基于线性二次型高斯基准的多变量预测控制技术经济性能评估

• 作者: 刘詟 古勇 苏宏业 谢磊
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模型预测控制 经济性能评估 LQG基准 Pareto最优曲面
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1530-1536
• 页数: 7页
• 分类号: TP273
• 字数: 5860字
• 语种: 中文

摘要

由于受控过程参数的漂移及缺乏维护,令采用的控制器性能逐渐降低,需要做经济性能评估,以确保其最佳运行状态.因为目前最小方差评估算法没有考虑控制器的约束条件,对此我们采用线性二次型高斯(linear quadratic Gaussian,LQG)基准的模型预测控制(model predictive control,MPC)双层优化控制结构,将控制和输出的加权值引入上层经济性能指标,通过求解LQG问题获取控制与输出方差关系的离散点集,进一步拟合Pareto最优曲面方程,建立优化命题并求解最优经济指标及设定值.对延迟焦化加热炉的多变量MPC控制进行了性能评估及分析,证明该方法可以改进控制器设计,提高经济效益.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢磊	浙江大学智能系统与控制研究所工业控制技术国家重点实验室	69	567	13.0	21.0
2	苏宏业	浙江大学智能系统与控制研究所工业控制技术国家重点实验室	105	1588	24.0	33.0
3	古勇	浙江大学智能系统与控制研究所工业控制技术国家重点实验室	8	75	5.0	8.0
4	刘詟	浙江大学智能系统与控制研究所工业控制技术国家重点实验室	1	8	1.0	1.0