无偏模型预测控制的若干理论和方法研究
工业化进程的不断推进为流程工业带来了巨大的发展机遇,同时也迫使流程工业必须面对成本、产量、质量、环境等方面日益严峻的挑战。以模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)为代表的先进控制技术是应对这些挑战的有力工具。
控制系统的无偏性是指在控制器作用下使被控变量渐进跟踪设定值,闭环系统的稳态偏差趋近于零的能力,是控制系统设计的一项基本要求。现有MPC方法基本上可以实现无偏控制,但是由于在扰动建模和反馈校正机制上的不同导致它们的抗扰性能有较大差异。
在现有无偏MPC方法中将不可测扰动用统计特性未知的积分白噪声来描述,主要存在着两方面的问题。一方面实际应用中的不可测扰动本质特性是未知的,难以用积分白噪声进行准确刻画,这样就造成基于积分白噪声假设而设计的滤波器不能得到最优的估计性能,进而影响系统的抗干扰能力。
另一方面,现有方法中获取噪声的统计特性需要稳态数据,并且在线计算量较大,如果系统工作范围较宽或者经常变负荷会造成稳态数据难以获取,这样会造成系统控制性能的下降。针对这些问题,本文主要从扰动建模和受扰系统滤波器设计等方面研 ...