基于线性二次型高斯基准的多变量预测控制技术经济性能评估

摘要：

由于受控过程参数的漂移及缺乏维护,令采用的控制器性能逐渐降低,需要做经济性能评估,以确保其最佳运行状态.因为目前最小方差评估算法没有考虑控制器的约束条件,对此我们采用线性二次型高斯(linear quadratic Gaussian,LQG)基准的模型预测控制(model predictive control,MPC)双层优化控制结构,将控制和输出的加权值引入上层经济性能指标,通过求解LQG问题获取控制与输出方差关系的离散点集,进一步拟合Pareto最优曲面方程,建立优化命题并求解最优经济指标及设定值.对延迟焦化加热炉的多变量MPC控制进行了性能评估及分析,证明该方法可以改进控制器设计,提高经济效益.

关键词：模型预测控制、经济性能评估、LQG基准、Pareto最优曲面

所属期刊栏目：29

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61134007,60904039,60974100;国家重点基础研究发展计划资助项目2007CB714006;高等学校学科创新引智计划"111"计划资助项目B07031

在线出版日期：2013-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1530-1536