基于有限/无限时域优化的扩展非最小化状态空间模型预测控制研究

Traditional state space predictive control together with relevant improved methods are confined to state observers' dynamics and the inability of regulate state output and fail to use the state information during optimization,thus they cannot consider both the tracking and the overshoot/undershoot rejection performance.In practical applications, this leads to low control accuracy,system stability and reliability.Based on the previous work in this field,our research group will focus on extended non-minimal state space predictive control to overcome the shortcomings of traditional ones. The main topics include the followings: 1. New finite/infinite horizon extended non-minimal model predictive control.This will solve the contradiction of fast response and steady performance,what's more,closed-loop robustness and stability are theoretically investigate to give relationship between control parameters and system stability; 2. Linear pragramming based constrained predictive control with low computation burden and analytical solution will be pursued together with the convergence theory of the optimization; 3. Designs of simple and reliable methods with easily tuned parameters that can adjust both the output error and the state are focused to consider both the tracking performance and the disturbance rejection performance. Research results will form the new theory and technology of state space predictive control with application in petro-chemical processes, which further enrich existing predictive control theory and also enhance the control level of relevant industries.

传统状态空间预测控制及改进方法受状态估计器特性以及无法协调状态输出双重限制，存在过程跟踪性能与无超调性能很难兼顾，优化过程不能充分利用状态的不足。实际应用中控制精度不高、系统稳定性和可靠性较低。基于项目组在这个领域的基础工作，我们将研究扩展非最小化状态空间模型预测控制，克服传统状态空间方法的局限性。主要研究：1. 新型扩展状态有限/无限时域预测控制，解决系统响应快速性和平稳性的矛盾，理论上分析控制系统的鲁棒性和稳定性，给出控制器参数选取原则和系统稳定性关系；2. 研究一种计算量小、优化存在解析解的线性规划约束预测控制，给出优化方法的收敛性理论；3.设计简单、可靠并参数易于调整的输出误差与状态联合加权优化方法，兼顾跟踪性能与抗干扰性能要求。研究成果将形成状态空间预测控制新理论与技术，并在炼油、化工等流程工业得到一定的应用，进一步丰富已有预测控制理论，对提高相关行业控制水平也有重要的应用价值。

项目主要研究扩展非最小化状态空间模型预测控制，克服传统状态空间方法的局限性。主要研究以下内容：（1）对扩展状态模型，设计有限/无限时域预测控制器，给出保证控制精度的参数选取原则。（2）研究过程状态与过程输出加权对预测控制器性能的影响，指导控制器的设计。研究模型失配状态下系统鲁棒稳定性和控制器参数之间的定量/定性联系。（3）研究多变量、有限/无限时域以及约束控制器的设计，研究模型失配状态下系统性能和控制器参数之间的定量/定性联系。取得的主要成果：提出一种可对过程状态和输出联合加权动态调整的多变量状态空间模型预测控制方法；提出基于状态空间模型的预测PID控制器设计方法；提出一种无限时域优化的滚动时域优化控制方法；给出了控制器参数整定与闭环系统控制性能之间的关系，探索了预测控制与滚动时域优化线性二次型控制的参数优化问题。项目发表学术论文28篇，获授权国家专利28项，科技奖励4项。项目在炼油、化工等流程工业得到了应用，进一步丰富了已有的先进控制理论，对提高行业控制水平也有重要的应用价值。