針對模型誤差的間歇過程迭代優(yōu)化控制研究.pdf

1、間歇生產過程具有小批量、多品種、系列化、合成步驟復雜、技術密集等特點，能夠滿足現(xiàn)代過程工業(yè)的要求，應用越來越廣泛。間歇生產企業(yè)對生產自動化和實現(xiàn)高效低耗的過程優(yōu)化控制提出了更迫切的需求。因此，研究間歇生產過程優(yōu)化控制問題具有重要的理論與實際意義。
　　基于迭代學習控制思想的批次間迭代優(yōu)化控制策略能夠充分利用間歇過程運行時間的有限性和操作的重復性，以非常簡單的方式處理不確定度較高的非線性強耦合系統(tǒng)的優(yōu)化控制問題。但由于過程模型的不確

2、定性和各種干擾的存在，給基于模型的間歇過程批次間迭代優(yōu)化控制的實現(xiàn)帶來障礙。本文主要研究在過程模型存在誤差甚至較大誤差情況下如何有效進行間歇過程優(yōu)化控制的問題，即考慮對象-模型失配情況下的間歇過程優(yōu)化控制。本文首先對迭代學習控制的基本思想與方法進行了介紹，并通過仿真說明了模型誤差對迭代學習控制性能的影響。然后，介紹了基于梯度逼近思想的帶修正項的迭代學習控制方法(ISOPE)，該方法將常規(guī)兩步法中的系統(tǒng)優(yōu)化和參數(shù)估計更密切地整合起來，在系