基于偏最小二乘的迭代學(xué)習(xí)控制方法研究.pdf

1、工業(yè)過(guò)程控制領(lǐng)域，建立一個(gè)較為準(zhǔn)確的模型并結(jié)合控制算法對(duì)其控制，對(duì)于提高工業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品質(zhì)量有著重要的意義。偏最小二乘法(PLS)，作為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的一種，在復(fù)雜工業(yè)過(guò)程建模方面，有其獨(dú)到的優(yōu)勢(shì);迭代學(xué)習(xí)算法(ILC)，是解決間歇過(guò)程產(chǎn)品質(zhì)量控制的一種經(jīng)典算法。這兩種算法自提出以來(lái)，引發(fā)了許多學(xué)者的廣泛研究，但是一直以來(lái)對(duì)這兩種方法的研究相對(duì)比較獨(dú)立。近年來(lái)，才有學(xué)者將這兩種方法進(jìn)行結(jié)合研究，將PLS在建模方面的優(yōu)勢(shì)有效的融入到迭代學(xué)習(xí)控

2、制中，這對(duì)間歇過(guò)程的產(chǎn)品質(zhì)量控制問(wèn)題提供一種新的思路，因而對(duì)兩種算法結(jié)合的研究，有著重要的研究意義。
　　本文正是基于這個(gè)思路，分別從提高PLS建模精度及其與ILC方法結(jié)合的角度進(jìn)行研究，具體說(shuō)來(lái)，主要進(jìn)行了以下兩個(gè)方面的工作：⑴從空間分解的角度對(duì)PLS方法進(jìn)行分析，分析表明PLS分解后輸入變量的殘差空間中仍留有與輸出變量相關(guān)的信息，進(jìn)而從投影角度找到其與輸出變量的關(guān)系，提出了修正殘差的PLS算法，提高了PLS方法的建模精度。同時(shí)

3、，引入青霉素發(fā)酵過(guò)程的仿真實(shí)例，驗(yàn)證了修正殘差的PLS模型的有效性。⑵針對(duì)間歇過(guò)程難以建立準(zhǔn)確模型的問(wèn)題，首先將修正殘差的PLS算法擴(kuò)展為改進(jìn)的多向PLS(MPLS)，以獲取被控對(duì)象相對(duì)準(zhǔn)確的信息。但考慮到實(shí)際工業(yè)過(guò)程的復(fù)雜性，在實(shí)際運(yùn)行時(shí)，控制器模型與實(shí)際被控對(duì)象之間往往存在偏差，因而，本文建立了參數(shù)不確定集，并將這一信息融入到ILC策略中，進(jìn)而引入最差性能最優(yōu)指標(biāo)，并采用線性矩陣不等式技術(shù)(LMI)進(jìn)行求解，提出了最差性能最優(yōu)的MP