Wiener模型控制研究现状

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Wiener模型控制研究现状

过程工业中许多过程对象，如精馆塔、加热炉、流体控制、中和控制、石油炼制、换热过程等均是非线性的被控对象，均可以用一个模型来表示。模型是由一个线性模型和个非线性模型串联组成的。对于模型的控制，一种普遍的方法是引入非线性部分的逆模型，将非线性控制问题转化为线性控制问题。

研究了一种针对模型的广义预测控制算法，在两步法的基础上提出了滚动优化策略，使用近似方法求解非线性方程，但误差较大。张艳等提出了基于粒子群优化的模型辨识方法，模型的辨识问题等价为非线性极小值优化问题。识等墙出将模型与内模控制相结合，从理论上说明了可行性，但缺少具体的设计方法和仿真实例。等对一个二元精馏塔的模型运用预测控制，并引入了前馈控制。许自富等为了避免了非线性控制优化求解的困难，文中对由函数与静态神经网络组成的模型采用即时线性化的方法，具体方法为在每个控制周期内线性化非线性模型，进而采用线性预测控制方法求线性化模型控制律，实现了自适应预测控制。但是该控制方法的闭环稳定性分析是一个可以深入研究的理论课题。模型还可以用来辨识混纯系统，针对模型设计的非线性广义预测控制器引入了增量型预测控制机制，将广义预测控制由线性系统控制推广到混沛系统控制中，获得了良好的闭环动态特性。