵控制问题,以输出预测值与未来参考轧迹序列误差的绝对值之和作为性能指标,通过线性化处理使其转化为目的的规划问题,从而使在线滚动优化非常容易,并可充分利用全部操作变量优化系统的动态性能。当约束遭到振动短暂破坏时,不会象线性规划那样终止计算,而是继续向参考轧迹逼近,在有限时域内达到设定值。仿真实例验证了该算法的有效性。     

具有时滞和干扰的多变量系统预测函数控制方法的研究

提出了一种新的多变量系统预测函数控制算法,该方法可以适用于具有时滞和外部干扰的多变量系统。利用该控制算法可得到一个解析的控制量计算方程,其中各个控制器参数均可离线计算,因此在线时算法简单,计算量小,可以广泛用于解决各种快、慢速对象的控制问题。仿真结果表明该多变量预测函数控制律具有克服干扰和时滞、跟踪性能好、控制精度高等特点。