[发明专利]一种多维度鲁棒预测控制方法和装置

说明书

本申请涉及控制技术领域，特别是一种多维度鲁棒预测控制方法和装置，其方法包括，获取初始模型矩阵G_L1、G_L2，生成第一联合模型矩阵G；建立串级变量关系；根据串级变量关系，确定G_L1、G_L2之间的连接矩阵E；得到第二联合模型矩阵依据所述过程约束条件，确定模型控制器被控变量、控制变量的最优操作点；在一个模型预测控制框架中，实现多个独立子控制器的串级联系，降低用户工程实施门槛，提高用户工程实施效率，提高了模型预测控制器的控制性能。

技术领域

本申请涉及控制技术领域，特别是一种多维度鲁棒预测控制方法和装置。

背景技术

MPC(ModelPredictiveControl，模型预测控制)作为一种有效解决工业过程对象中广泛存在的多变量、多变量、有耦合、多目标、大时滞等控制难题，得到工业界、学术界广泛地研究与应用。传统的模型预测控制采用“稳态- 动态”双层算法架构，但局限于单维度的预测控制算法，在遇到控制通道存在扰动的情况时，其控制效果将会大打折扣。目前，解决这一问题的主流思路是利用串级控制，采用MPC+PID的控制结构策略，如图1所示，PID作为底层内回路，MPC作为串级外回路，MPC的输出值作为PID的设定值，由PID驱动执行机构动作完成控制作用。虽解决了上述控制通道存在扰动的问题，同时也伴随着新的问题出现，其一，对PID控制策略的设计要求较高，若PID的回路中参数性能不佳，影响对扰动的抑制效果；其二，PID中存在回路饱和问题，即执行机构满量程或完全关闭，使得整个预测控制结构失去控制作用；其三，PID是一种单变量对单变量的控制策略，无法应对多变量的控制问题，难以对多变量的扰动进行多变量解耦。

发明内容

鉴于所述问题，提出了本申请以便提供克服所述问题或者至少部分地解决所述问题的一种多维度鲁棒预测控制方法和装置，包括：

获取预设于模型控制器中的第一子控制器的初始模型矩阵G_L1、第二子控制器的初始模型矩阵G_L2，合并所述G_L1、G_L2得到第一联合模型矩阵G；

将所述第二子控制器的控制变量输入至所述第一子控制器，并作为所述第一子控制器的被控变量的设定点，以建立所述第一控制器和所述第二子控制器之间的串级变量关系；

根据所述串级变量关系，对所述G_L1进行优化，确定G_L1、G_L2之间的连接矩阵E，通过所述连接矩阵E对所述G_L2进行优化，得到优化后的第二联合模型矩阵

在所述中输入所述第一子控制器的被控变量、所述第二子控制器的控制变量的过程约束条件，在所述模型控制器的预设运行周期内所述第一子控制器被控变量、所述第二子控制器控制变量的最优操作点。

优选的，所述获取预设于模型控制器中的第一子控制器的初始模型矩阵 G_L1、第二子控制器的初始模型矩阵G_L2，合并所述G_L1、G_L2得到联合模型矩阵G包括：

通过辨识或机理分析得到所述G_L1、G_L2，分别建立G_L1、G_L2中控制变量和被控变量的模型增益关系；

合并所述G_L1、G_L2得到联合模型矩阵G。

优选的，在所述中输入所述第一子控制器的被控变量、所述第二子控制器的控制变量的过程约束条件，在所述模型控制器的预设运行周期内确定所述被控变量、所述控制变量的最优工作点，包括：

确定所述控制变量和所述被控变量在稳态优化中的过程约束条件；