一种级联耦合下的分布式智能自主控制方法技术

本发明专利技术涉及一种级联耦合下的分布式智能自主控制方法，包括如下步骤：第1步：对于每个设备建立基于状态自学习的非线性动力学模型，得到L个分布式非线性预测模型；第2步：每个设备根据自己的状态在线学习自回归模型参数；第3步：对于在线控制，获得第l个设备未来输出的多步预测，然后进行控制序列的优化；第4步：将控制序列的第一个值应用于设备l，如果l＝L，跳转到步骤2继续进行滚动优化，否则继续执行步骤5；第5步：预测信息沿级联方向传输，计算第个设备l+1的未来的入口条件；第6步：令l＝l+1并跳转到步骤3，实现级联分布式控制。相比其控制精度大大提升，为多设备级联下的精细化控制提供了新的解决思路。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及工业自主控制方法领域，特别是涉及一种级联耦合下的分布式智能自主控制方法。

技术介绍

1、自动控制是实现工业过程稳定高效运行的重要手段。而多设备级联是流程工业过程常见的现象。在级联装置内发生一系列的物理化学反应，导致反应过程存在复杂的非线性。此外，由于前一设备的出口连接后一设备的入口，因而前一个设备的运行状态会影响后续设备的状态，对整个过程的精确控制带来了极大挑战。

2、pid控制和模糊控制是常用的控制方法。这些方法通常用于单变量和单回路控制过程，不适应多设备级联下的多变量协调控制。虽然新兴的控制方法，如强化学习，已经获得了广泛的研究和应用，但由于建立精确的环境模型存在挑战，导致难以训练合适的控制器，阻碍了其在流程工业过程中的应用。近年来，模型预测控制得到了广泛的研究。在每个时间点，模型预测控制利用一个预测模型来预测被控变量的未来值；然后通过优化得到未来的控制序列，使被控制变量的实际值接近期望值。最后，将控制序列的第一个控制量应用于被控对象，并通过滚动优化实现实时控制。模型预测控制具有许多优点，如它能够处理复杂的约束，控制多变量等。本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种级联耦合下的分布式智能自主控制方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种级联耦合下的分布式智能自主控制方法，其特征在于：所述第1步通过公式(1)得出L个分布式非线性预测模型，

3.根据权利要求2所述的一种级联耦合下的分布式智能自主控制方法，其特征在于：所述第二步令t＝t+1，每个设备通过公式(2)根据自己的状态在线学习自回归模型参数，

4.根据权利要求3所述的一种级联耦合下的分布式智能自主控制方法，其特征在于：所述第三步通过公式(6)获得第l个设备未来输出的多步预测，

5.根据权利要求4所述的一种级联耦合下的分布...

【技术特征摘要】

1.一种级联耦合下的分布式智能自主控制方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种级联耦合下的分布式智能自主控制方法，其特征在于：所述第1步通过公式(1)得出l个分布式非线性预测模型，

3.根据权利要求2所述的一种级联耦合下的分布式智能自主控制方法，其特征在于：所述第二步令t＝t+1，每个设备通过公式(2)根据自己的状态在线学习自回归模型参数，

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【专利技术属性】
技术研发人员：阳春华，孙备，罗振，李勇刚，黄勇光，尹舒龙，黄科科，刘一顺，刘海洋，罗平，
申请(专利权)人：深圳市中金岭南有色金属股份有限公司丹霞冶炼厂，
类型：发明
国别省市：