[发明专利]一种基于多变量约束区间预测控制的平稳控制实现方法

说明书

本发明涉及一种基于多变量约束区间预测控制的平稳控制实现方法，包括针对被控对象进行区间参数设置；利用改进的DMC算法对控制输入进行约束，将得到的控制量作用到被控对象。本发明可以使输入变量面对扰动时显得更加稳定，被控变量达到控制目标的同时系统稳定性也相应的提升，实现了工业现场平稳控制的要求，节省了劳动力的同时增加了设备的使用寿命，最终提升工厂的经济效益。

技术领域

本发明涉及先进过程控制领域，具体地说是一种基于多变量约束区间预测控制的平稳控制实现方法。

背景技术

模型预测控制在复杂工业过程中已经取得了很大的成功，特别是面对多变量约束问题时，模型预测控制技术相比于PID控制技术有不可替代的作用。但是在工业现场时，由于被控变量上可能会存在干扰噪声或者不可测扰动，这些不可控因素往往会带来操纵变量的不停动作，很难使设备精准的控制在某一个稳定值上。并且预测控制具有‘牵一发而动全身’的连锁效应，任何一个控制动作都可能造成所有的被控变量都不能稳定下来。并且频繁的控制动作会大大的增加工业现场操作人员的劳动量，也很容易减小执行机构设备的使用寿命。工业现场易受噪声以及不可测干扰的影响，会造成控制动作频繁，造成全部的被控变量都不能稳定，执行机构不能实现平稳控制，同时造成现场操作人员工作量加大，并且频繁的操作设备会使设备使用寿命变短。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于多变量约束区间预测控制的平稳控制实现方法。本发明中预测控制的控制目标不止是设定点控制，而且还有区间控制，区间控制就是被控变量不需要控制到某一个设定点，而是在一个区间内都可以。在求解控制增量的同时上增量上面添加小区间约束，不同于输出的区间约束，它是在输入变量有幅值跟增量约束的条件下引入小增量阈值约束，如果控制增量在增量阈值内，那么维持控制动作在上一时刻，如果超出阈值，那么则对控制动作进行调整。本发明设计的算法可以使输入变量面对扰动时显得更加稳定，被控变量达到控制目标的同时系统稳定性也相应的提升，实现了工业现场平稳控制的要求，节省了劳动力的同时增加了设备的使用寿命，最终提升工厂的经济效益。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：

一种基于多变量约束区间预测控制的平稳控制实现方法，包括以下步骤：

步骤1：针对被控对象进行区间参数设置；

步骤2：利用改进的DMC算法对控制输入进行约束，将得到的控制量作用到被控对象。

所述区间参数设置包括以下步骤：

步骤1：被控对象具有m个执行机构，相应的控制变量为m个，被控对象有p个被控变量，用p维的列向量表示为y＝[y₁ … y_p]^T；

步骤2：将p个被控变量按照控制目标的不同进行分类，将控制目标为设定点控制的被控变量设置为y′＝[y₁ … y_n]^T,将控制目标为区间控制的被控变量设置为y″＝[y_n+1… y_p]^T；

步骤3：对控制目标为区间控制的被控变量y″＝[y_n+1 … y_p]^T中每个被控变量y_i设置区间上限和区间下限，表示为[y_i,low,y_i,high]，并将该区间设置为其平稳控制区间；当被控变量y_i超出区间上限或区间下限时，被控目标值为

步骤4：对控制目标为设定点控制的被控变量y′＝[y₁ … y_n]^T中的每个被控变量y_j设置平稳控制区间[y_j,low,y_j,high]；