引用本文:邹涛,王丁丁,丁宝苍,于海斌.积分过程预测控制的稳态分析及反馈校正[J].控制理论与应用,2014,31(2):165~174.[点击复制]
ZOU Tao,WANG Ding-ding,DING Bao-cang,YU Hai-bin.Steady-state analysis and feedback correction of model predictive control for integrating process[J].Control Theory and Technology,2014,31(2):165~174.[点击复制]
积分过程预测控制的稳态分析及反馈校正
Steady-state analysis and feedback correction of model predictive control for integrating process
摘要点击 2673  全文点击 2060  投稿时间:2013-07-15  修订日期:2013-08-30
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DOI编号  10.7641/CTA.2014.30728
  2014,31(2):165-174
中文关键词  模型预测控制  多变量过程  积分控制  稳态分析  模型失配  不可测扰动
英文关键词  model predictive control (MPC)  multi-variable process  integrated control  steady-state analysis  model-plant mismatch  unmeasured disturbance
基金项目  国家自然科学基金资助项目(61374112, 61174095, 61004051); 中国科学院知识创新资助项目(KGCX2-EW-104); 浙江省自然科学基金资助项目(Y12F030052).
作者单位E-mail
邹涛* 中国科学院沈阳自动化研究所 zoutao@sia.cn 
王丁丁 浙江工业大学信息工程学院  
丁宝苍 西安交通大学 电子与信息工程学院  
于海斌 中国科学院沈阳自动化研究所信息服务与智能控制研究室  
中文摘要
      多变量积分过程的控制, 一直是预测控制理论研究与应用过程中的难点问题. 现有的研究成果更多的关注 于算法的实现上, 而很少关注理论依据. 本文从积分过程的控制输入平衡关系出发, 利用线性代数方程组解的相容 性原理, 得到了一个适用于判断多变量积分过程设定点是否可达的判据, 可以作为算法能否实现多变量积分过程无 静差控制的理论依据. 同时分析了传统算法无法在存在模型失配情况下对积分过程进行优化与控制的原因, 利用 补偿因子重新设计反馈校正环节, 使改进后的算法能够实现存在模型失配过程的优化与控制, 并通过仿真验证了本 文提出的结论.
英文摘要
      The control of multivariable integrating process has always been a difficult issue in model predictive control for both the academic researches and applications. The existing researches pay more attention to the algorithm design rather than to the theoretical analyses. This paper starts from the balance of the control input for the integrating process, and applies the compatibility principle of linear algebraic equations to determine whether the set-points are reachable, establishing a theoretical basis for the double-layered predictive control. The poor control performance of model predictive control (MPC) in model mismatch is analyzed, and a compensation factor is employed for updating the algorithm so that it can be used to control the integral process with model-plant mismatch. Simulation results validate the effectiveness of the improved algorithm.