复杂工业过程模型预测控制的研究.ppt

复杂工业过程模型预复杂工业过程模型预测控制的研究测控制的研究 答辩人： 导 师：院士东北大学自动化研究中心东北大学自动化研究中心提纲提纲1. 1. 研究现状及存在的问题研究现状及存在的问题研究现状及存在的问题研究现状及存在的问题2. 2. 不确定时滞系统的鲁棒模型预测控制不确定时滞系统的鲁棒模型预测控制不确定时滞系统的鲁棒模型预测控制不确定时滞系统的鲁棒模型预测控制3. 3. 不确定非线性系统的多模型自适应预测控制不确定非线性系统的多模型自适应预测控制不确定非线性系统的多模型自适应预测控制不确定非线性系统的多模型自适应预测控制4. 4. 不确定非线性多变量系统的多模型自适应解不确定非线性多变量系统的多模型自适应解不确定非线性多变量系统的多模型自适应解不确定非线性多变量系统的多模型自适应解耦预测控制耦预测控制耦预测控制耦预测控制5. 5. 多模型自适应解耦预测控制在强制循环蒸发多模型自适应解耦预测控制在强制循环蒸发多模型自适应解耦预测控制在强制循环蒸发多模型自适应解耦预测控制在强制循环蒸发系统中的应用系统中的应用系统中的应用系统中的应用6. 6. 结论与展望结论与展望结论与展望结论与展望Ⅰ. 研究现状及存在的问题研究现状及存在的问题1.1 模型预测控制的研究现状模型预测控制的研究现状n n模型预测控制的理论研究模型预测控制的理论研究uu稳定性稳定性稳定性稳定性ØØ无限时域无限时域无限时域无限时域MPCMPC ( (KeerthiKeerthi S S et al.,1988; S S et al.,1988; BitmeadBitmead R R et al.,1990 R R et al.,1990) )ØØ终端等式约束终端等式约束终端等式约束终端等式约束MPCMPC ( (MayneMayne D Q et al.,1990; D Q et al.,1990; AlamirAlamir M et al.,1994,1995M et al.,1994,1995) )ØØ终端约束集终端约束集终端约束集终端约束集MPCMPC ( (MichalskaMichalska H et al.,1993 H et al.,1993) )ØØ终端惩罚函数终端惩罚函数终端惩罚函数终端惩罚函数MPCMPC ( (Chen H et al.,1998; Chen H et al.,1998; MayneMayne D D Q et al.,2000; Lee J W et al.,1998; Chen W H et al., Q et al.,2000; Lee J W et al.,1998; Chen W H et al., 2000;Lee Y I et al., 2003 2000;Lee Y I et al., 2003 ) )ØØ收缩约束收缩约束收缩约束收缩约束MPCMPC ( (De Oliveira K S L et al., 1994, 2000; De Oliveira K S L et al., 1994, 2000; Cheng X et al.,2001Cheng X et al.,2001) )Ⅰ Ⅰ 研研研研究究究究现现现现状状状状及及及及存存存存在在在在问问问问题题题题1.1 模型预测控制的研究现状模型预测控制的研究现状uu鲁棒性鲁棒性鲁棒性鲁棒性ØØmin-maxmin-max模型预测控制模型预测控制模型预测控制模型预测控制 ( (KothareKothare et al., 1996; Lu and et al., 1996; Lu and ArkunArkun, 2000;Kim K B,2002;Kim T H, 2006;Wu F,2001; Lee et , 2000;Kim K B,2002;Kim T H, 2006;Wu F,2001; Lee et al., 2005, al., 2005, CuzzolaCuzzola et al.,2002;Ding B et al., 2004) et al.,2002;Ding B et al., 2004)ØØ离线鲁棒模型预测控制离线鲁棒模型预测控制离线鲁棒模型预测控制离线鲁棒模型预测控制 (Wan Z et al., 2002,2003; Ding (Wan Z et al., 2002,2003; Ding B et al., 2007;)B et al., 2007;)ØØ 鲁棒预测控制鲁棒预测控制鲁棒预测控制鲁棒预测控制 (Lee J W et al,1997;Magni L et al, (Lee J W et al,1997;Magni L et al, 2001, 2003; Lee Y I et al.,2000; Kim K B et al.,2004;Chen H et 2001, 2003; Lee Y I et al.,2000; Kim K B et al.,2004;Chen H et al., 2006,2007; al., 2006,2007; JeongJeong S C et al.,2004;Wang J et al., 2006) S C et al.,2004;Wang J et al., 2006) Ⅰ Ⅰ 研研研研究究究究现现现现状状状状及及及及存存存存在在在在问问问问题题题题1.1 模型预测控制的研究现状模型预测控制的研究现状n n模型预测控制的工业应用模型预测控制的工业应用模型预测控制的工业应用模型预测控制的工业应用uu应用领域应用领域应用领域应用领域ØØ模型预测控制经过近模型预测控制经过近3030多年的发展，控制水平日益提高，多年的发展，控制水平日益提高，应用范围不断扩大，不仅在石油、化工、造纸等工业过程应用范围不断扩大，不仅在石油、化工、造纸等工业过程中得到广泛应用，而且在机器人、食品加工和航空航天等中得到广泛应用，而且在机器人、食品加工和航空航天等领域也得到尝试和应用。

领域也得到尝试和应用uu商业软件商业软件商业软件商业软件ØØ国外国外ØØ最初的最初的IDCOMIDCOM和和DMCDMC算法代表了算法代表了MPCMPC的第一代的第一代ØØShellShell公司的公司的QDMCQDMC代表了代表了MPCMPC的第二代的第二代ØØ第三代包括第三代包括IDCOM-MIDCOM-M、、HIECOMHIECOM、、SMCASMCA、、SMOCSMOC和和ProfimaticsProfimatics公司的公司的PCTPCT以及以及HoneywellHoneywell公司的公司的RMPCTRMPCTØØ现在的现在的RMPCTRMPCT与与DMC-plusDMC-plus代表代表MPCMPC技术的第四代技术的第四代ØØ国内国内ØØ上海交通大学和浙江大学开发研制的多变量约束控制上海交通大学和浙江大学开发研制的多变量约束控制软件包软件包MCCMCCØØ浙大中控软件技术有限公司推出的面向流程工业企业浙大中控软件技术有限公司推出的面向流程工业企业的综合自动化整体解决方案的综合自动化整体解决方案ESP-SuiteESP-Suite，其中集成了高，其中集成了高级多变量预测控制软件包级多变量预测控制软件包APC-APC-AdconAdcon以及预测函数控以及预测函数控制软件包制软件包APC-PFC APC-PFC Ⅰ Ⅰ 研研研研究究究究现现现现状状状状及及及及存存存存在在在在问问问问题题题题1.2 时滞系统控制的控制方法时滞系统控制的控制方法n n频域法n n时域法（Lyapunov 方法）uu时滞无关时滞无关 (Delay-independent) (Delay-independent) uu时滞相关时滞相关 (Delay-dependent) (Delay-dependent) Ⅰ Ⅰ 研研研研究究究究现现现现状状状状及及及及存存存存在在在在问问问问题题题题 在实际的系统中，如电力系统、化学反应在实际的系统中，如电力系统、化学反应系统、通信网络系统等，都存在计算机信息和系统、通信网络系统等，都存在计算机信息和数据的传送，使得时滞成为系统中一个不可忽数据的传送，使得时滞成为系统中一个不可忽略的部分。

略的部分1.3 多模型控制方法的研究现状多模型控制方法的研究现状n n多模型自适应控制方法多模型自适应控制方法多模型自适应控制方法多模型自适应控制方法 uu间接多模型自适应控制方法间接多模型自适应控制方法间接多模型自适应控制方法间接多模型自适应控制方法(Middleton R H, Goodwin (Middleton R H, Goodwin G C 1988; G C 1988; NarendraNarendra K S,1994,1997,2000) K S,1994,1997,2000) uu直接多模型自适应控制方法直接多模型自适应控制方法直接多模型自适应控制方法直接多模型自适应控制方法 (Goodwin G C , 1988, (Goodwin G C , 1988, 1994; Fu M Y ,1986,1996)1994; Fu M Y ,1986,1996)uu加权多模型自适应控制方法加权多模型自适应控制方法加权多模型自适应控制方法加权多模型自适应控制方法 (Binder Z 1992,1994)(Binder Z 1992,1994)n n多模型自适应解耦控制方法多模型自适应解耦控制方法多模型自适应解耦控制方法多模型自适应解耦控制方法 uu线性系统线性系统线性系统线性系统 (Wang, Li, (Wang, Li, CaiCai et al, 2005, ISA) et al, 2005, ISA)uu非线性系统非线性系统非线性系统非线性系统 ( (ZhaiZhai, , ChaiChai, 2006; Fu, , 2006; Fu, ChaiChai, 2007,2008), 2007,2008)uu多模型预测控制方法多模型预测控制方法多模型预测控制方法多模型预测控制方法uu加权多模型预测控制方法加权多模型预测控制方法加权多模型预测控制方法加权多模型预测控制方法 (Danielle D, Doug C , (Danielle D, Doug C , 2003; 2003; AufderheideAufderheide B et al.,2001) B et al.,2001)uu切换多模型预测控制方法切换多模型预测控制方法切换多模型预测控制方法切换多模型预测控制方法 ( (席等席等,1996;),1996;)Ⅰ Ⅰ 研研研研究究究究现现现现状状状状及及及及存存存存在在在在问问问问题题题题1.4 存在问题存在问题n n针对控制输入受约束的不确定时滞系针对控制输入受约束的不确定时滞系统的鲁棒模型预测控制，研究结果较统的鲁棒模型预测控制，研究结果较少，已有的结果大部分都是时滞无关少，已有的结果大部分都是时滞无关的控制方法，而且具有一定的保守性。

的控制方法，而且具有一定的保守性 n n针对参数未知的非线性系统，缺少能针对参数未知的非线性系统，缺少能够保证闭环系统稳定的自适应预测控够保证闭环系统稳定的自适应预测控制方法n n针对参数未知的多变量强耦合非线性针对参数未知的多变量强耦合非线性复杂工业过程，目前没有很好的控制复杂工业过程，目前没有很好的控制方法Ⅰ Ⅰ 研研研研究究究究现现现现状状状状及及及及存存存存在在在在问问问问题题题题1.5 本文工作本文工作n n针对三类复杂系统，提出了相应的模针对三类复杂系统，提出了相应的模型预测控制方法型预测控制方法uu控制输入受约束的不确定时滞系统鲁棒控制输入受约束的不确定时滞系统鲁棒模型预测控制方法模型预测控制方法uu参数未知的非线性系统的多模型自适应参数未知的非线性系统的多模型自适应预测控制方法预测控制方法uu参数未知的多变量非线性系统的多模型参数未知的多变量非线性系统的多模型自适应解耦预测控制方法自适应解耦预测控制方法n n以强制循环蒸发系统为应用背景，进以强制循环蒸发系统为应用背景，进行仿真实验，验证本文方法的有效性行仿真实验，验证本文方法的有效性Ⅰ Ⅰ 研研研研究究究究现现现现状状状状及及及及存存存存在在在在问问问问题题题题Ⅱ.不确定时滞系统的鲁棒模型预测控制不确定时滞系统的鲁棒模型预测控制2.1 时滞相关鲁棒模型预测控制方法时滞相关鲁棒模型预测控制方法n n问题描述问题描述问题描述问题描述uu被控对象被控对象被控对象被控对象ⅡⅡ 不不不不确确确确定定定定时时时时滞滞滞滞系系系系统统统统的的的的鲁鲁鲁鲁棒棒棒棒模模模模型型型型预预预预测测测测控控控控制制制制系统的输入约束为系统的矩阵满足多面体不确定性(polytopic uncertainty) 即：(2.1)(2.2)(2.3)n nMin-Max MPC Min-Max MPC 问题问题问题问题 控制目标是设计状态反馈鲁棒模型预测控制器，控制目标是设计状态反馈鲁棒模型预测控制器，使得下面的鲁棒性能指标达到最优。

使得下面的鲁棒性能指标达到最优 ⅡⅡ 不不不不确确确确定定定定时时时时滞滞滞滞系系系系统统统统的的的的鲁鲁鲁鲁棒棒棒棒模模模模型型型型预预预预测测测测控控控控制制制制s.t.(2.4)n nMin-max MPCMin-max MPC问题的转换问题的转换问题的转换问题的转换 由于由于由于由于min-maxmin-max优化问题优化问题优化问题优化问题(2.4)(2.4)一般很难求解为一般很难求解为一般很难求解为一般很难求解为了解决这个问题，由最小化了解决这个问题，由最小化了解决这个问题，由最小化了解决这个问题，由最小化目标函数的最差值的上目标函数的最差值的上目标函数的最差值的上目标函数的最差值的上界界界界代替最小化目标函数的最差值这样可将原来的代替最小化目标函数的最差值这样可将原来的代替最小化目标函数的最差值这样可将原来的代替最小化目标函数的最差值这样可将原来的min-maxmin-max最优化问题转化成如下最优化问题最优化问题转化成如下最优化问题最优化问题转化成如下最优化问题最优化问题转化成如下最优化问题 ⅡⅡ 不不不不确确确确定定定定时时时时滞滞滞滞系系系系统统统统的的的的鲁鲁鲁鲁棒棒棒棒模模模模型型型型预预预预测测测测控控控控制制制制s.t. 其中(2.5)(2.6)n n控制器设计控制器设计控制器设计控制器设计ⅡⅡ 不不不不确确确确定定定定时时时时滞滞滞滞系系系系统统统统的的的的鲁鲁鲁鲁棒棒棒棒模模模模型型型型预预预预测测测测控控控控制制制制(2.7)ⅡⅡ 不不不不确确确确定定定定时时时时滞滞滞滞系系系系统统统统的的的的鲁鲁鲁鲁棒棒棒棒模模模模型型型型预预预预测测测测控控控控制制制制， ， n n稳定性分析稳定性分析 定理定理2.2：只要最优化问题：只要最优化问题(2.7)可行，则由定理可行，则由定理2.1所获得的状态反馈所获得的状态反馈MPC控制器可使闭环系统鲁棒渐近稳控制器可使闭环系统鲁棒渐近稳定。

定 ⅡⅡ 不不不不确确确确定定定定时时时时滞滞滞滞系系系系统统统统的的的的鲁鲁鲁鲁棒棒棒棒模模模模型型型型预预预预测测测测控控控控制制制制n n算法扩展算法扩展 ( (时滞时滞d d未知的情况未知的情况) )ⅡⅡ 不不不不确确确确定定定定时时时时滞滞滞滞系系系系统统统统的的的的鲁鲁鲁鲁棒棒棒棒模模模模型型型型预预预预测测测测控控控控制制制制(2.8)ⅡⅡ 不不不不确确确确定定定定时时时时滞滞滞滞系系系系统统统统的的的的鲁鲁鲁鲁棒棒棒棒模模模模型型型型预预预预测测测测控控控控制制制制，， n n稳定性分析稳定性分析稳定性分析稳定性分析 定理定理定理定理 2.42.4：只要最优化问题：只要最优化问题：只要最优化问题：只要最优化问题(2.8) (2.8) 可行，则由定理可行，则由定理可行，则由定理可行，则由定理2.32.3所获所获所获所获得的状态反馈得的状态反馈得的状态反馈得的状态反馈MPCMPC控制器可使闭环系统鲁棒渐近稳定控制器可使闭环系统鲁棒渐近稳定控制器可使闭环系统鲁棒渐近稳定控制器可使闭环系统鲁棒渐近稳定 n n仿真实验仿真实验仿真实验仿真实验 考虑卡车考虑卡车考虑卡车考虑卡车- -拖车系统的倒车控制问题拖车系统的倒车控制问题拖车系统的倒车控制问题拖车系统的倒车控制问题 ：：uu卡车卡车- -拖车系统的模型拖车系统的模型 ⅡⅡ 不不不不确确确确定定定定时时时时滞滞滞滞系系系系统统统统的的的的鲁鲁鲁鲁棒棒棒棒模模模模型型型型预预预预测测测测控控控控制制制制u 模型参数uu 仿真参数uu仿真结果仿真结果仿真结果仿真结果ⅡⅡ 不不不不确确确确定定定定时时时时滞滞滞滞系系系系统统统统的的的的鲁鲁鲁鲁棒棒棒棒模模模模型型型型预预预预测测测测控控控控制制制制图图2.1 采用文献采用文献[1] 的鲁棒的鲁棒MPC控制方法，闭环系统状态控制方法，闭环系统状态轨迹轨迹 图图2.2 采用定理采用定理2.1的鲁棒的鲁棒MPC控制方法，闭环系统状态轨迹控制方法，闭环系统状态轨迹 [1] M. V. Kothare, V. Balakrishnan and M. Morari, “Robust constrained model predictive control using linear matrix inequalities,” Automatica, vol. 32, pp. 1361-1379, 1996. 本文方法比文献本文方法比文献[1]的的MPC方法具有更好的性能，闭环系方法具有更好的性能，闭环系统的状态轨迹更快地达到稳定状态。

统的状态轨迹更快地达到稳定状态 ⅡⅡ 不不不不确确确确定定定定时时时时滞滞滞滞系系系系统统统统的的的的鲁鲁鲁鲁棒棒棒棒模模模模型型型型预预预预测测测测控控控控制制制制图图2.3 采用无约束鲁棒采用无约束鲁棒MPC方方法法 ，闭环系统状态轨迹，闭环系统状态轨迹 图图2.4 控制输入：实线控制输入：实线-本文方本文方法；虚线法；虚线-文文[1]方法；点划线方法；点划线-无约束鲁棒无约束鲁棒MPC方法方法 图图2.5 目标函数上界目标函数上界 •本文所提的本文所提的MPC方法的控制输方法的控制输 入没有违背输入约束条件入没有违背输入约束条件•虽然采用无约束鲁棒虽然采用无约束鲁棒MPC方法，方法，闭环响应是令人满意的，但是闭环响应是令人满意的，但是该方法所计算的控制输入在某该方法所计算的控制输入在某段时间超出了控制输入的约束段时间超出了控制输入的约束范围•本文方法获得的目标函数上界本文方法获得的目标函数上界比文献比文献[1]方法获得的目标函数方法获得的目标函数上界更小上界更小 n nMin-max MPC问题的转换问题的转换ⅡⅡ 不不不不确确确确定定定定时时时时滞滞滞滞系系系系统统统统的的的的鲁鲁鲁鲁棒棒棒棒模模模模型型型型预预预预测测测测控控控控制制制制s.t.其中 目标函数目标函数 的最后三项为目标函数的终端惩罚项，它关的最后三项为目标函数的终端惩罚项，它关系到闭环系统的稳定性。

系到闭环系统的稳定性 (2.9)2.2 单步鲁棒模型预测控制方法单步鲁棒模型预测控制方法n n控制器设计控制器设计控制器设计控制器设计ⅡⅡ 不不不不确确确确定定定定时时时时滞滞滞滞系系系系统统统统的的的的鲁鲁鲁鲁棒棒棒棒模模模模型型型型预预预预测测测测控控控控制制制制s.t.(2.10)ⅡⅡ 不不不不确确确确定定定定时时时时滞滞滞滞系系系系统统统统的的的的鲁鲁鲁鲁棒棒棒棒模模模模型型型型预预预预测测测测控控控控制制制制n n稳定性分析 定理定理定理定理2.62.6：只要最优化问题：只要最优化问题：只要最优化问题：只要最优化问题(2.10) (2.10) 可行，可行，可行，可行，则由定理则由定理则由定理则由定理2.52.5所获得的单步鲁棒模型预测控所获得的单步鲁棒模型预测控所获得的单步鲁棒模型预测控所获得的单步鲁棒模型预测控制器可使闭环系统鲁棒渐近稳定制器可使闭环系统鲁棒渐近稳定制器可使闭环系统鲁棒渐近稳定制器可使闭环系统鲁棒渐近稳定 ⅡⅡ 不不不不确确确确定定定定时时时时滞滞滞滞系系系系统统统统的的的的鲁鲁鲁鲁棒棒棒棒模模模模型型型型预预预预测测测测控控控控制制制制注释注释：可以进一步将本文提出的单步鲁棒模型预测控制方法推广到增加 N个自由度的控制方法。

即MPC控制器为 ， ， 是自由决策变量， ， 并且，这时可将目标函数分解成如下有限时域二次函数和无限时域二次函数两个部分：其中 Ⅲ.不确定非线性系统的多模型自适不确定非线性系统的多模型自适应预测控制应预测控制n n3.1 3.1 问题描述问题描述问题描述问题描述uu被控对象被控对象被控对象被控对象 多多多多模模模模型型型型自自自自适适适适应应应应预预预预测测测测控控控控制制制制ⅢⅢ 不不不不确确确确定定定定非非非非线线线线性性性性系系系系统统统统的的的的uu假设条件假设条件假设条件假设条件uu控制目标控制目标控制目标控制目标uu切换系统设计切换系统设计 多多多多模模模模型型型型自自自自适适适适应应应应预预预预测测测测控控控控制制制制ⅢⅢ 不不不不确确确确定定定定非非非非线线线线性性性性系系系系统统统统的的的的图3.2 切换系统结构 由三部分组成由三部分组成由三部分组成由三部分组成- -线性鲁棒自适应预测控制器线性鲁棒自适应预测控制器线性鲁棒自适应预测控制器线性鲁棒自适应预测控制器- -神经网络非线性自适应预测控制器神经网络非线性自适应预测控制器神经网络非线性自适应预测控制器神经网络非线性自适应预测控制器- -切换准则切换准则切换准则切换准则 3.2 控制系统设计控制系统设计uu线性估计模型与线性鲁棒自适应预测控制器线性估计模型与线性鲁棒自适应预测控制器线性估计模型与线性鲁棒自适应预测控制器线性估计模型与线性鲁棒自适应预测控制器 多多多多模模模模型型型型自自自自适适适适应应应应预预预预测测测测控控控控制制制制ⅢⅢ 不不不不确确确确定定定定非非非非线线线线性性性性系系系系统统统统的的的的uu神经网络估计模型与非线性自适应预测控制器神经网络估计模型与非线性自适应预测控制器神经网络估计模型与非线性自适应预测控制器神经网络估计模型与非线性自适应预测控制器 多多多多模模模模型型型型自自自自适适适适应应应应预预预预测测测测控控控控制制制制ⅢⅢ 不不不不确确确确定定定定非非非非线线线线性性性性系系系系统统统统的的的的uu切换准则切换准则 多多多多模模模模型型型型自自自自适适适适应应应应预预预预测测测测控控控控制制制制ⅢⅢ 不不不不确确确确定定定定非非非非线线线线性性性性系系系系统统统统的的的的n n3.3 3.3 稳定性与收敛性分析稳定性与收敛性分析稳定性与收敛性分析稳定性与收敛性分析 多多多多模模模模型型型型自自自自适适适适应应应应预预预预测测测测控控控控制制制制ⅢⅢ 不不不不确确确确定定定定非非非非线线线线性性性性系系系系统统统统的的的的n n3.4 3.4 仿真实验仿真实验仿真实验仿真实验uu被控对象模型被控对象模型被控对象模型被控对象模型 多多多多模模模模型型型型自自自自适适适适应应应应预预预预测测测测控控控控制制制制ⅢⅢ 不不不不确确确确定定定定非非非非线线线线性性性性系系系系统统统统的的的的u 控制目标控制目标系统的输出跟踪参考输入 u 参数选择参数选择(3.20)uu仿真结果仿真结果 多多多多模模模模型型型型自自自自适适适适应应应应预预预预测测测测控控控控制制制制ⅢⅢ 不不不不确确确确定定定定非非非非线线线线性性性性系系系系统统统统的的的的图图3.3 采用线性鲁棒自适应预测控制器时系统的性能采用线性鲁棒自适应预测控制器时系统的性能 图图3.4 切换系统的性能和切换序列切换系统的性能和切换序列 Ⅳ.不确定非线性多变量系统的多模不确定非线性多变量系统的多模型自适应解耦预测控制型自适应解耦预测控制n n4.1 4.1 问题描述问题描述问题描述问题描述uu被控对象被控对象被控对象被控对象 多多多多模模模模型型型型自自自自适适适适应应应应解解解解耦耦耦耦预预预预测测测测控控控控制制制制ⅣⅣ 不不不不确确确确定定定定非非非非线线线线性性性性多多多多变变变变量量量量系系系系统统统统的的的的uu假设条件假设条件假设条件假设条件uu控制目标控制目标控制目标控制目标 多多多多模模模模型型型型自自自自适适适适应应应应解解解解耦耦耦耦预预预预测测测测控控控控制制制制ⅣⅣ 不不不不确确确确定定定定非非非非线线线线性性性性多多多多变变变变量量量量系系系系统统统统的的的的n n4.2 4.2 控制系统设计控制系统设计控制系统设计控制系统设计uu非线性解耦控制器结构非线性解耦控制器结构非线性解耦控制器结构非线性解耦控制器结构图4.1 非线性解耦 控制器结构图 由三部分组成由三部分组成由三部分组成由三部分组成üü 反馈控制器(输出跟踪参考输入)；ü解耦补偿器(消除系统中耦合的影响)；ü非线性补偿器(消除非线性项的影响)。

uu切换系统设计切换系统设计切换系统设计切换系统设计ØØ线性估计模型与线性自适应解耦预测控制器线性估计模型与线性自适应解耦预测控制器线性估计模型与线性自适应解耦预测控制器线性估计模型与线性自适应解耦预测控制器 多多多多模模模模型型型型自自自自适适适适应应应应解解解解耦耦耦耦预预预预测测测测控控控控制制制制ⅣⅣ 不不不不确确确确定定定定非非非非线线线线性性性性多多多多变变变变量量量量系系系系统统统统的的的的ØØ神经网络估计模型与非线性自适应解耦预测控制器神经网络估计模型与非线性自适应解耦预测控制器神经网络估计模型与非线性自适应解耦预测控制器神经网络估计模型与非线性自适应解耦预测控制器 多多多多模模模模型型型型自自自自适适适适应应应应解解解解耦耦耦耦预预预预测测测测控控控控制制制制ⅣⅣ 不不不不确确确确定定定定非非非非线线线线性性性性多多多多变变变变量量量量系系系系统统统统的的的的 多多多多模模模模型型型型自自自自适适适适应应应应解解解解耦耦耦耦预预预预测测测测控控控控制制制制ⅣⅣ 不不不不确确确确定定定定非非非非线线线线性性性性多多多多变变变变量量量量系系系系统统统统的的的的ØØ切换准则切换准则切换准则切换准则n n4.3 4.3 稳定性与收敛性分析稳定性与收敛性分析稳定性与收敛性分析稳定性与收敛性分析n n仿真实验仿真实验仿真实验仿真实验uu被控对象被控对象被控对象被控对象 多多多多模模模模型型型型自自自自适适适适应应应应解解解解耦耦耦耦预预预预测测测测控控控控制制制制ⅣⅣ 不不不不确确确确定定定定非非非非线线线线性性性性多多多多变变变变量量量量系系系系统统统统的的的的u 控制目标控制目标系统的输出分别跟踪参考输入和(4.15)uu仿真结果仿真结果仿真结果仿真结果 多多多多模模模模型型型型自自自自适适适适应应应应解解解解耦耦耦耦预预预预测测测测控控控控制制制制ⅣⅣ 不不不不确确确确定定定定非非非非线线线线性性性性多多多多变变变变量量量量系系系系统统统统的的的的图图图图4.2 4.2 采用常规采用常规采用常规采用常规PIDPID控制方法时系统的输出控制方法时系统的输出控制方法时系统的输出控制方法时系统的输出 图图图图4.3 4.3 采用常规采用常规采用常规采用常规PIDPID控制方法时系统的控制输入控制方法时系统的控制输入控制方法时系统的控制输入控制方法时系统的控制输入  多多多多模模模模型型型型自自自自适适适适应应应应解解解解耦耦耦耦预预预预测测测测控控控控制制制制ⅣⅣ 不不不不确确确确定定定定非非非非线线线线性性性性多多多多变变变变量量量量系系系系统统统统的的的的图图图图4.4 4.4 采用线性鲁棒自适应解耦预测控制器时系统的输出采用线性鲁棒自适应解耦预测控制器时系统的输出采用线性鲁棒自适应解耦预测控制器时系统的输出采用线性鲁棒自适应解耦预测控制器时系统的输出 图图图图4.5 4.5 采用线性鲁棒自适应解耦预测控制器时系统的控制输入采用线性鲁棒自适应解耦预测控制器时系统的控制输入采用线性鲁棒自适应解耦预测控制器时系统的控制输入采用线性鲁棒自适应解耦预测控制器时系统的控制输入  多多多多模模模模型型型型自自自自适适适适应应应应解解解解耦耦耦耦预预预预测测测测控控控控制制制制ⅣⅣ 不不不不确确确确定定定定非非非非线线线线性性性性多多多多变变变变量量量量系系系系统统统统的的的的图图图图4.6 4.6 采用多模型自适应解耦预测控制方法采用多模型自适应解耦预测控制方法采用多模型自适应解耦预测控制方法采用多模型自适应解耦预测控制方法时系统的输出时系统的输出时系统的输出时系统的输出 图图图图4.7 4.7 采用多模型自适应解耦预测控制方法采用多模型自适应解耦预测控制方法采用多模型自适应解耦预测控制方法采用多模型自适应解耦预测控制方法时系统的控制输入时系统的控制输入时系统的控制输入时系统的控制输入 图图图图4.8 4.8 切换序列切换序列切换序列切换序列Ⅴ.多模型自适应解耦预测控制多模型自适应解耦预测控制在强制循环蒸发系统中的应用在强制循环蒸发系统中的应用5.1 强制循环蒸发系统强制循环蒸发系统n n工艺简介工艺简介工艺简介工艺简介 在在在在强强强强制制制制循循循循环环环环蒸蒸蒸蒸发发发发系系系系统统统统中中中中的的的的应应应应用用用用Ⅴ Ⅴ 多多多多模模模模型型型型自自自自适适适适应应应应解解解解耦耦耦耦预预预预测测测测控控控控制制制制图5.1 强制循环蒸发系统工艺流程图被控变量：被控变量：被控变量：被控变量：- -蒸发器的液位蒸发器的液位蒸发器的液位蒸发器的液位- -出料密度出料密度出料密度出料密度操作变量：操作变量：操作变量：操作变量：- -出料液的流量出料液的流量出料液的流量出料液的流量- -加热蒸汽的流量加热蒸汽的流量加热蒸汽的流量加热蒸汽的流量系统特性：系统特性：系统特性：系统特性：- -多变量多变量多变量多变量- -强耦合强耦合强耦合强耦合- -非线性非线性非线性非线性n n控制目标控制目标uu使出料液的密度快速跟踪生产工艺所确使出料液的密度快速跟踪生产工艺所确使出料液的密度快速跟踪生产工艺所确使出料液的密度快速跟踪生产工艺所确定的出料密度目标值定的出料密度目标值定的出料密度目标值定的出料密度目标值————质量指标质量指标质量指标质量指标uu使蒸发器液位保持在正确位置使蒸发器液位保持在正确位置使蒸发器液位保持在正确位置使蒸发器液位保持在正确位置( (在工艺上在工艺上在工艺上在工艺上通常要求液位保持在低于加热管出口而通常要求液位保持在低于加热管出口而通常要求液位保持在低于加热管出口而通常要求液位保持在低于加热管出口而高于循环管入口处高于循环管入口处高于循环管入口处高于循环管入口处 ) )和相对稳定和相对稳定和相对稳定和相对稳定————生生生生产安全指标产安全指标产安全指标产安全指标 在在在在强强强强制制制制循循循循环环环环蒸蒸蒸蒸发发发发系系系系统统统统中中中中的的的的应应应应用用用用Ⅴ Ⅴ 多多多多模模模模型型型型自自自自适适适适应应应应解解解解耦耦耦耦预预预预测测测测控控控控制制制制5.2 强制循环蒸发系统的动态模型强制循环蒸发系统的动态模型 在在在在强强强强制制制制循循循循环环环环蒸蒸蒸蒸发发发发系系系系统统统统中中中中的的的的应应应应用用用用Ⅴ Ⅴ 多多多多模模模模型型型型自自自自适适适适应应应应解解解解耦耦耦耦预预预预测测测测控控控控制制制制(5.1)(5.2)(5.3)其中(5.4)(5.5)5.3 强制循环蒸发系统的控制现状强制循环蒸发系统的控制现状 n n采用将系统分解成两个较为简单的串级采用将系统分解成两个较为简单的串级采用将系统分解成两个较为简单的串级采用将系统分解成两个较为简单的串级PIDPID控制回控制回控制回控制回路来实现对出料密度和液位的控制。

路来实现对出料密度和液位的控制路来实现对出料密度和液位的控制路来实现对出料密度和液位的控制 在在在在强强强强制制制制循循循循环环环环蒸蒸蒸蒸发发发发系系系系统统统统中中中中的的的的应应应应用用用用Ⅴ Ⅴ 多多多多模模模模型型型型自自自自适适适适应应应应解解解解耦耦耦耦预预预预测测测测控控控控制制制制图5.2 串级PID控制策略n n存在问题存在问题存在问题存在问题uu由于强制循环蒸发系统具有不确定、多变量、强耦合和非由于强制循环蒸发系统具有不确定、多变量、强耦合和非由于强制循环蒸发系统具有不确定、多变量、强耦合和非由于强制循环蒸发系统具有不确定、多变量、强耦合和非线性等复杂特性，被控对象的模型参数往往发生变化因线性等复杂特性，被控对象的模型参数往往发生变化因线性等复杂特性，被控对象的模型参数往往发生变化因线性等复杂特性，被控对象的模型参数往往发生变化因此，使得根据典型工况整定好的此，使得根据典型工况整定好的此，使得根据典型工况整定好的此，使得根据典型工况整定好的PIDPID控制参数在模型参数控制参数在模型参数控制参数在模型参数控制参数在模型参数发生变化后不能取得好的控制效果。

发生变化后不能取得好的控制效果发生变化后不能取得好的控制效果发生变化后不能取得好的控制效果5.4 强制循环蒸发系统的多模型自适强制循环蒸发系统的多模型自适应预测解耦控制方法应预测解耦控制方法 n n注：注：注：注：uu外层采用多模型自适应预测解耦控制器具有较强外层采用多模型自适应预测解耦控制器具有较强外层采用多模型自适应预测解耦控制器具有较强外层采用多模型自适应预测解耦控制器具有较强的鲁棒性和快速跟踪能力，而且可以近可能的减的鲁棒性和快速跟踪能力，而且可以近可能的减的鲁棒性和快速跟踪能力，而且可以近可能的减的鲁棒性和快速跟踪能力，而且可以近可能的减少强耦合对系统的影响少强耦合对系统的影响少强耦合对系统的影响少强耦合对系统的影响uu内层采用频率较高的常规内层采用频率较高的常规内层采用频率较高的常规内层采用频率较高的常规PIDPID控制器有较强的抗控制器有较强的抗控制器有较强的抗控制器有较强的抗干扰能力干扰能力干扰能力干扰能力 在在在在强强强强制制制制循循循循环环环环蒸蒸蒸蒸发发发发系系系系统统统统中中中中的的的的应应应应用用用用Ⅴ Ⅴ 多多多多模模模模型型型型自自自自适适适适应应应应解解解解耦耦耦耦预预预预测测测测控控控控制制制制图5.3 控制策略框图 5.5 仿真实验仿真实验n n系统的参数设置系统的参数设置系统的参数设置系统的参数设置 在在在在强强强强制制制制循循循循环环环环蒸蒸蒸蒸发发发发系系系系统统统统中中中中的的的的应应应应用用用用Ⅴ Ⅴ 多多多多模模模模型型型型自自自自适适适适应应应应解解解解耦耦耦耦预预预预测测测测控控控控制制制制n n控制器参数选择控制器参数选择控制器参数选择控制器参数选择 在在在在强强强强制制制制循循循循环环环环蒸蒸蒸蒸发发发发系系系系统统统统中中中中的的的的应应应应用用用用Ⅴ Ⅴ 多多多多模模模模型型型型自自自自适适适适应应应应解解解解耦耦耦耦预预预预测测测测控控控控制制制制 在在在在强强强强制制制制循循循循环环环环蒸蒸蒸蒸发发发发系系系系统统统统中中中中的的的的应应应应用用用用Ⅴ Ⅴ 多多多多模模模模型型型型自自自自适适适适应应应应解解解解耦耦耦耦预预预预测测测测控控控控制制制制图图图图5.5 5.5 串级串级串级串级PIDPID控制策略的实验结果控制策略的实验结果控制策略的实验结果控制策略的实验结果 n n仿真结果仿真结果 在在在在强强强强制制制制循循循循环环环环蒸蒸蒸蒸发发发发系系系系统统统统中中中中的的的的应应应应用用用用Ⅴ Ⅴ 多多多多模模模模型型型型自自自自适适适适应应应应解解解解耦耦耦耦预预预预测测测测控控控控制制制制图图图图5.6 5.6 本文所提控制策略的实验结果本文所提控制策略的实验结果本文所提控制策略的实验结果本文所提控制策略的实验结果 n n为了做更进一步的比较，表为了做更进一步的比较，表为了做更进一步的比较，表为了做更进一步的比较，表5.15.1列出了在上述列出了在上述列出了在上述列出了在上述实验中被控变量目标值实验中被控变量目标值实验中被控变量目标值实验中被控变量目标值( ( 和和和和 ) )与在两种与在两种与在两种与在两种控制策略下被控变量真实值控制策略下被控变量真实值控制策略下被控变量真实值控制策略下被控变量真实值( ( 和和和和 ) )之间之间之间之间误差的绝对值之和误差的绝对值之和误差的绝对值之和误差的绝对值之和(IAE)(IAE)作为控制性能比较作为控制性能比较作为控制性能比较作为控制性能比较的指标。

的指标 在在在在强强强强制制制制循循循循环环环环蒸蒸蒸蒸发发发发系系系系统统统统中中中中的的的的应应应应用用用用Ⅴ Ⅴ 多多多多模模模模型型型型自自自自适适适适应应应应解解解解耦耦耦耦预预预预测测测测控控控控制制制制n从表从表5.1中明显看出，本文提出的控制策略的液位中明显看出，本文提出的控制策略的液位 和出料密度的和出料密度的IAE均小于串级均小于串级PID控制下的液位和控制下的液位和 出料密度的出料密度的IAE Ⅵ. 结论与展望结论与展望n n工作总结工作总结uu针对控制输入受约束的不确定时滞系统，提出了针对控制输入受约束的不确定时滞系统，提出了针对控制输入受约束的不确定时滞系统，提出了针对控制输入受约束的不确定时滞系统，提出了时滞相关鲁棒模型预测控制方法和单步鲁棒模型时滞相关鲁棒模型预测控制方法和单步鲁棒模型时滞相关鲁棒模型预测控制方法和单步鲁棒模型时滞相关鲁棒模型预测控制方法和单步鲁棒模型预测控制方法；预测控制方法；预测控制方法；预测控制方法；uu针对参数未知的非线性系统，将自适应预测控制针对参数未知的非线性系统，将自适应预测控制针对参数未知的非线性系统，将自适应预测控制针对参数未知的非线性系统，将自适应预测控制器与多模型方法相结合，提出了能够保证闭环系器与多模型方法相结合，提出了能够保证闭环系器与多模型方法相结合，提出了能够保证闭环系器与多模型方法相结合，提出了能够保证闭环系统稳定的多模型自适应预测控制方法；统稳定的多模型自适应预测控制方法；统稳定的多模型自适应预测控制方法；统稳定的多模型自适应预测控制方法；uu针对参数未知的多变量非线性系统，提出了多模针对参数未知的多变量非线性系统，提出了多模针对参数未知的多变量非线性系统，提出了多模针对参数未知的多变量非线性系统，提出了多模型自适应预测解耦控制方法；型自适应预测解耦控制方法；型自适应预测解耦控制方法；型自适应预测解耦控制方法；uu以强制循环蒸发系统为应用背景，开展仿真实验，以强制循环蒸发系统为应用背景，开展仿真实验，以强制循环蒸发系统为应用背景，开展仿真实验，以强制循环蒸发系统为应用背景，开展仿真实验，验证了本文方法的有效性和实用性。

验证了本文方法的有效性和实用性验证了本文方法的有效性和实用性验证了本文方法的有效性和实用性n n有待进一步研究的问题有待进一步研究的问题uu约束时滞系统的输出反馈鲁棒约束时滞系统的输出反馈鲁棒约束时滞系统的输出反馈鲁棒约束时滞系统的输出反馈鲁棒MPCMPC方法方法方法方法是下一步需要研究的问题；是下一步需要研究的问题；是下一步需要研究的问题；是下一步需要研究的问题；uu如何进一步放松对高阶非线性项有界的如何进一步放松对高阶非线性项有界的如何进一步放松对高阶非线性项有界的如何进一步放松对高阶非线性项有界的假设；假设；假设；假设；uu对于大规模复杂工业过程，如何设计相对于大规模复杂工业过程，如何设计相对于大规模复杂工业过程，如何设计相对于大规模复杂工业过程，如何设计相互协作的网络分布式互协作的网络分布式互协作的网络分布式互协作的网络分布式MPCMPC，也是值得深，也是值得深，也是值得深，也是值得深入研究的问题入研究的问题入研究的问题入研究的问题 ⅥⅥ 结结结结论论论论与与与与展展展展望望望望n n发表文章发表文章 1 1．石宇静．石宇静, , 柴天佑柴天佑. . 基于神经网络与多模型的非线性自适应广义基于神经网络与多模型的非线性自适应广义 预测控制预测控制[J], [J], 自动化学报自动化学报, 2007, 33(5): 540-545.(EI , 2007, 33(5): 540-545.(EI 072510663530)072510663530) 2 2．石宇静．石宇静, , 柴天佑柴天佑. . 基于神经网络与多模型的非线性自适应广义基于神经网络与多模型的非线性自适应广义 预测解耦控制预测解耦控制[J], [J], 控制理论与应用控制理论与应用, 2008, 25(4): 634-640., 2008, 25(4): 634-640. (EI 084011613760)(EI 084011613760) 3 3．．Yujing Shi, Tianyou Chai, Heng Yue. Robust one-step modelYujing Shi, Tianyou Chai, Heng Yue. Robust one-step model predictive control for discrete time-delay systems [C], predictive control for discrete time-delay systems [C], Proceedings Proceedings of the 17th World Congress The International Federation of of the 17th World Congress The International Federation of Automatic Control, Seoul, Korea, 2008: 6160-6165.Automatic Control, Seoul, Korea, 2008: 6160-6165. 4 4．．YujingYujing Shi, Shi, TianyouTianyou ChaiChai. Delay-dependent robust model. Delay-dependent robust model predictivepredictive control for time-delay systems with input constraints[C], 2009control for time-delay systems with input constraints[C], 2009 American Control Conference, St. Louis, Missouri, USA (American Control Conference, St. Louis, Missouri, USA (已录用已录用) ) 5. 5. 石宇静，王永刚，柴天佑石宇静，王永刚，柴天佑. . 强制循环蒸发系统的多模型预测解强制循环蒸发系统的多模型预测解 耦控制耦控制[J],[J],系统工程理论与实践系统工程理论与实践( (已录用已录用) ) 6. 6. 石宇静，柴天佑，王永刚石宇静，柴天佑，王永刚. . 智能解耦控制及其在强制循环蒸智能解耦控制及其在强制循环蒸发发 系统中的应用系统中的应用[J][J]，已投控制与决策，已投控制与决策n n参加科研项目参加科研项目参加科研项目参加科研项目 2004.3-2008.12004.3-2008.1参加国家参加国家参加国家参加国家973973课题课题课题课题“ “复杂复杂复杂复杂工业生产过程实时智能控制理论与算法研工业生产过程实时智能控制理论与算法研工业生产过程实时智能控制理论与算法研工业生产过程实时智能控制理论与算法研究究究究” ” (2002CB312201)(2002CB312201)中的一个项目中的一个项目中的一个项目中的一个项目“ “复杂复杂复杂复杂生产制造过程实时、智能控制与优化理论生产制造过程实时、智能控制与优化理论生产制造过程实时、智能控制与优化理论生产制造过程实时、智能控制与优化理论和方法研究和方法研究和方法研究和方法研究” ”。

参加子课题参加子课题参加子课题参加子课题“ “复杂工业工复杂工业工复杂工业工复杂工业工程的智能控制及其应用程的智能控制及其应用程的智能控制及其应用程的智能控制及其应用” ”的研究工作的研究工作的研究工作的研究工作 谢谢 谢！谢！。