工业过程中的控制策略研究.doc

计算机控制技术课程论文 论文题目：工业过程中的控制策略 专业班级：计算机应用技术10级 学生姓名： 指导教师： 日期：2011 年 1月 15日 中文摘要 工业过程中的控制策略研究是近年来越来越热门的一个课题，随着工业过程中先进技术的广泛应用，各种控制策略和方法纷纷涌现出来。从诸多的控制策略中如何选择最为合适的，显得尤为重要。 在本文中，我们完成的任务主要有： （1）首先，简单地回顾了分散预测控制的基本概念和发展状况。接着，就智能控制的一方面，叙述了粗糙控制的研究背景和发展现状。 （2）其次，针对复杂大系统内部快慢特性不一的特点，提出了一种基于纳什最优的多时标分散预测控制算法。该方法针对每个子系统的内在特性而分别采用各自相应的采样频率和控制策略，从而更加充分地反映了各子系统内在的控制要求。 （3）再次，通过引入多时标信息预估和通信方法，弥补了由于时标不同而导致子系统信息不足的问题，提高了控制效果。 （4）然后，就先进控制策略进行了介绍，先进控制作为一个整体，包括从数据采集处理、数学模型建立、先进控制算法到工程实施的全部内容。 （5）最后就全文内容进行了总结和概括，并指出相关领域以后进一步研究的若干方向。 关键词：工业过程；控制策略；分散预测；基于纳什最优；多时标信息预估；先进控制前言 在读研的这半年来，通过对计算机控制技术这门课的学习，我对工业过程中的控制策略略有所知，通过查相关的文献，在本文中总结并介绍了几种工业过程中的控制策略，也希望借此能对相关领域的知识概念有更深的理解。 众所周知，工业过程中的控制是工业过程控制领域中一个具有挑战性的任务，目前在这个领域的研究也越来越受到控制界的重视。随着生产规模的日益扩大，工业过程的复杂程度不断提高，难以采用简单的集中控制方法或建立精确的机理模型进行控制。这时，分散控制策略和智能控制方法或许就成为解决这类问题的最好选择之一。分散控制策略能够将复杂问题简单化，便于进一步的研究和分析;而智能控制方法则无需建模，将难以解决的问题仅仅通过学习就得到了有效地处理，提供了解决复杂问题的又一途径。 本文中，我们首先简要地回顾了分散预测控制的基本概念和发展状况，叙述了粗糙控制的研究背景和发展现状。然后针对复杂大系统内部快慢特性不一的特点，提出了一种基于纳什最优的多时标分散预测控制算法。该方法针对每个子系统的内在特性而分别采用各自相应的采样频率和控制策略，从而更加充分地反映了各子系统内在的控制要求。同时，通过引入多时标信息预估和通信方法，弥补了由于时标不同而导致子系统信息不足的问题，提高了控制效果。接着就先进控制策略进行了介绍，先进控制作为一个整体，包括从数据采集处理、数学模型建立、先进控制算法到工程实施的全部内容。最后就全文内容进行了总结和概括，并指出相关领域以后进一步研究的若干方向。 一、复杂工业过程中的控制策略 随着生产规模的不断发展，工业过程的复杂程度日益提高，在一些大型复杂的工业过程中，就要求或根据系统的内在特点采取分散控制策略，化繁为简，将整体问题分解成易于用传统方法处理的一些子问题;或对那些难以用数学模型描述的复杂系统采取智能控制方法加以解决，同时保证计算的复杂性能够满足工业生产的实时性要求。解决好控制问题是工程设计时需要首要考虑的问题，当工程投产后另一个不容忽视的问题则是如何维护好控制系统的运行性能。运行性能良好的控制系统对于复杂工业过程实现“安稳长满优”的生产目标有着重要的意义，能够提高产品的产量和质量、降低原材料的消耗和能量损耗、延长设备使用时间，从而提高企业的经济效益。然而，许多工业现场中运行着的控制系统都或多或少存在着各种性能不足或缺陷问题，解决好这些问题对于提高整个工业过程中的效率和质量有着关键性的作用。 1. 分散预测控制的基本概念和发展 在复杂的工业过程中，分散控制有着非常重要的地位。分散控制是本质上是指利用分散的信息实现分散的控制，以实现利用多个地域分散的局部控制器取代单一的集中控制器进行控制，每个控制器只能基于局部测量得到的输出信息控制相应子系统的输入。由于分散化的结构特点，分散控制很好地避免了集中控制的硬件要求高、难以在线控制等缺陷，因而具有十分广阔的应用前景。然而，传统的无信息交互的完全分散结构，由于各子系统之间信息的不完备性和目标的不一致性，常常容易引起子系统间的性能冲突从而导致系统整体性能的下降。因此，如何提高和维持系统的整体性能是一个十分具有吸引力的研究命题，引起了许多专家学者的广泛兴趣。其中，分散预测控制策略是一种非常重要的控制策略。 预测控制或称为模型预测控制(MPC)是成功应用于复杂工业生产过程的先进控制方法和技术之一。由于它具有控制效果好、鲁棒性强、能够有效克服过程的不确定性、非线性以及处理各种约束等优点，因而已经在炼油、化工、机械、电力