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
刘詟
苏宏业
谢磊
古勇
1.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,浙江杭州,3100272.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,浙江杭州,3100273.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,浙江杭州,3100274.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,浙江杭州,310027
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.
关键词：模型预测控制经济性能评估LQG基准Pareto最优曲面
分类号：TP273(自动化技术及设备)
资助基金：国家自然科学基金资助项目(61134007)国家自然科学基金资助项目(60904039)国家自然科学基金资助项目(60974100)国家重点基础研究发展计划资助项目(2007CB714006)高等学校学科创新引智计划("111"计划)资助项目(B07031)
论文发表日期：2012-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 1530-1536 )
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