【技术实现步骤摘要】
一种模型预测控制中的模型共线性分析与处理方法
[0001]本专利技术涉及预测控制
，尤其涉及一种模型预测控制中的模型共线性分析与处理方法。
技术介绍
[0002]在长期的先进控制投运实施过程中，需建立用于先进过程控制对象的模型。一般情况下，在建模过程中工程人员较为关注自变量之间的变量相关性现象，为了得到可靠的模型结果，会剔除相关性程度高的变量留取关键自变量进行模型辨识，但是容易忽略的是建立的模型是否存在模型共线性现象。
[0003]模型共线性现象会导致不稳定的闭环控制动作，会导致在控制器控制过程中为响应约束的变化或者达到不重要的目标而导致较大的控制动作，进而影响动态控制的目标跟踪行为，形成计算误差。
技术实现思路
[0004]（一）要解决的技术问题鉴于现有技术的上述缺点、不足，本专利技术提供一种模型预测控制中的模型共线性分析与处理方法，其解决了现有技术因忽略模型共线性的问题而导致不稳定的闭环控制动作的技术问题。
[0005]（二）技术方案为了达到上述目的，本专利技术采用的主要技术方案包括...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种模型预测控制中的模型共线性分析与处理方法，其特征在于，包括：获取用于模型预测控制的多输入多输出模型；通过耦合控制分析或主成分分析对所述多输入多输出模型进行共线性诊断分析；在确定所述多输入多输出模型满足共线性条件时，依据共线性程度对所述多输入多输出模型进行滤除相关变量或修复处理。2.如权利要求1所述的一种模型预测控制中的模型共线性分析与处理方法，其特征在于，获取用于模型预测控制的多输入多输出模型之前，还包括：以流程工业的复杂工业过程为对象进行辨识，得到多输入多输出动态模型；将所述多输入多输出动态模型转换成用于模型预测控制的多输入多输出稳态模型。3.如权利要求2所述的一种模型预测控制中的模型共线性分析与处理方法，其特征在于，所述多输入多输出动态模型呈时间域的阶跃响应序列的形式或者频率域的传递函数的形式；2*2的多输入多输出动态模型为：式中，两个输入表示为，两个输出表示为，模型矩阵表示为G，表示为第j个U对应的第i个Y的增益参数，表示为第j个U对应的第i个Y的时间常数参数，表示为第j个U对应的第i个Y的时滞参数，S为拉氏变换后的复频域参数；所述2*2的多输入多输出动态模型转为多输入多输出稳态模型如下式所示：进一步，所述多输入多输出稳态模型的另一变式为：。4.如权利要求3所述的一种模型预测控制中的模型共线性分析与处理方法，其特征在于，通过耦合控制分析或主成分分析对所述多输入多输出模型进行共线性诊断分析包括：判断所述多输入多输出稳态模型是否为最小多输入多输出模型；若是最小多输入多输出模型，通过耦合控制分析计算相对增益；在所述相对增益处于预设取值范围，则判断该模型存在共线性问题；若是非最小多输入多输出模型，通过主元分析法进行SVD分解得到若干奇异值；
在所述奇异值的秩不为满秩，判断该模型存在共线性问题。5.如权利要求4所述的一种模型预测控制中的模型共线性分析与处理方法，其特征在于，若是最小多输入多输出模型，通过耦合控制分析计算相对增益包括：求解最小多输入多输出模型的相对增益，并基于对称性结合所述相对增益得到相对增益矩阵：其中，所述最小多输入多输出模型为：所述相对增益为：
式中，CV为输出变量，在多输入多输出模型的预测控制中也称为被控变量，MV为输入变量，也称为操作变量；代表维持其他输入量MV2不变，第1个输入量对第1个输出量的控制能力，即在其他回路都是开环的情况下第1个输入量对第1个输出量的增益；代表维持其他输出量CV2不变，输入的支路对输出的关联影响，即在其他回路都是闭环情况下第1个输入量对第1个输出量的增益；代表维持其他输入量MV1不变，第2个输入量对第1个输出量的控制能力，即在其他回路都是开环的情况下第2个输入量对第1个输出量的增益；代表维持其他输出量CV2不变，输入的支路对输出的关联影响，即在其他回路都是闭环情况下第2个输入量对第1个输出量的增益；基于相对增益矩阵的对称性，所述相对增益矩阵为：；所述相对增益矩阵的特点是每行元素和为1，每列元素和为1；表明控制量MV
j
对输出CV
i
的控制受其他回路影响的程度，越接近1表明受其他支路影响越小，越偏离1说明受耦合支路影响越大；当的数值越大时判断存在越强的近似共线性；
相应地，若是非最小多输入多输出模型，通过主元分析法进行SV...
【专利技术属性】
技术研发人员：王皖慧，王家栋，
申请(专利权)人：浙江中控技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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