非线性系统的多模型ＤＭＣ解耦设计

2012年03月26日14:40:17 本网站我要评论(2)字号：T | T | T

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薛美盛，杨彦波，魏衡华，樊　弟
中国科学技术大学自动化系，安徽合肥

摘　　　要：针对工业生产过程大多为多输入多输出非线性系统，干扰因素多，耦合作用强，常规控制方法难以获得满意控制效果的特点。提出一种基于动态矩阵控制（ＤＭＣ）的多模型控制方法，采用误差指标切换函数作为切换准则，根据其较小值来选择与实际较接近模型，并将基于此模型的控制器切换为当前控制器。结合目标函数解耦方法，在模型中考虑其他通道输入对当前通道输出的影响，且目标函数中用控制量增量替代控制量，既能防止控制量变化过于剧烈，又可实现解耦。同时，引入的误差观测器，可以根据各个回路实际输出与其设定值的偏差大小，实时改变当前回路设定值跟踪权矩阵，起到进一步解耦作用。较后，给出球磨机模型的仿真结果，验证新算法的优越性。

关　键　词：多模型；目标函数解耦；动态矩阵控制；误差观测器

１　引　言
多模型自２０世纪７０年代提出以来，被普遍认为是一种处理复杂系统的有效方法［１］，随着被控对象呈现非线性、不确定性、时变性和大范围工况而倍受关注［２］。实际生产过程中大多数被控对象都是非线性的［３］，且具有大范围工况和强耦合的特点。想要取得满意的控制效果，必须研究多变量非线性系统的解耦问题。对于非线性较弱的情况，可在平衡点附近设计控制器，并且取得了较好的控制效果，但在远离平衡点的地方，系统会丧失稳定性［４］；对于非线性较强的情况，可设计多模型神经网络解耦控制，虽然控制效果很好，但其计算量比较大［５６］。文献［７］提出一种基于前馈解耦的广义预测控制解耦设计方法；文献［８９］提出非线性系统的多模型广义预测控制解耦设计方法。本文针对非线性、强耦合系统，提出基于ＤＭＣ的多模型解耦控制方法。将目标函数解耦与多模型切换思想相结合，在每个采样时刻依据误差指标切换函数来选择较优模型，也可很好得减少回路间耦合。较后，引入误差观测器，进一步减弱耦合作用。

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