基于GHH的批处理过程迭代学习控制策略

"Model-BasedIterativeLearningControlforBatchProcessesUsing GeneralizedHingingHyperplanes XiaodongYu,†,‡ZhihuaXiong,†,‡DexianHuang,*,†,‡andYonghengJiang†,‡ †InstituteofProcessControlandEngineering,DepartmentofAutomation,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China ‡TsinghuaNationalLaboratoryforInformationScienceandTechnology,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China 本文介绍了一种创新的基于模型的迭代学习控制（ILC）方法，该方法利用广义铰链超平面（GHH）来追踪批处理过程中的产品质量轨迹。迭代学习控制是一种自我校正控制技术，旨在通过多次重复的运行来改进系统的性能，尤其适用于周期性过程。在批处理过程中，产品的质量通常需要在每个批次之间保持一致，而GHH则提供了一种有效的工具来描述这类过程的动态行为。 GHH模型由分段仿射基函数构成，这种结构使得它能够灵活地拟合批处理过程中的非线性特性。由于模型的结构特性，可以方便地计算出GHH的梯度信息，这对于设计ILC算法至关重要。梯度信息有助于精确地调整输入信号，以优化批次间的性能。 基于GHH，作者构建了一个以二次判据为基础的ILC算法（Q-ILC）。在Q-ILC中，通过迭代学习律来更新下一个批次的输入轨迹，目标是逐步减小输出跟踪误差。这种方法的关键在于，它能够在每次运行后自动调整控制策略，从而在连续的批次中逐步提高跟踪精度。 为了验证所提出的策略的有效性，研究者在模拟的典型间歇反应器上进行了实验。这个反应器模拟了实际工业环境中的批处理过程，包括各种不可预测的因素，如模型的不匹配和未知干扰。实验结果表明，尽管存在这些挑战，Q-ILC算法仍能有效地减少输出跟踪误差，表现出良好的收敛性和鲁棒性。 与传统的基于神经网络的方法相比，GHH-Q-ILC策略在处理非线性和不确定性方面展示了优越性。神经网络虽然在许多情况下表现优秀，但可能在处理梯度信息时遇到困难，尤其是在存在复杂非线性结构的情况下。而GHH模型的结构化特性使得其在处理这类问题时更具优势。 这项研究为批处理过程的控制提供了一个新的视角，即利用GHH和ILC相结合的方法，以应对批处理过程中的动态变化和不确定性。这一策略对于提升产品质量一致性、降低生产成本以及提高工业自动化水平具有重要意义。未来的研究可能会进一步探讨GHH模型在更广泛工业应用中的潜力，以及如何结合其他先进的控制理论来增强其性能。"