首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于广义预测控制的间歇生产迭代优化控制
引用本文:樊雷,王海清,宋执环,李平.基于广义预测控制的间歇生产迭代优化控制[J].化工自动化及仪表,2006,33(2):25-28.
作者姓名:樊雷  王海清  宋执环  李平
作者单位:浙江大学,工业控制技术研究所,工业控制技术国家重点实验室,杭州,310027
基金项目:中国科学院资助项目 , 德国洪堡基金
摘    要: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.

关 键 词:广义预测控制  迭代学习控制  间歇生产  最优控制  批次间优化
文章编号:1000-3932(2006)02-0025-03
收稿时间:02 22 2006 12:00AM
修稿时间:2006年2月22日

Iterative Optimal Control for Batch Process based on Generalized Predictive Control
FAN Lei,WANG Hai-qing,SONG Zhi-huan,LI Ping.Iterative Optimal Control for Batch Process based on Generalized Predictive Control[J].Control and Instruments In Chemical Industry,2006,33(2):25-28.
Authors:FAN Lei  WANG Hai-qing  SONG Zhi-huan  LI Ping
Affiliation:National Laboratory of Industrial Control Technology, Institute of Industrial process Control, Zhejiang University , Hangzhou 310027, China
Abstract:A batch-to-batch iterative optimal control strategy general predictive control(GPC)-based for batch process-BGPC is proposed,which introduces the idea of batch-to-batch optimization into batch process.It uses model prediction errors from previous runs to improve current GPC model predictions based on the combination of GPC and iterative learning control(ILC).This algorithm can effectively overcome the model mismatch,unknown disturbance and parameter variation.The effectiveness and robustness of the proposed scheme are illustrated and verified on a numerical case and a simulated batch reactor system.
Keywords:generalized predictive control  iterative learning control  batch process  optimal control  batch-to-batch optimization  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号