子系统间动态耦合行为作用下分布式多预测控制器间的优化协调研究

工业过程的大型化和综合化有利于生产企业提高管控效益和实现节能降耗的目的。以分布式预测控制(DMPC)为主的分布式控制是实现大型过程灵活、优化控制的有效技术。在实施DMPC的过程中，子系统间的耦合动态行为影响分布式控制的性能。本课题就是针对分布式控制中子系统间的耦合动态性对子MPC控制器间相互协调下展开分析和研究，为大型工业过程实施分布式优化控制技术的设计与实施提供理论依据，将对大型工业过程实现灵活、平稳运行以及提升行业经济效益提供有价值的参考。本项目完成了如下研究：.1、在深入调研的基础上，了解国内外有关分布式预测控制方法的背景和追踪最新研究成果和现状。对分布式控制、预测控制器理论进行深入理解； .2、对选择的RSTS(Reactor-Storage tank-Separator)过程，在Simulink环境下对以常微分方程所表述的非线性系统进行建模。对该过程的动力学行为进行分析，阶跃测试、稳定性分析。分析子系统间的耦合关系、确定子系统间的耦合通道。采用PRBS信号对耦合通道间的耦合动力学行为进行测试和分析，制定一个合适的耦合动力学行为上界 ，考虑小于该界的耦合行为下的子系统MPC控制器间协调。.3、实现MATLAB环境下的预测控制算法进行编程，对RSTS过程实施CMPC控制策略。观测突发扰动出现、关键输入突变实施整体控制性能的变化。合适选择和调节控制器的参数CMPC能很好地稳定被控对象。然后对RSTS过程进行分割，实施常规的DMPC控制，观测扰动不存在、以及与CMPC情形相同的控制性能测试；在不考虑耦合动态行为的情形下，DMPC控制很难稳定被控制对象。若合理考虑耦合动态行为，并选择合适的迭代优化算法，DMPC控制是可以稳定被控制对象。从实时性、抑制扰动、准确跟踪设定值来看，DMPC控制的性能还是不如CMPC。.4、实施鲁棒稳定区域存在的情况下的DMPC控制。鲁棒区域 的选择与耦合行为上界 、DMPC控制性能之间的关系、不同子系统的MPC控制器的目标函数中的 之间的调整对稳定性的影响，找一个 准则，使所有的子MPC控制器协调下，整个系统稳定。. 结论是，对于大型过程系统，当扰动有界，时滞很小时，使用鲁棒稳定区域协调控制方法的DMPC可以很好地稳定被控制系统。今后，将考虑当不确定扰动变化、大间滞存在时DPMC稳定性、状态估计等方面的研究，同时也考虑网络环境下DMPC。