【技术实现步骤摘要】
多阶段间歇过程2D输入输出约束跟踪控制方法
本专利技术属于工业过程的先进控制领域，涉及一种多阶段间歇过程2D输入输出约束跟踪控制方法。
技术介绍
近年来，伴随着精细化工，生物制药、金属加工等领域内大量新产品的开发和研究，间歇过程已经受到了工业界和学术界的广泛关注。面对小规模、低成本、高附加值的工业生产需求，间歇过程的控制问题已然成为了人们关注的焦点。随着生产规模的扩大，以及生产步骤复杂程度的增加，实际生产中的干扰日益明显，不仅影响到了系统的高效平稳运行，还降低了产品的质量。此外，在实际生产过程中，间歇过程具有多阶段特性，不同阶段控制的变量不同，控制目标不同，何时从一个阶段切换至另一阶段，且每一阶段运行时间的长短，直接影响生产效率和产品质量。显然，针对这样的生产过程设计高精控制器及相邻阶段的切换条件以及每一阶段的运行时间，将至关重要。目前针对单一阶段的高精控制已经成熟，但单一过程不涉及切换条件，也不会涉及运行时间。多阶段也有一定成果。而现有的多阶段的迭代学习控制策略虽然可以抵制生产中干扰所带来的影响，保证系统的稳定性，但该控制律是基于整个生产过程求解的，即自始至终采...
【技术保护点】
1.多阶段间歇过程2D输入输出约束跟踪控制方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、针对间歇过程具有多阶段特性，建立被控对象以状态空间模型为基础的具有干扰的二维系统模型，具体是：1.1 构建带有不确定扰动的多阶段间歇过程系统模型由(1a)和(1b)表示：
【技术特征摘要】
1.多阶段间歇过程2D输入输出约束跟踪控制方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、针对间歇过程具有多阶段特性，建立被控对象以状态空间模型为基础的具有干扰的二维系统模型，具体是：1.1构建带有不确定扰动的多阶段间歇过程系统模型由(1a)和(1b)表示：且其输入、输出约束满足：其中，t和k分别表示时间和批次，每个批次分为N个阶段，s∈N，xs(t,k)，ys(t,k)，us(t,k)分别表示第k批次t时刻的系统状态变量，输出变量以及输入变量；分别是输入、实际输出的上界约束值，Cs均为适维常数矩阵；Ω为不确定集，ws(t,k)表示未知外部扰动；ΔAs(t,k)＝EsΔs(t,k)Fs，Δs(t,k)ΔsT(t,k)≤I，{E,F,Fb}是适当维数的常数矩阵，I是适当维数的单位矩阵；1.2构建二维闭环系统模型：1.2.1设计2D迭代学习控制律：∑ilc:us(t,k)＝us(t,k-1)+rs(t,k)(us(t,0)＝0,t＝0,1,2,…,T)(2)其中，us(t,0)表示迭代过程的初始条件，rs(t,k)∈Rm称为待确定的迭代学习更新律；1.2.2定义系统状态误差：Δfs(t,k)＝fs(t,k)-fs(t,k-1)(3)其中1.2.3为了有较好的跟踪性能以及使系统保持平稳的运行状态，定义输出跟踪误差可得：1.2.4由式(4)和(5)，用等价2D-Roesser模型可以写成下列形式：其中，Gs＝[0I]；1.2.5等价2D-Roesser模型(6)可转换为等价的闭环模型如下：其中，1.2.6将闭环系统模型(7)再现为2D切换系统模型为：其中，η(t,k):Z+→N:＝{1,2,…,N}表示的是切换信号，它不仅与时间相关，还与批次相关，同时还受系统状态影响，N是子系统的阶段数；Dη(t,k),Gη(t,k)对于不同阶段皆由上述切换系统模型表示；1.2.7在不确定性系统“最差”情况下的无穷时域最优性能指标定义为：约束条件为：其中，Qs，Rs均表示相关权重矩阵，zs(t+i|t,k+j|k)，rs(t+i|t,k+j|k)分别为在第s阶段，时间t和批次k上的状态预测，输出预测和预测控制律；特别地，rs(t|t,k|k)＝rs(t,k)；和分别为变量rs(t+i|t,k+j|k)和...
【专利技术属性】
技术研发人员：王立敏，罗卫平，王鹏，
申请(专利权)人：海南师范大学，
类型：发明
国别省市：海南,46
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