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。     

一种基于测量的双层动态优化策略及其在青霉素发酵过程中的应用(英文)

One measurement-based dynamic optimization scheme can achieve optimality under uncertainties by tracking the necessary condition of optimality (NCO-tracking), with a basic assumption that the solution model remains invariant in the presence of al kinds of uncertainties. This assumption is not satisfied in some cases and the stan-dard NCO-tracking scheme is infeasible. In this paper, a novel two-level NCO-tracking scheme is proposed to deal with this problem. A heuristic criterion is given for triggering outer level compensation procedure to update the solution model once any change is detected via online measurement and estimation. The standard NCO-tracking process is carried out at the inner level based on the updated solution model. The proposed approach is il ustrated via a bioreactor in penicil in fermentation process.     

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。