Smith预估器参数优化与多目标控制策略

本文主要探讨了Smith预估模型参数在工业过程控制系统中的仿真分析和多目标优化。Smith预估器作为一种广泛应用于非线性系统控制的工具，由于其设计原理依赖于精确的系统模型，但在实际应用中，由于对象的非线性和不确定性，常常会遇到模型失配的问题，这直接影响了控制系统的性能。 作者刘长良和马增辉针对这一挑战，通过对Smith预估模型参数的深入研究，提出了一个创新的控制策略。他们首先分析了Smith预估模型参数对控制系统动态响应、稳定性以及精度的影响，揭示了这些参数如何影响控制系统的响应时间和超调量等关键指标。他们发现，适当的PI控制器参数选择和合理的系统标称化参数τK（如比例增益和积分时间）可以在一定程度上缓解模型失配带来的影响。 为了进一步提升控制系统的性能，他们引入了多目标优化的方法，即同时考虑多个控制指标，如稳态误差、动态响应时间以及抗扰动能力等。这种优化方法允许系统设计者在满足多个控制目标的同时，找到一组最优的Smith预估器参数，从而在模型失配的限制下提高控制系统的整体效能。 通过仿真分析，研究结果显示出该优化策略具有很好的鲁棒性，能够有效地处理系统的非线性特性，并且在与传统的串级PID控制和仅依赖参数匹配的Smith预估控制系统比较时，展现出显著的控制效果提升。因此，这项工作不仅提供了理论支持，也为实际工程应用中的Smith预估器参数优化提供了一种实用的指导方法。 总结来说，本文的核心贡献在于通过仿真研究和多目标优化技术，找到了一种在模型失配环境下优化Smith预估器参数的新途径，这对于提高工业过程控制系统的稳定性和效率具有重要意义。对于那些面临类似问题的工程师和研究人员，这篇文章提供了有价值的设计参考和实践指导。