基于模塊化思想的CGPC控制軟件的開發(fā)和應用.pdf

1、傳統(tǒng)的預測控制算法為了適合計算機實現(xiàn)，所使用的預測模型都是基于離散時間的，即使辨識出連續(xù)時間模型，也要在合理的采樣時間選擇下做離散化處理，以適應基于離散時間模型的預測控制算法的需要。這樣在模型離散化的過程中，受到采樣時間及近似方法的局限，難免會產(chǎn)生模型誤差。通常這個采樣時間的選擇主要靠長期的經(jīng)驗和扎實的控制理論知識，如果選擇不當，甚至會導致系統(tǒng)不穩(wěn)定。尤其是復雜的多變量系統(tǒng)包含有許多具有不同時間常數(shù)的過程，若為其設計離散時間的多變量控制

2、系統(tǒng)，就不得不采用多采樣速率。在實際生產(chǎn)中，很多化工企業(yè)購買了先進控制軟件包，這些先進控制軟件包在投入使用初期效果明顯，但能長期投入運行的卻是寥寥無幾。分析其原因，這些先進控制軟件包內部結構復雜，隨著裝置的運行，模型發(fā)生變化，而先進控制軟件包所使用的模型不能在線及時更新或難于更新，結果不得不放棄這些先進控制軟件包。 本文針對這些控制軟件包的缺點引入連續(xù)時間廣義預測控制(CGPC)，它的適用范圍更廣、與時間連續(xù)的真實世界更加貼切，

3、避免了離散時間GPC方法中存在的諸如數(shù)值靈敏度、采樣速率選擇、非最小相位零點等問題，而且充分發(fā)揮了連續(xù)時間方法的優(yōu)點，具有良好的魯棒性能和抗干擾能力。為此從實際應用角度出發(fā)，開發(fā)了連續(xù)時間廣義預測控制軟件，該軟件采用OPC數(shù)據(jù)采集技術，以基于隨機數(shù)搜索(NLJ)的連續(xù)時間模型辨識方法為基礎，實現(xiàn)了連續(xù)時間控制律的模塊化仿真與在線控制。通過該軟件平臺可以計算具有多種組合形式的連續(xù)時間控制律，并能實時在線的觀察各個模塊的輸入、輸出以及狀態(tài)，