【摘 要】
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现代工业过程大多是多变量系统,具有非线性、强耦合以及随机不确定性等特点。对于此类系统,采用传统方法难以建立系统精确的数学模型并进行控制器设计。而随着新型传感器和计算机技术的飞速发展,工业过程采集、储存了大量的离线和在线数据。因此,分析挖掘数据内部的信息并加以利用,实现对多变量系统的建模与控制具有十分重要的意义。本文基于高斯过程(Gaussian process,GP)模型,在偏最小二乘(Parti
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现代工业过程大多是多变量系统,具有非线性、强耦合以及随机不确定性等特点。对于此类系统,采用传统方法难以建立系统精确的数学模型并进行控制器设计。而随着新型传感器和计算机技术的飞速发展,工业过程采集、储存了大量的离线和在线数据。因此,分析挖掘数据内部的信息并加以利用,实现对多变量系统的建模与控制具有十分重要的意义。本文基于高斯过程(Gaussian process,GP)模型,在偏最小二乘(Partial least square,PLS)框架下提出多变量系统的新型建模方法和控制策略,主要内容如下:针对多变量系统维数较高、非线性和强耦合等特点,建立GP-PLS模型。首先,使用动态PLS外部模型提取输入变量和输出变量的特征信息,消除变量之间的相关性,降低变量维数,获得隐空间下的特征矩阵。为了描述多变量系统的非线性特性并刻画模型预测的不确定性程度,本文采用GP模型作为PLS的内部模型,最终建立多变量系统的动态GP-PLS预测模型。基于所建立的模型,将原始空间中的多输入多输出(Multiple input multiple output,MIMO)控制问题转化为隐变量空间下的多个单输入单输出(Single input single output,SISO)控制问题,采用简单的PID控制器对多个单回路进行控制,达到利用较少的计算时间实现多变量控制的目的。通过数值算例和连续搅拌釜式反应器(Continuous stirred tank reactor,CSTR)系统进行仿真验证,说明所提出建模和控制方法的可行性和有效性。模型预测控制(Model predictive control,MPC)是一种广泛使用的多变量反馈控制技术,本文在提出的GP-PLS模型基础上,在隐变量空间利用GP模型提供的方差信息设计模型预测控制器,并将所得到的控制律重构回原空间,实现多变量系统的跟踪控制。最后将所提出的控制方法应用于CSTR系统,验证其有效性。本文的研究不仅充实了多变量系统控制理论,还可以推广应用于实际的工业过程,具有一定的理论意义和应用价值。
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