工业预测控制系统控制性能实时评估理论与方法

模型预测控制(MPC)系统的控制性能将影响产品质量、以及生产的能耗与运行安全，目前工业界已经认识到预测控制系统日常维护的重要性。控制系统性能的评估是指利用实测数据对控制系统的控制性能进行在线或离线的评价与诊断。对于存在约束条件的工业过程，目前尚缺乏MPC控制系统控制性能实时评估、诊断的理论与方法。在分析最新预测控制系统特点的基础上，本项目将利用统计数据分析、谱分析、高阶统计量分析等方法以及预测控制理论，建立工业MPC系统的基准(Benchmark)控制性能；分析(区域)约束、模型失配和扰动等因素对MPC控制性能的影响；研究实际控制与基准控制间的性能差别及其统计规律；研究性能差别的实时定量评估方法、以及MPC控制系统的实时诊断问题。项目的研究成果将为开发工业预测控制系统的控制性能实时评估软件打下其实的基础。