大范围工况热工过程系统的多模型预测控制

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1、大范围工况热工过程系统的多模型预测控制

2、第1...摘　要：文中讨论了基于多模型的预测控制方法。对于在工作范围内发生参数突变的被控热工对象，在典型工况下通过实验数据获得典型工作点的系统模型，从而建立多个局部模型表示，基于每个局部模型分别设计子DMC控制器。通过跟踪工况变化来对子控制器加权以获得控制增量。实验结果表明该方法对参数突变适应快，可取得令人满意的控制效果。　　关键词：多模型；预测控制；动态矩阵控制Multiplemodelbasedpredictivecontrolfortheplantalprocesssys

3、temsLEYan,LIShaoyuan(AutomationDepartmentofShanghaiJiaotongUniversity,Shanghai,200030,China)　　Abstract：Apredictivecontrolmethodbasedonmultiplemodelsispresented.Regardingasthethermalprocessetersduringlargeoperatingrange,systemmodelsoftypicaloperatingpointsarefo

4、rmulatedthroughtheexperimentaldatainthetypicalindustrialinstancesandthusthemultiplemodelsetestablished.Basedoneachlocalmodeloftheset,alocalDMCcontrollerisdesigned.Theappropriatecontrolincrementisobtainedbyethodcanrapidlyadapttothesuddenchangesintheprocessparamet

5、ersandbringgoodcontroleffects.　　Keyultiplemodels;predictivecontrol;dynamicmatrixcontrol0引言　　动态矩阵控制(DMC)是模型预测控制中最具代表性的方法，是应用于当今工业过程中重要的先进控制方法之一［1～3］。DMC的主要特点在于其基于对象的阶跃响应模型和简单的二次型性能指标，采用多步预测方式，计算最优控制量。这种控制策略对于渐进稳定的系统有良好的应用效果。在实际工程中，尤其是热工过程，被控对象常常具有大范围工况下参数跳变的特点。常规的

6、单一DMC控制策略往往不能适应于全局工况：当系统从一种操作环境突变到另一种操作环境，致使当前工作点远离DMC的初始设计工作点时，DMC的控制品质会显著下降。　　多模型(MultipleModel)［4］方法是当今先进控制理论的研究热点之一，已在大量的仿真和实际应用［5］、［1］中证实为解决动态特性随工况变化的复杂工业过程、非线性系统控制是一种有效的方法。可以利用多模型建模方法来逼近热工系统的动态性能，再基于多模型设计出全局自适应控制器，从而对复杂系统进行有效的控制。　　针对大多数复杂热工控制对象非线性特性与运行工况密切相

7、关的实际特点，提出了基于多模型的动态矩阵控制方法。对于被控系统，在各个典型工况下进行实验，通过分析实验结果获取在典型工况下的系统模型，建立固定局部模型族，针对各局部模型分别设计相应的子DMC控制器。在运行过程中，根据实际工况变化，按一定子控制器加权策略获得合适的控制增量，文中通过实验验证了多模型动态矩阵控制方法的有效性。1动态矩阵控制1.1基本DMC算法［8］　　DMC算法是一种基于对象阶跃响应的预测控制算法。首先测定被控对象单位阶跃响应的采样值a＝［a1，a2，…，aN］T，N称为建模时域，可认为aN近似等于阶跃响应

8、的稳态值。由线性对象的比例和叠加性质，在k时刻有一控制增量Δu(k)时，未来的输出预测值为：　　500)this.style.ouseg(this)">　　在k时刻，在M个连续的控制增量Δu(k)，…，Δu(k+M－1)的作用下，未来P个时刻的输出预测值为：　　500)this.style.ouseg(this)">　　在k时刻，给定期望值ouseg(this)">　　500)this.style.ouseg(this)">　　其中H为校正向量。　　到下一时刻，重新计算类似的优化问题，求出Δu(k+1)1.2

9、约束处理　　输入、输出有约束时，原优化问题常常可以转化为带有线性等式和不等式约束的二次规划问题。现有的优化理论已提供了有效的正规求解算法，如罚函数法、SQP法等。为减少在线计算量，文中采取的是一种简易的处理DMC约束的策略：基于启发的多步约束预测法。　　由无约束最优解求出Δu(k)后，可通过预测模型(1)预测k+1、