基于T-S模型的多变量非线性自适应预测函数控制  

Multivariable Nonlinear Adaptive Predictive Functional Control Based on T-S Model

作　　者：杨宇[1] 苏成利[1] 施惠元[1] 孙柏[1] 

机构地区：[1]辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,抚顺113001

出　　处：《自动化与仪表》2016年第7期6-11,共6页Automation & Instrumentation

基　　金：国家自然科学基金项目(61203021);辽宁省科技攻关项目(2011216011);辽宁省自然科学基金项目(2013020024)

摘　　要：针对传统的控制方法应用于具有非线性和多变量的复杂石油化工过程,不能得到满意的控制效果,该文提出了一种基于Takagi-Sugeno(T-S)模型的多变量非线性自适应预测函数控制算法。该算法利用遗忘因子递推最小二乘法在线辨识T-S模糊模型后件参数,以克服参数饱和的问题。根据辨识的模型参数直接递推计算模型的预测输出,通过滚动优化方法递推求解预测控制律,而不需要求解Diophantine方程,从而减少了计算量。在焦化加热炉的出口温度控制仿真验证表明,该算法具有很强的跟踪性和鲁棒性。Traditional control method can＇t obtain the satisfied control effect for the complicated process with regard to multivariable characteristics and nonlinearity. A multivariable nonlinear adaptive predictive functional algorithm is proposed based on Takagi-Sugeno（T-S） model to overcome the saturation parameters,the model consequent parameters were identified online adopting the least square method with forgetting factors. The predictive output is calculated through the identified parameters but not to compute the Diophantine equation,thereby obtain directly the predictive control variable. Simulation results on the coking furnace for the outlet temperature control show the proposed control strategy is of the strong tracking ability and robustness of process.

关 键 词：非线性系统 T-S模型 预测函数控制 焦化加热炉 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]