串級(jí)大時(shí)滯過(guò)程分散預(yù)測(cè)控制研究.pdf

1、有色冶金生產(chǎn)過(guò)程中普遍存在由一系列相似環(huán)節(jié)串聯(lián)而成的串級(jí)過(guò)程,各環(huán)節(jié)之間存在著工藝流程方向上的關(guān)聯(lián)作用,系統(tǒng)整體具有單向不可逆性。由于物料及能量在管道或容器中的傳輸時(shí)間,物質(zhì)反應(yīng)及能量交換需要一定的過(guò)程,檢測(cè)儀器或裝置的響應(yīng)時(shí)間和執(zhí)行機(jī)構(gòu)的動(dòng)作時(shí)間等,導(dǎo)致了系統(tǒng)存在很大的純滯后。大時(shí)滯的存在,增加了長(zhǎng)流程生產(chǎn)過(guò)程工藝指標(biāo)穩(wěn)定控制的困難。另外,由于實(shí)際的生產(chǎn)過(guò)程大多是復(fù)雜的動(dòng)態(tài)過(guò)程,當(dāng)描述對(duì)象的數(shù)學(xué)模型與實(shí)際對(duì)象特性之間存在較大誤差時(shí),模

2、型誤差會(huì)對(duì)預(yù)測(cè)控制的精確預(yù)報(bào)產(chǎn)生較大影響。
　　 為了克服過(guò)程參數(shù)時(shí)變對(duì)預(yù)測(cè)模型精度造成的不利影響,本文基于改進(jìn)的粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization,PSO),提出了一種自適應(yīng)預(yù)測(cè)控制算法。利用PSO算法對(duì)預(yù)測(cè)模型的全部參數(shù)進(jìn)行在線辨識(shí),從而克服預(yù)測(cè)模型失配對(duì)系統(tǒng)控制性能的影響,并且將粒子群優(yōu)化算法用于預(yù)測(cè)控制滾動(dòng)尋優(yōu)過(guò)程中,有效解決了系統(tǒng)存在約束條件下的最優(yōu)值求解問(wèn)題。仿真結(jié)果表明,該算法具有很

3、好的動(dòng)態(tài)性能和魯棒性。
　　 針對(duì)串級(jí)生產(chǎn)過(guò)程的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和大時(shí)滯特性,提出了一種分散預(yù)測(cè)控制算法。根據(jù)生產(chǎn)過(guò)程結(jié)構(gòu)特點(diǎn),將其分解成一系列較小時(shí)滯子過(guò)程,并將與某子過(guò)程相關(guān)聯(lián)的其它子過(guò)程的控制輸入看作是對(duì)該子過(guò)程的外部可測(cè)量擾動(dòng),從而將對(duì)象模型分解為過(guò)程模型和干擾模型?；诟蓴_模型和過(guò)程模型,對(duì)每個(gè)子過(guò)程,采用前饋補(bǔ)償和滾動(dòng)尋優(yōu)策略進(jìn)行預(yù)測(cè)控制。在氧化鋁連續(xù)碳酸化分解過(guò)程的應(yīng)用結(jié)果表明該方法能明顯改善系統(tǒng)耦合和大時(shí)滯特性對(duì)系統(tǒng)控制