基于预测控制的中药提取工段多目标优化控制策略

针对中药生产提取过程非线性、时变性、大滞后等特点,并结合多目标控制要求,建立中药生产提取过程动态模型,提出一种基于广义预测控制的中药提取工段多目标优化控制策略,即在预测控制的基础上增加经济优化层.预测控制层实现提取过程温度与压力的区域控制,而经济优化层实现提取过程经济性能指标的优化.仿真结果表明,该方法不仅能保证中药提取过程温度、压力的动态特性,而且能有效地降低提取过程的蒸汽消耗.     

半导体制造过程的多工序协同控制模型

针对半导体制造过程的多工序质量控制,提出一种协同控制模型.该模型由目标优化、设备选择和设备控制3层组成.目标优化层利用目标优化模型对下游关键工序参数的目标值进行优化,补偿上游工序偏差对产品质量特征的影响;设备选择层综合考虑设备性能、生产时间以及设备的可利用性,选择处于最佳状态的设备完成相应的工序操作;设备控制层对选定的设备进行Run-to-Run控制,降低产品批次间的差异.从某半导体制造车间采集多道关键工序的测试数据,建立协同控制模型.通过基于生产数据的仿真,证实协同控制模型能够改善产品质量,提高设备效能和生产效率.     

模糊模型PID优化控制在非线性系统中的应用

通过提出一种基于T-S模糊模型的非线性系统PID优化控制算法,将该算法应用于具有强非线性与不稳定性的填料塔热交换装置,为非线性控制系统的实际应用提供一种方案.在机理分析的基础上建立了分段非线性模型,设计了该装置的模糊模型PID优化控制器,对系统温度进行控制.实验结果与传统的PID控制结果对比表明,采用文中提出的模糊模型PID优化控制方法能够有效解决非线性控制问题.     

基于小波网络的非线性多变量约束预测控制

为了解决非线性多变量系统的建模、控制和优化问题 ,论文扩展基于小波神经网络的单变量系统辨识到多变量系统辨识 ,并用它实现非线性预测控制。对开环稳定过程 ,引入一个具有输入约束的基于小波神经网络模型的区域预测控制方案 ,它的闭环稳定性能够通过适当选择它的预测水平来保证。基于上述动态控制方案 ,提出了一个稳态状态优化方案。通过对一个聚酯生产过程的仿真研究 ,证实了上述方法的有效性。由于能够通过线性最小二乘 (L S)估计方法来辨识 ,该模型易于实现并可用作通用模型。仿真研究的结果表明了该模型的通用性、辨识和控制方法的简单性 ,所提出方案能够被用于过程工业的非线性系统的建模和控制     

AOD冶炼脱碳过程的非等间隔灰色优化模型研究

针对AOD冶炼中脱碳过程存在很多不确定因素,且终点控制仍借助经验来判断等问题,对高碳铬铁AOD法降碳试验中的脱碳过程建立了非等间隔序列的灰色优化模型.仿真结果表明,非等间隔序列的灰色优化模型能够很好地对碳含量进行终点预测,而且模型具有较高的预测精度,显示出其在冶金方面具有的明显优势和巨大潜力.     

基于动态优化的多模型广义预测控制器设计

针对工业控制过程中广泛存在系统参数突变的问题,将多模型切换的广义预测控制器引至动态优化策略下的分层式控制系统中,设计了基于动态优化的多模型广义预测控制器.该模型预测控制结构以获取最大经济效益为目标,上层结构对经济目标函数进行动态优化,得到使经济利益最大的关键变量设定值;下层结构中MPC层采用多模型广义预测控制器代替传统单模型广义预测控制器追踪上层得到的设定值,即采用多个固定模型和自适应模型并行辨识系统的动态特性,提高系统暂态性能和模型参数跳变时系统的调节能力;底层为PID控制器用于抑制过程中的扰动.通过仿真验证了该方法的可行性和有效性.     

BP神经网络的模型优化研究及应用

随着神经网络在数据分析、预测及生产控制中的应用,神经网络的优化学习成为研究的一个重要课题。通过探讨BP神经网络模型的建立过程,针对BP神经网络的模型优化问题进行了详细研究。并通过对银行客户分类的仿真实验证明,优化模型能够有效地提高BP神经网络的收敛速度及预测精度。     

基于切换控制的均匀液位控制

过程工业中常常提出均匀液位控制问题,即在保证液位不出界的前提下,使输出流量尽可能平缓.对于此类受限控制问题,模型预测控制可以取得满意效果,但在线优化的复杂性又阻碍了算法在实际中的推广.基于模型预测控制,提出了一种通过调整预测时间域长度来处理液位约束的方法,加上对未知扰动的估计算法,最终推出切换PI控制律.该方法既简化了在线优化过程,又增强了对随机扰动的适应性,已成功地应用于甘肃金川集团公司6 kt磨浮系统中.     

耙吸挖泥船疏浚过程装舱优化研究

本文对耙吸挖泥船疏浚中装舱过程进行建模仿真,将某大型耙吸挖泥船作为研究对象,以装舱过程中单位时间内干土吨产量为优化目标。基于模型预测控制理论,提出了一种新型的优化策略,并对实船数据进行离线分析,得到具体的优化结果。     

转炉优化配料与冶炼静态控制模型

在分析转炉炉料结构优化及 BP 预报模型特点的基础上,针对某厂50 t 转炉生产条件,构建了由优化配料、静态预测、过程控制、脱氧合金化和成本计算等模块构成转炉冶炼静态控制系统。以机理模型为基础、采用增量模型校正的优化配料模块,用以精确计算入炉料结构;以 BP 神经网络为基础构建了静态预测模块,对转炉冶炼终点碳和温度进行预测;以操作经验为基础构建了过程控制模块,动态给出冶炼过程控制的枪位曲线、加料时机和加入量;基于终点预测和全氧计算模型构建了脱氧及合金化模块,进而对转炉冶炼成本进行计算,构建了成本计算模块。通过本系统的开发,建立了全过程指导的炉料结构优化与冶炼静态控制,为现场生产提供了指导。     

一类间歇过程的优化及非线性预测控制

基于主产物浓度和反应温度的RBF神经网络模型,使用粒子群优化算法(PSO)求解该间歇反应主产物产率最大化问题,进而得到反应温度优化曲线。利用RBF神经网络建立了反应器冷却水控制温度阶段的预测模型,采用非线性预测控制,并引入了模型误差项,增强了控制方法的鲁棒性和间歇过程的抗干扰性能。利用 Lyapunov 原理对该预测控制算法做了稳定性分析,确定了系统稳定条件下的参数的取值范围。同时编制控制程序在多功能过程及控制实验装置(MPCE)装置上实现了算法的控制,并与以升温速率为基准的特殊PID调节器的控制结果比较,结果证明了基于RBF神经网络非线性预测控制方法的有效性。     

模型预测控制在供应链库存管理中的应用

针对供应链网络需求不确定的特点,采用模型预测控制技术解决供应链管理中库存的动态优化问题.首先,阐述了模型预测控制的机理及其在供应链动态控制方面的适应性;其次,建立了成本目标优化模型,提出控制法则并给出控制算法;最后,仿真结果表明,模型预测控制技术在预测合理库存水平以及控制动态、不确定的供应链系统是可行的.     

CSTR的非线性预测控制

对于像ＣＳＴＲ化学反应器的控制，由于其过程本身的严重非线性而变得十分困难，本文提出一种采用Ｈａｍｍｅｒｔｅｉｎ模型的预测控制方法来控制上述非线性过程。Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型采用两种方法进行辩识，联立辩识法与序贯辩识法，本文特点地提出一种改进型Ｈａｍｍｅｒｔｅｉｎ模型，用于克服常规Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型在控制器设计时的不足之处，对ＣＳＴＲ反应器之仿真结果表明，基于上述两种Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉ     

模型预测控制性能评价的一种改进方法

历史性能指标和设计性能指标的残差控制图可用于模型预测控制的性能评价,但是当外界干扰和模型变化很小或性能指标存在严重的自相关现象时,残差的-X-图很难检测出性能的变化。提出用残差的累积和控制图对模型预测控制性能进行监视,在Shell塔模型上的仿真实验表明了该方法解决问题的有效性。     

基于模型预测控制的三相四桥臂有源电力滤波器

针对现有有源电力滤波器数字化控制方法对模型依赖性较强的缺点, 在介绍了正负序系统和零序系统解耦控制的基础上, 提出了一种三相四桥臂有源电力滤波器的模型预测控制(MPC)方法, 以差分方程作为预测模型, 保留了常规MPC中的反馈校正和滚动优化环节, 推导出了最优控制率. 与常用的预测电流控制方法做了对比, 得出了带电源电压观测器的预测电流控制只是模型预测控制的一个特例的结论; 详细分析了参数对稳定性的影响, 修改MPC的参数, 可以在省略带通滤波器的情况下, 允许更大的连接电抗参数建模误差, 鲁棒性比预测电流控制更高.此外, MPC和重复控制相结合消除了MPC所固有的稳态误差. 仿真结果验证了所提方法的有效性和正确性.     

具有混合约束的多变量系统的优化控制

给出了多变量预测控制的算法描述 ,解决了工业生产中存在的混合约束问题。并运用协调优化的原则对带有硬约束的操作变量进行了协调。当找不到满足所有约束条件的可行解时 ,对被控变量进行约束软化处理。采取线性和二次型相结合的惩罚函数 ,对预测时域上每个时刻的激活值进行惩罚 ,不仅可以保证可行解的存在 ,而且改进了控制系统的性能。理论分析证明 ,该算法能够保证闭环系统的稳定性 ,并具有较强的鲁棒性。仿真结果也证实了算法的有效性。     

化工过程中虚假宽松约束的修正预测控制

过程控制中广泛存在着对变量的各种约束条件,因此需要设计能够满足约束条件的控制策略。约束预测控制能够处理各种输入和输出约束,是一种有效的控制方法。但在实际过程控制中,由于预测控制不检测下层回路的实际执行信息,当控制作用超出系统实际最大能力而不能完全下载时,标称约束成为虚假宽松约束,导致系统响应偏离预期,约束条件无法满足。该文基于线性系统离散状态空间模型,讨论有输入和输出区间约束条件的基于区间控制思想的预测控制。为保证虚假宽松约束发生时预测控制仍能够正确有效实施,提出及时进行一系列预测模型数据和约束条件的修正算法,并使约束条件得到满足。利用绝热连续搅拌釜式反应器(CSTR)模型的控制仿真实验证明了该算法的有效性。     

焦化加热炉先进控制系统

以某炼化公司的焦化加热炉为工业应用背景,采用预测函数控制-P ID透明控制结构,辅以基于延迟焦化过程焦炭塔的预热切换事件设计的前馈控制器,研究开发出了一种实用的焦化加热炉先进控制系统。系统投运后,整个生产过程的平稳性和控制精度得到了显著的提高。     

粘滞流体阻尼器对电视塔的风振响应控制

以合肥电视塔为工程背景,探讨了粘滞流体阻尼器对高耸电视塔在强风作用下风振响应的振动控制.按照随机振动理论,仿真得到了作用在电视塔上的19维互相关的人造脉动风压时程样本曲线,并利用时程样本进行了电视塔的风振响应分析;建立了一种双模型的动力分析方法.对安置了粘滞流体阻尼器的合肥电视塔进行了控制分析;以上塔楼的风振响应为优化目标,对阻尼器的参数进行了优化设计.研究表明,电视塔的风振响应峰值超过了规范的容许值,设置了粘滞流体阻尼器后电视塔的风振响应均有明显的减小,阻尼器消耗了大量的结构能量,采用最优阻尼参数使上塔楼加速度峰值响应下降了43.4%.     

基于模糊预测控制的机车制动控制方法

为了减少模型参数、噪声耦合和随机性干扰对机车制动控制系统控制精度和稳定性的影响,提出1种基于模糊预测控制的制动控制方法,利用基于满意度的T-S模糊建模方法建立精确的预测模型.研究结果表明:通过模糊遗传算法进行滚动优化,获得全局最优解作为预测控制控制器的输出,进而提高系统控制快速性和稳定性,仿真结果验证了该方法的有效性.