时变扰动下广义最小方差控制性能混合评估法

本文主要探讨了"基于多模型混合的广义最小方差控制性能评估"这一主题，针对实际工业过程中控制系统常常遇到的时变扰动问题。传统单一扰动模型设计的性能评估方法往往在面对不断变化的环境条件时显得不足，因此，研究者提出了一种创新的方法来解决这一挑战。 该方法的核心是将广义最小方差控制理论与多模型混合策略相结合。广义最小方差控制强调的是在不确定性环境下，通过最小化期望的输出方差来设计控制器，确保系统的稳定性和鲁棒性。然而，传统的广义最小方差控制通常假设系统模型是固定的，但在实际工业环境中，模型的动态变化需要更灵活的处理方式。 "判断—加权"的控制器设计策略是本文的关键部分。首先，通过实时监控和比较不同时间段内的广义输出方差，选择在这个时间段内能够提供最优性能的控制器。然后，利用多模型混合的思想，结合多个模型的优点，根据当前系统的状态和模型切换，动态调整控制器的设计。这种方法允许控制器在不同条件下滑动切换，提高了对复杂环境的适应性。 为了验证这一方法的有效性，研究者通过在乙烯裂解炉的仿真案例进行了实验。乙烯裂解炉是一个典型的过程控制系统，其性能受多种因素影响，具有时变特性。仿真结果表明，基于多模型混合的广义最小方差控制性能评估方法在实际时变系统中能够有效地评估和优化控制器的性能，提升了系统的控制精度和稳定性。 本文的研究对于工业过程控制领域的工程师们来说，提供了一种新的性能评估工具，特别是在处理时变扰动控制问题时，有助于提升控制系统的鲁棒性和适应性。通过引入广义最小方差和多模型混合的策略，能够在复杂工业环境中实现更高效、准确的控制器设计和性能优化。同时，该研究也为后续的控制器设计理论和实践提供了有价值的参考依据。