多模型预测控制提升苯乙烯聚合反应非线性温度控制性能

多模型预测控制在苯乙烯聚合反应中的应用是一种创新性的控制策略，它针对苯乙烯聚合反应的非线性特性，将预测控制技术与多模型建模相结合。传统的预测控制方法往往难以处理这类复杂的动态系统，但通过引入多模型，可以构建多个线性模型来覆盖不同操作区域，确保系统在各个阶段都能得到有效的控制。 首先，动态矩阵控制（DMC）的基本原理是利用历史数据构建过程对象的状态空间描述。在给定的采样值{a1, a2, ..., aN}下，通过这些数据，我们可以设计出能够预测系统行为的模型。预测状态空间描述是关键，它允许我们预先估计系统响应，从而进行更精准的控制决策。 文章进一步提出了基于性能指标的多模型DMC切换控制策略。这种方法通过在不同的操作区域内选择最合适的控制器模型Ai，根据实时的性能指标和操作条件变化，自动切换控制策略。这种切换控制结构确保了即使在反应过程的吸热和放热阶段表现出显著差异的情况下，也能保持系统的稳定性和控制精度。 苯乙烯聚合反应是一个典型的非线性系统，其目标是控制聚合物的平均分子量和分子量分布，其中温度控制尤为重要。由于反应条件的影响，如冷却水温度不易控制，因此模型中通常只考虑单体和溶剂流量作为可控变量。通过这种方式，多模型预测控制能够有效地管理这些变量，提高控制性能。 本研究展示了如何将多模型预测控制应用于苯乙烯聚合反应，通过切换不同区域的线性控制器模型，实现了对非线性系统的有效管理。这种方法不仅提高了控制的灵活性，还显著提升了控制精度，为实际工业过程优化提供了新的解决方案。