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文檔簡介
1、磨礦分級過程(GCP)是冶金選礦企業(yè)的關鍵流程,其產品粒度指標必須嚴格控制,以保證精礦產品品位和金屬回收率。GCP在本質上是一個多輸入多輸出過程,具有多變量強耦合、大時滯和逆向特性,且過程中存在強擾動,常規(guī)的PID控制方法在處理這類問題時存在很多不足。
論文在介紹了GCP工藝流程后,闡述了GCP控制的難點及控制要求。GCP具有多變量強耦合、大時滯特性,常規(guī)PID控制存在超調大、穩(wěn)定性差等不足;而解耦控制策略對模型依賴程度強
2、,完全解耦在實際運行中難以實現(xiàn)。為了提高控制性能,根據GCP特點,決定選擇多變量模型預測控制(MPC)。
MPC對模型要求低,能夠方便處理變量約束問題等優(yōu)點。論文以兩輸入兩輸出GCP為研究對象,研究MPC在GCP中的應用。仿真結果表明,與常規(guī)PID控制相比,MPC可以取得更優(yōu)的系統(tǒng)動靜態(tài)性能、魯棒性,并有效處理變量約束問題,滿足GCP對自動控制的要求。
GCP存在如礦石硬度變化等的外部強擾動。擾動的存在使系統(tǒng)
3、性能變差,甚至不穩(wěn)定,而這類擾動不可在線測量,因此傳統(tǒng)的前饋補償方法無法應用。針對GCP的時滯和逆向特性提出了一種改進的擾動觀測器(DOB)設計方法,得以對擾動進行在線估計。
結合DOB和MPC的優(yōu)點,把基于DOB的在線估計與MPC相復合,形成一種抗擾動多變量復合控制結構DOB-MPC,這種復合控制方案不僅可以抑制GCP的外部強擾動,而且可以處理因模型失配、變量之間的耦合導致的內部擾動。仿真研究表明了其有效性。
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