基于混合逻辑动态的分段线性系统模型预测控制

【摘要】： 随着现代工业的发展和科学技术的进步,对生产效益的不断追求以及工业生产过程日趋复杂化,使得以往采用单一连续或者单一离散的模型来设计控制器的方法已不能满足控制性能指标的要求。因此,“分段线性系统”的概念应运而生。分段线性系统是一类既包含连续生产过程又包含离散事件的动态系统。在这种定义的范畴内,流程工业中的许多过程都可以看作分段线性系统。同时,模型预测控制作为工业界中一种典型并且广泛应用的控制器设计算法,具有不依赖现实模型、灵活处理约束和应对系统不确定性的优点,所以研究分段线性系统的模型预测控制有重要的现实意义。 论文以具有大范围工况特点的实际系统为背景,结合混合逻辑动态模型来研究分段线性系统的模型预测控制。混合逻辑动态模型通过引入逻辑变量,将切换型分段线性模型表示的系统从形式上变成单个线性模型和一系列附加约束的形式,从而改善了该系统在控制过程中由于切换而带来的模型失配问题。论文的主要结果有: 1.对混合逻辑动态模型描述的分段线性系统进行综述,分析了基于混合逻辑动态描述的分段线性系统形式,在分段线性系统控制器的基本框架下,分析了基于混合逻辑动态描述的分段线性系统的控制器设计方法,对分段线性系统的模型预测控制结构进行综述,并就混合逻辑动态描述的预测控制系统给出了其预测控制器设计方案,通过仿真案例验证了该设计方案的有效性。 2.为了将操作人员的经验引入控制器的设计,本文结合具有大范围工况变化特点的工业过程,针对混合逻辑动态描述的切换多模型系统引入了满意优化预测控制算法,对系统软约束和目标函数分别引入操作人员的主观经验进行模糊化,结合模糊决策方法,实现约束、目标和操作人员满意度之间的平衡。该算法结合操作人员的主观经验,对系统的约束和性能指标进行模糊化处理,将系统性能指标优化问题转化为求解最优满意度的问题,即在性能指标最优化、约束满足和操作人员的满意程度三者之间求取平衡。采用满意预测控制方法去控制多模型系统,通过对软约束的灵活调整,将操作人员的经验运用于控制器的设计。并通过仿真验证了该算法设计的有效性。