在线场景更新的多阶段非线性模型预测聚合反应控制
陈显锋1
孙京诰2
张海峰
1.华东理工大学信息科学与工程学院,上海2002372.华东理工大学 能源化工过程智能制造教育部重点实验室,上海200237
摘要：针对聚合过程中时不变不确定性参数不能直接估计的情况,导致的多阶段非线性模型预测控制中场景树生成的合理性问题,提出一种基于贝叶斯概率加权的在线场景更新算法.该方法利用前一时间步中每个场景的模型预测信息和过程状态测量信息计算对应场景的概率权重,然后通过合适的自适应步长在线更新场景树中不确定性的离散实现场景.所提方法在保证过程约束满足的同时,逐渐缩小不确定性集合逼近不确定性的真实值,从而降低保守性,提升控制器性能.通过多个批次的半间歇聚合反应过程实例仿真结果表明,所提出的方法可以有效降低批次反应时间,提高生产效率.
关键词：非线性模型预测控制在线场景更新贝叶斯概率加权不确定性半间歇聚合反应
资助基金：国家自然科学基金(61803159)
论文发表日期：2022-04-28
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( 770-776 )
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