动态优化的多模型广义预测控制器设计：应对工业参数突变的有效策略

本文主要探讨的是"基于动态优化的多模型广义预测控制器设计"这一主题，针对工业控制过程中普遍存在的系统参数突变问题，研究者提出了一种创新的控制策略。这种策略将多模型切换的广义预测控制器融入到一个动态优化的分层控制系统框架中。分层结构的设计意图在于提高控制系统的鲁棒性和效率。 在上层结构中，设计了一个以最大化经济效益为目标的动态优化模块。通过实时调整经济目标函数，该模块能够找到使得整体经济效益最佳的关键变量设定值。这体现了现代工业控制中对经济效益优化的重视，尤其是在复杂动态环境下，动态优化能够快速响应参数变化，确保生产过程的经济高效运行。 下层结构是核心部分，采用多模型广义预测控制器（MPC）来替代传统的单模型控制器。MPC层采用并行的方式整合了固定模型和自适应模型，这样可以同时捕捉系统的多种动态特性，从而提升系统在暂态过程中的性能。当系统参数发生突变时，这种混合模型的灵活性能够有效地改善系统的调节能力，使控制器能更快地适应新条件。 为了进一步增强系统的稳定性，底层采用了PID控制器，其主要作用是抑制过程中的扰动，确保控制过程的稳定性和精度。这种方法通过结合不同类型的控制器，实现了对复杂工业过程的有效控制。 该研究工作得到了多个国家级项目的资助，包括国家自然科学基金项目、863计划项目以及上海市的重点科研项目，这表明了研究团队在这一领域的理论研究和实际应用的重要性。 通过仿真验证，研究者成功证明了这种基于动态优化的多模型广义预测控制器设计方法的可行性和有效性。这对于提高工业控制系统的整体性能，应对快速变化的工业环境具有显著的意义，也为未来的控制器设计提供了新的思路和技术参考。