多模型预测控制在pH非线性过程中的应用

"该论文是浙江大学工业控制技术国家重点实验室和先进控制研究所的研究成果，作者为张智焕和王树青，发表于2002年1月的《浙江大学学报(工学版)》第36卷第1期。文章探讨了如何针对强非线性系统，尤其是化工中的pH中和过程，利用多模型预测控制技术改善系统的瞬态性能。" 正文: 在工业控制领域，非线性系统常常表现出复杂的动态行为，这给控制策略的设计带来了挑战。传统的基于单一模型的预测控制系统在处理这类系统时，可能会导致瞬态性能不佳。为了解决这个问题，研究者们提出了多模型预测控制策略。这篇2002年的论文详细介绍了如何利用多模型方法来改善非线性过程的控制效果，特别是针对pH中和过程。 首先，论文指出，通过在不同的工作点建立多个模型，可以更全面地描述系统的动态特性。这些模型分别对应系统在不同操作条件下的行为，从而能够覆盖更宽的工作范围。在pH中和过程中，由于酸碱反应的非线性特性，单个模型可能无法准确预测整个操作区间内的系统响应。 接着，论文提出了一种基于多模型的预测控制设计方法。这种方法的关键在于在线切换不同模型，以适应系统状态的变化。通过设计自适应预测控制器，可以根据实时的系统状态选择最合适的模型进行控制。这种控制器不仅能够预测系统的未来行为，还能根据预测结果动态调整控制输入，以优化性能指标。 为了实现模型之间的平滑切换，论文还引入了模糊识别技术。模糊逻辑系统能够处理不确定性和模糊性的信息，通过定义适当的隶属度函数，可以判断系统当前状态应匹配哪个模型。这样，控制器能够智能地调度，确保在整个工作范围内都能得到合适的控制量，从而提高全局非线性对象的控制性能。 论文的仿真结果显示，采用多模型预测控制策略后，pH中和过程的控制效果显著提升，瞬态响应和稳态精度都得到了改善。这表明，这种方法对于处理非线性过程具有较高的实用价值和潜力。 这篇论文是工程技术领域的学术贡献，它深入研究了非线性系统的预测控制问题，并提供了一种基于多模型和模糊识别的解决方案。这项工作对于理解和改进复杂工业过程的控制策略具有重要的理论与实践意义。