【技术实现步骤摘要】
一种多变量半自适应预测控制方法
本专利技术涉及优化控制领域，具体地说是一种多变量半自适应预测控制方法。
技术介绍
模型预测控制(ModelPredictiveControl，MPC)是一种能够处理多变量、约束、纯滞后等问题的控制算法，目前在工业的各个领域中应用广泛。其通过预测模型预测未来时刻的输出，并通过二次性能指标得到最优的控制作用。预测模型的精确度是预测控制实施成功与否的关键因素之一，不准确的预测模型会导致大的预测偏差，进而影响控制效果。另外，目前工业应用中广泛采用双层结构的MPC，其稳态目标计算(Steady-stateTargetCalculation,SSTC)的稳态模型来自动态优化(DynamicOptimization,DO)层动态模型的稳态增益，稳态增益直接影响最优的经济工作点。因此，模型的精确度不仅仅影响控制效果，同样影响生产效益。在MPC的实施过程中，主要包括如下阶段：1)效益分析与初步设计；2)预测试；3)动态响应测试与模型辨识；4)控制器离线仿真与参数整定；5)控制器投运与培训；6)控制器维护。通常预测试采用开环阶跃测试辨识过程模型，过程测...
【技术保护点】
1.一种多变量半自适应预测控制方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：初始化多变量过程的测试信号，建立辨识所需要的种子模型和控制器性能评判标准；步骤2：判断当前控制器是否满足控制器性能评判标准，如果满足，则继续执行步骤2，实时监测控制器性能；否则执行步骤3；步骤3：判断当前的预测控制器结构，如果当前的预测控制器结构为单层结构或，当前的预测控制器结构为双层结构且满足经济效益放松条件，则执行步骤4；步骤4：修改设定点预测控制为区间预测控制，以多变量测试信号作为前馈输入，建立具有测试和控制功能的区间预测控制器，并进行测试，采集测试数据；步骤5：对测试数据进行辨识，得到辨识后的模型...
【技术特征摘要】
1.一种多变量半自适应预测控制方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：初始化多变量过程的测试信号，建立辨识所需要的种子模型和控制器性能评判标准；步骤2：判断当前控制器是否满足控制器性能评判标准，如果满足，则继续执行步骤2，实时监测控制器性能；否则执行步骤3；步骤3：判断当前的预测控制器结构，如果当前的预测控制器结构为单层结构或，当前的预测控制器结构为双层结构且满足经济效益放松条件，则执行步骤4；步骤4：修改设定点预测控制为区间预测控制，以多变量测试信号作为前馈输入，建立具有测试和控制功能的区间预测控制器，并进行测试，采集测试数据；步骤5：对测试数据进行辨识，得到辨识后的模型，用该模型更新原有预测控制器模型，并返回步骤2。2.根据权利要求1所述的多变量半自适应预测控制方法，其特征在于：所述种子模型为运行的预测控制器模型或由生产过程中被控变量和操作变量的历史数据分析获取。3.根据权利要求1所述的多变量半自适应预测控制方法，其特征在于：所述控制器性能评判标准采用基于低扰动实验的MPC模型诊断方法建立。4.根据权利要求1所述的多变量半自适应预测控制方法，其特征在于：所述多变量过程的测试信号为正交四值信号。5.根据权利要求1所述的多变量半自适应预测控制方法，其特征在于：所述经济效益放松条件为：步骤1：计算最优效益目标值Jopt＝cuSS(N)，其中，c＝[c1c2…m]分别表示代价系数；uSs(k)表示当前时刻操作变量的稳态值；下角标SS表示稳态；步骤2：计算当前效益值J(k)＝cu(k)，其中，u(k)表示当前时刻操作变量值；步骤3：计算当前效益差ΔJ(k)＝J(k)-ReJopt，其中，Re为效益放松系数，通过初始化设置；步骤4：如果ΔJ(k)≥0，当前的系统状态满足经济效益放松条件，否则不满足，返回步骤1。6.根据权利要求1所述的多变量半自适应预测控制方法，其特征在于：所述区间预测控制包括以下优化形式：s.t.uLL≤uM(k)+ΔuM(k)≤uHLΔuLL≤ΔuM(k)≤ΔuHL其中，y∈Rn为被控变量；u∈Rm为操作变量；v∈Rq为可测扰动变量；M和P分别表示控制时域和预测时域；和分别表示第i个被控变量初始预测值和预测值；ΔuM(k)＝[Δu1,M(k)…Δum,M(k)]T，Δuj,M(k)＝[Δuj(k),…,Δuj(k)]T；Δv(k)＝[Δv1(k)…Δvq(k)]T，因为扰动无法预测，因此通常...
【专利技术属性】
技术研发人员：邹涛，于海斌，郑洪宇，曾鹏，张鑫，
申请(专利权)人：中国科学院沈阳自动化研究所，
类型：发明
国别省市：辽宁,21
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