ＰＦＣ中约束优先级及可行性问题的混杂处理

2012年03月21日10:49:10 本网站我要评论(2)字号：T | T | T

关键字：应用

王宇红，赵　旭
（中国石油大学（华东）信息与控制工程学院，山东东营

摘　　　要：针对预测函数控制的约束不可行和优先级问题，基于混杂系统以及混合逻辑动态模型的思想提出了约束不可行及优先级问题的混杂ＰＦＣ处理方法，讨论了由ＰＦＣ、混杂系统、松弛变量法所组成的约束不可行及优先级问题的具体实现方法与步骤。在通常ＰＦＣ跟踪性能指标的基础上结合ＭＬＤ与松弛变量法，通过将命题逻辑转化为混合逻辑不等式并与系统自身的约束相结合，将问题的可行性与优先级特性引入ＰＦＣ控制器的求解当中，实现了在约束存在且干扰发生阶跃变化的情况下保证系统输出达到期望设定值的目标。所提出的方法成功应用于典型工业多入多出过程ＷｏｏｄＢｅｒｒｙ塔，实现了多变量系统的混杂ＰＦＣ控制，取得了明显的应用成效，改善了系统的性能指标，获得了较好的跟踪性能。

关　键　词：预测控制；约束不可行；优先级；ＭＬＤ；ＰＦＣ

１　引　言
随着工业大生产的复杂化和综合化程度的提高，对系统的控制精度和要求也逐渐提高。但在工业现场当中所存在的不确定因素如干扰、模型失配等，可能导致在约束条件限制下控制器找不到可行解。针对此类问题有很多学者进行了研究：如ＫＯＵＶＡＲＩＴＡＫＩＳ等针对线性二次预测控制讨论了可行性问题［１］；Ｖａｄａ等讨论了带有优先级的线性ＭＰＣ不可行问题的解决办法［２］；文献［３１０］从各个方面针对该问题进行了系统的分析与研究等。预测函数控制（ＰｒｅｄｉｃｔｉｖｅＦｕｎｃｔｉｏｎａｌＣｏｎｔｒｏｌ，ＰＦＣ）为第三代模型预测控制。ＰＦＣ在保持ＭＰＣ优点的同时，还使所产生的控制输入更具规律性，并且有效地减少了计算工作量，适应了快变过程对控制算法速度的要求。本文则针对ＰＦＣ中存在的约束优先级和不可行问题，利用混杂处理方法，将约束优先级问题表示为命题逻辑并将其转化为混合逻辑不等式，不可行和优先级问题便集成在控制器中。仿真实例表明，该方法可以有效地提高系统的性能。

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