基于无模型自适应控制策略的多级流程雁阵阵形调整
流程雁阵(Process Goose Queue，PGQ)是流程生产系统分解协调优化的一种新方法。目前对于多级流程雁阵阵形调整一般采用基于模型的优化控制方法，其存在的缺陷是:1）未建模动态以及不确定性在具体的建模过程中总是存在的，这可能会导致闭环控制系统鲁棒性差;2）在实际流程工业中，各子雁阵一般为多输入多输出对象，而一般很难得到子雁阵内部变量之间的耦合关系，因此难以建立状态空间模型。为此，论文提出了一种基于MFAC策略的多级PGQ阵形调整方法，主要研究内容如下: 首先，论文详细介绍了针对非线性系统的动态线性化方法，给出了其具体的CFDL数据模型。在此基础之上，完成了整个系统的CFDL-MFAC方案推导及相关定义的证明。此外，对于目前的MFAC控制方案在实际流程工业应用中所存在的问题进行了分析，用于下一步的改进。 其次，针对目前多级流程雁阵阵形调整中所存在的问题，使用CFDL数据模型替代各级雁阵的辨识与建模过程。并且通过引入级间协调矩阵和级间前馈来改进目前的MFAC控制算法，提出了一种基于MFAC策略的多级流程雁阵阵形调整算法。 最后，利用TE过程对该方法进行验证。实验结果表明方法具有很好的动态特性，能有效的处理子雁阵内部变量以及各级雁阵间的耦合问题，抑制级间干扰传播，实现了雁阵阵形的实时在线调整。
流程工业;流程雁阵;阵形调整;无模型自适应控制
北京化工大学
硕士
控制科学与工程
李宏光
2017
中文
TB114.2
85
2017-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）