区别于较为成熟的连续过程的容错控制问题,复杂的多变量、多工序和运行时间不确定的时变间歇过程的容错控制是近年来新的研究方向。针对间歇过程操作目标的生产安全、产品质量和生产效率三大基本要求,本项目拟分别基于非线性机理模型和不确定2D周期系统,依据迭代学习、周期自适应和鲁棒控制策略,在间歇过程批次时间和收敛性等容错标准的指导下,研究未知故障发生情形下的集成容错控制方法,并通过鲁棒优化算法保证系统性能的满意评价。基于λ范数理论解决任意相对阶迭代学习间歇过程的批次被动容错控制问题;基于等效偏差和算子谱理论解决故障并发间歇过程的完整性迭代学习控制问题;解决不确定批次过程的满意容错性能的综合相容性分析和优化问题;基于迭代学习观测器和周期自适应故障调节,解决批次间歇过程的主动容错控制集成;目的在推动容错控制理论纵深发展的基础上,应用到生物发酵等间歇过程的基础仿真研究,实现批量生产的可靠安全和满意质量。
英文主题词nonlinear batch process;fault-tolerant control;iterative learning control;satisfactory optimization;robust