本项研究以一类网络信息模式下实现工艺指标和经济指标的多级串联系统的动态优化控制系统为背景,基于预测控制滚动优化原理,探索针对这类问题的约束多目标优化算法,研究网络信息模式下全局系统的性能评价体系,给出系统在动态环境中控制器的参数整定与系统设计方法,实现全局系统的动态优化;深入研究系统整体控制目标与各子系统控制量之间的内在关系,充分考虑子系统之间的信息交换和智能协调,在预测控制滚动优化的框架下发展一种适合在线应用的复杂系统满意优化控制的理论方法。从系统稳态优化到动态优化是预测控制的方法原理在有约束多目标要求下面向复杂系统控制实用化的发展,本项研究不仅在理论上具有先进性,也更加符合复杂工业过程在不确定性环境中满足复杂性能要求的满意优化控制的要求,为复杂工业过程的控制提供有效的理论方法,并以一典型生产过程控制为例开展应用研究,形成一种面向实际控制需要的系统化的动态优化控制理论方法推广应用。
针对一类网络信息环境下的具有串联结构复杂系统的动态优化控制问题,提出了分布式预测控制方法,并分析了控制系统的性能。1. 针对多级串联控制系统分为几个子系统,然后为每个子系统分别设计相应的辅助控制变量,提出了次优控制的设计方法;2. 将MIMO过程分解成多个回路并行设计控制器,首先设计单回路控制器,然后通过适当选取辅助控制变量消除其他子过程的影响,保证了整个闭环系统的渐近稳定性,并具有良好的跟踪特性;3. 针对约束预测控制系统,定义一个性能的基准,然后评估控制系统性能同基准性能的差距,评估系统性能改进的可能性,提出了基于分层结构和预测控制性能指标的大范围工况系统底层回路控制器参数的优化调整方法;4. 对于多级串联工业系统采用分布式系统结构,利用网络信息每个子系统的控制器在设计中可以相互交换信息,在基于Nash最优分布式预测控制的研究基础上,改进了优化性能指标的选取,提出了一种基于邻域优化的网络化预测控制策略,给出一个迭代的网络化MPC算法,分析了无约束算法的收敛性和标称闭环系统的稳定性。上述算法通过钢厚板加速冷却系统进行了实验研究,取得了良好的控制效果,验证了本项目所提出方法的有效性。