稀土萃取过程的广义预测解耦控制

• 作者: 陆荣秀 刘淑丽 杨辉 朱建勇
• 来源期刊: 控制工程
• 关键词: 稀土萃取 强耦合 解耦控制 极限学习机
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 工业过程及控制系统
• 页码范围: 1-7
• 页数: 7页
• 分类号: TQ028.8
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.20190011

摘要

考虑稀土萃取过程具有多变量、强耦合特性,提出一种基于广义预测解耦控制(GPDC)的稀土萃取过程控制方法.首先针对模型未知的强非线性稀土萃取过程,构建基于极限学习机的组分含量系统模型,并依据模型特点设计多个稀土萃取过程GPDC控制器;然后为降低各控制回路间的耦合性,在控制器的性能指标中引入校正策略,通过回路中模型预测值与参考值的偏差自适应调整偏差权重;最后基于CePr/Nd萃取过程中采集的数据进行GPDC与常规广义预测控制器进行对比仿真实验.仿真结果显示本文采用的GPDC算法能大幅度降低控制量的超调量,控制效果显著,这为解决稀土萃取过程中多变量强耦合的优化控制问题提供了借鉴.