王振雷,李小田,王昕

（1.华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海200237；2.上海交通大学电工与电子技术中心,上海200240）

基于多模型切换的阶梯式广义预测控制器

王振雷1,李小田1,王昕2

（1.华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海200237；2.上海交通大学电工与电子技术中心,上海200240）

针对一类模型参数跳变系统,提出一种基于多模型切换的阶梯式广义预测控制算法.该算法采用多个固定模型和两个自适应模型并行辨识系统的动态特性.多个固定模型用以提高系统的暂态性能,可重新赋初值的自适应模型用以消除系统的稳态误差,常规自适应模型用以保证系统的稳定性.在每个采样时刻基于切换性能指标得到最优的局部模型,实现系统的全局控制.最后给出了全局稳定性证明及收敛性分析.仿真结果表明：控制效果明显优于单一模型的广义预测控制器.

多模型；阶梯式控制；广义预测控制；自适应

GPC（广义预测控制）是随着自适应控制的研究而发展起来的一种预测控制算法[1-2].由于将滚动优化与自适应相结合,采用参数模型,因此系统设计灵活,具有良好的控制性能和鲁棒性,非常适用于不确定[3]、时变[4]、时滞[5]等复杂工业过程.

在实际的工业控制中,往往出现模型参数随工况变化发生显著时变的情况,特别是在大工况系统下,由于系统的建模与辨识十分复杂,实际工业过程的精确全局模……