基于LMI的鲁棒预测控制在变风量空调系统的应用

“本文探讨了鲁棒模型预测控制在变风量空调系统中的应用，通过采用线性矩阵不等式（LMI）的鲁棒预测控制策略，解决二次泵压差控制中的不确定性问题，提高控制效率和精度。文章指出，传统的预测控制算法在线计算量大，而基于LMI的鲁棒MPC方法通过离线和在线两部分优化，降低了在线计算的复杂性，实现了更好的控制性能。” 在变风量空调系统中，二次泵压差控制是节能的关键技术。当空调负荷变化时，通过调整压差来控制冷冻水的供应量，能够有效降低能耗，特别是在水系统的阻力较大时。然而，由于系统的不确定性，如负载波动、管道阻力变化等因素，常规的控制策略可能无法实现理想的控制效果。 预测控制作为一种先进的控制策略，以其前瞻性、灵活性和对系统动态性能的优化能力而被广泛应用。然而，在模型存在不确定性的情况下，预测控制的效果会受到影响。为解决这一问题，本研究提出了一种基于线性矩阵不等式（LMI）的鲁棒模型预测控制（Robust Model Predictive Control, RMPC）方法。LMI允许在数学上明确地处理不确定性，通过对控制输入和对象输出的约束进行优化，确保控制的稳定性和动态性能。 RMPC方法将控制算法分为离线和在线两部分。离线阶段，通过传统算法计算出目标函数的上界，然后重新优化以获得一组大的渐近稳定的不变椭圆集。在线阶段，利用三个相邻的椭圆集在每个采样周期内对状态变量进行精确定位，从而给出控制输入。这种方法减少了在线计算的复杂度，提高了控制的实时性。 理论证明和仿真结果表明，该算法能有效提高控制的精度和响应速度，增大了控制的可行性域。在实际的二次泵压差控制实验中，应用该算法后，系统响应迅速，控制效果显著。 鲁棒模型预测控制通过引入LMI优化，为变风量空调系统提供了更高效、更稳定的控制解决方案，有助于进一步降低能耗，提升空调系统的整体性能。这一研究对于推动空调系统节能技术的发展，以及在实际工程中的应用具有重要意义。