一种面向输入输出故障的变结构模型预测控制方法

发布时间：2017-06-29 12:01

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【摘要】：针对输入执行机构故障及输出测量装置故障往往导致MPC(model predictive control)控制器无法实现控制目标的问题,通过对输入稳态与输出稳态关系的分析,提出将存在故障的输入或者输出从控制器的操作变量和被控输出中去除、改变控制器结构的变结构预测控制方法.由于输入故障变结构控制减少了控制器操作变量自由度导致输出稳态误差很大,故根据输出变量优先级重新计算输出设定点以保障重要输出优先满足控制要求.输出故障变结构控制采用结合输入变量稳态值目标跟踪的DMC(dynamic matrix control)算法,避免了输出传感器故障对系统的影响并且保障了被控输出的控制目标可达.利用Shell benchmark重油分馏塔模型仿真验证了本方法的有效性.
【作者单位】： 中国科学院沈阳自动化研究所中国科学院网络化控制系统重点实验室;中国科学院大学;沈阳中科博微科技股份有限公司;
【关键词】： 动态矩阵控制 变结构控制 输出优先级 输入稳态目标跟踪
【基金】：国家863计划资助项目(2014AA041802) 国家自然科学基金资助项目(61374112,61533015,61503371) 工信部智能制造综合标准化试验验证项目 中国科学院网络化控制系统重点实验室基金资助项目(WLHKZ2014010)
【分类号】：TP273
【正文快照】： 1引言 模型预测控制(model predictive control,MPC)是20世纪70年代产生于工业过程控制领域的一类计算机控制方法,经典算法主要包括动态矩阵控制(dynamic matrix control,DMC)、 模型算法控制(model algorithmic control,MAC)、广义预测控制(generalized predictive control

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