先进过程控制学习报告

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1、模型预测控制的方法和应用摘要：本报告为《先进过程控制》课程的学习和研读报告。主要解释模型预测控制MPC的基本方法和在实际生产中应用的意义。后一部分列出了该方法的应用举例。并指出了模型预测控制理论发展现状和前景。关键词：模型　预测　控制　方法　应用1　引言随着现代科学技术的进步和计算机技术的发展，工业过程日益走向大型化、连续化、复杂化，对工业生产过程控制的品质提出了更高的要求，控制与经济效益的矛盾日趋尖锐。很多系统具有高度的非线性、多变量耦合性、不确定性、信息不完全性和大时滞等特性，被控变量与控制变量存在着

2、各种约束等，要想获得精确的数学模型十分困难，常规控制无法得到满意的控制效果。因此，对于过程控制系统的设计，已不能采用单一基于定量数学模型的传统控制理论和控制技术，必须研究先进的过程控制规律。先进控制的目标就是为了解决那些采用常规控制效果不佳，甚至无法解决的复杂工业过程控制问题。现代控制理论和人工智能几十年来的发展为先进控制技术奠定了应用理论基础，而控制计算机尤其是集散控制系统(DCS)的普及和提高，则为先进控制(APC)的应用提供了强有力的硬件和软件平台。总之，企业的需要、控制理论和计算机技术的发展是先进

3、控制技术发展的强有力的推动力[1]。　　通过模型识别、优化算法、结构分析、参数整定和稳定性鲁棒性的研究解决和处理了许多常规控制效果不好甚至无法控制的复杂过程控制的问题，构成了一种基于模型控制的理论体系，先进控制技术包括软测量技术、内模控制、模型预测控制、预测函数控制、模糊控制、神经网络、专家控制等。本文重点论述模型预测控制的方法和应用。2　模型预测控制的方法模型预测控制是一种基于模型的闭环优化控制策略，其算法的核心是：可预测未来的动态模型，在线反复优化计算并滚动实施的控制作用和模型误差的反馈校正。模型预测

4、控制具有控制效果好、鲁棒性强等优点，可有效地克服过程的不确定性、非线性和并联性，并能方便的处理过程被控变量和操纵变量中的各种约束。从模型预测控制的基本原理出发，常见的有三种预测控制算法：1)基于非参数模型的模型预测控制。代表性算法有模型算法(MAC)和动态矩阵控制(DMC)。这类算法分别采用脉冲响应模型和有限阶跃响应模型作为过程预测模型，无需考虑模型结构和阶次，可将过程时滞自然纳入模型中，尤其适合表示动态响应不规则的对象特性，适合处理开环稳定多变量过程约束问题的控制。2)基于ARMA或CARIMA等输入输

5、出参数化模型的预测控制算法。这类算法有经典自适应控制发展而来，融合了自校正控制和预测控制的优点。其反馈校正通过模型的在线辨识和控制率的在线修正以自校正的方式实现，其中最具代表性的是广义预测算法，它可应用于时变时滞较难控制的对象，并对系统的时滞和阶次不确定有良好的鲁棒性，但对于多变量系统，算法实施较困难。3)滚动时域控制。由LQ和LQG算法发展而来。对于状态空间模型，用有限时域二次性能指标再加终端约束的滚动时域控制算法来保证系统稳定性。它已拓展到跟踪控制和输出反馈控制。各类模型预测控制算法虽然在模型、控制和

6、性能上存在许多差异，但其核心都是基于滚动时域原理，算法中包含了预测模型、滚动优化和反馈校正三个基本原理。3模型预测控制在钢铁企业的应用[2]钢铁冶金行业是一个复杂的加工过程，把铁矿石、煤等原材料加工成钢板要经过焦炉、烧结、高炉、炼钢、连铸、热轧、冷轧等多个工艺环节，这些环节中主要包括了高温处理过程(各种加热炉)和高速轧制等其他一些过程，其中的控制系统非常复杂，普通存在动态时变时滞的复杂特性。随着竞争的日趋加剧，对产品质量控制的要求越来越高，基于模型的传统控制方法难以收到令人满意的控制效果。因此，必须结合钢

7、铁冶金的特点，将先进的控制方法以及人工智能技术引入钢铁冶金的各个工艺过程的控制之中，研究适用的控制方法。钢铁企业的生产流程如下图所示。下面将结合钢铁企业生产工艺讲述模型预测控制在钢铁企业的应用情况：焦炉是具有大时滞、大惯性、强非线性、多变量耦合、变参数的复杂对象，其生产过程是既受连续时间信号的驱动，又受离散事件驱动的一类混杂系统，高军伟等旧。提出了一个综合智能控制算法，采用多模型切换系统的方式对焦炉的温度进行控制。该控制算法以多变量模糊控制为核心，采用神经网络构造蓄顶温度／直行温度转换模型，增加了专家控制

8、和预测控制，模糊控制用来控制系统的连续推焦状态．模糊控制和预测控制结合用来控制焦炉检修期间温度上升和下降趋势状态，采用专家控制的方法，通过调节吸力来控制机侧和焦侧温度不平衡的情况。该系统在北京炼焦化学厂投入生产运行后，取得良好控制效果，对提高焦炭质量、降低能耗和延长炉体使用寿命都有重要的意义。烧结终点控制是影响烧结矿产量和质量的关键环节，但由于这个环节的动态长时间滞后，与终点调节的相关因素多，成为烧结厂自动控制的难点。针对冶金