级联迭代学习控制方案：重复级联过程应用

"一类重复级联过程的级联迭代学习控制方案" 在工业生产中，常常会遇到由快速响应子过程和慢速响应子过程组成的级联制造过程，其中快速子过程可能受到扰动，而慢速子过程则带有较大的时间延迟。针对这种具有特定特性的重复级联过程，本文提出了一种新的级联迭代学习控制（ILC）方案，旨在提高控制性能并确保周期间的稳定性和收敛性。 首先，对于具有良好重复动态特性的慢速响应子过程，设计了一个基于二维广义预测控制框架的ILC作为外环控制。这种设计可以确保控制性能从一个周期到下一个周期的稳定性和收敛性。二维广义预测控制是一种有效的控制策略，它考虑了系统的时域和频域特性，能够对未来的系统行为进行预测，从而实现更优的控制决策。 接下来，为了实现实时的模型预测控制（MPC），即内环控制，ILC的控制序列被用作每个控制时刻的最优控制参考。模型预测控制是一种先进的控制策略，它基于动态模型对未来的一段时间内系统的行为进行预测，并优化控制输入序列，以最小化预期的性能指标，如跟踪误差或能量消耗。在此应用中，MPC通过实时更新的控制指令，有效地抑制非期望的扰动，提高系统的抗干扰能力。 级联ILC与MPC的结合，使得系统在处理时间延迟和扰动方面展现出强大的性能。ILC在外环负责整体性能的稳定性和收敛性，而MPC在内环则专注于瞬时性能的优化和扰动的抑制，两者的协同工作确保了整个级联过程的高效、精确控制。 此外，文章作者Jia Shi、Hua Zhou、Zhikai Cao和Qingyin Jiang来自于厦门大学化学与生物化学工程学院，他们在控制理论和应用领域具有深厚的专业背景。他们的工作为解决实际工业中的复杂控制问题提供了新的思路和方法，有助于推动相关领域的技术进步。 这篇研究论文提出的级联迭代学习控制方案，通过结合ILC和MPC的优势，为处理具有时间延迟和扰动的重复级联过程提供了有效且创新的解决方案。这一控制策略有望在各种工业应用中实现更优的生产效率和产品质量。