一种扰动自适应的鲁棒预测控制算法

• 作者: ZHU Yucai 徐祖华 赵均 钱积新 韩恺
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 预测控制 扰动模型 ARMA模型 多次迭代 min-max问题 多步线性化
• 年，卷（期）: 2009,（7）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 1730-1738
• 页数: 9页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0438-1157.2009.07.020

摘要

针对实际生产中扰动的时变性,提出了一种扰动自适应的鲁棒预测控制(RAMPC)算法以提高扰动抑制性能.采用时间序列(ARMA)模型在线辨识系统的不可测扰动,通过基于多次迭代思想的递推辨识算法(multi-iteration pseudo-linear regression,MIPLR)来保证在线辨识的质量和收敛速度.考虑到数据与辨识模型的不确定性,改用min-max形式描述MPC算法的控制作用优化命题,并将在线辨识过程中的误差数据引入min-max命题,使在线辨识与控制作用鲁棒优化求解紧密结合起来,提高算法鲁棒性.进一步将此min-max问题转换为一个等效的非线性min问题,并采用多步线性化方法实现快速求解,解决了传统min-max方法在线计算负荷高的问题.仿真结果表明了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱积新	浙江大学工业控制技术国家重点实验室	164	3326	26.0	51.0
2	赵均	浙江大学工业控制技术国家重点实验室	53	440	12.0	17.0
3	徐祖华	浙江大学工业控制技术国家重点实验室	27	213	10.0	13.0
4	韩恺	浙江大学工业控制技术国家重点实验室	3	83	3.0	3.0
5	ZHU Yucai	浙江大学工业控制技术国家重点实验室	1	15	1.0	1.0