基于动态偏最小二乘解耦的自适应内模控制器设计

"这篇研究论文提出了一种基于动态偏最小二乘解耦结构的自适应内模控制器设计方法，用于处理多输入多输出（MIMO）系统中的过程不确定性。通过结合传统的偏最小二乘（PLS）模型和自回归外生（ARX）模型，动态PLS解耦结构能更好地描述系统的动态行为。在不确定性的条件下，采用递归PLS（RPLS）和递归最小二乘（RLS）算法进行在线模型更新，从而实现自适应内模控制器的构建。" 正文: 自适应内模控制（Adaptive Internal Model Control, IMC）是一种先进的控制策略，特别适用于处理具有不确定性或非线性特性的复杂系统。在本文中，作者提出的新型自适应IMC方案着重于解决多变量系统（MIMO系统）的解耦问题，以提高控制性能。 动态偏最小二乘（Dynamic Partial Least Squares, DPLS）解耦结构是该控制器设计的核心。偏最小二乘法是一种统计建模技术，常用于高维数据的降维和回归分析，尤其在系统辨识中应用广泛。动态PLS在此基础上进一步考虑了时间序列信息，通过结合ARX模型，能够更准确地捕捉系统的动态行为，从而更有效地处理过程的非线性和时变特性。 在存在不确定性的情况下，自适应机制变得至关重要。论文中采用了递归PLS（Recursive PLS, RPLS）和递归最小二乘（Recursive Least Squares, RLS）算法来实时更新模型参数。RPLS允许模型结构随时间变化而更新，适应系统的动态变化；而RLS则是一种高效的参数估计方法，可以在线修正模型，以减小不确定性对控制性能的影响。 内模控制理论认为，控制器应包含一个内部模型，能够复制被控对象的行为，以预测系统响应。结合自适应机制的内模控制器能够在不知道精确系统模型的情况下，通过在线学习和调整，仍能有效地控制系统。这种控制器设计方法在处理不确定性、非线性以及多变量系统时展现出强大的鲁棒性和适应性。 这篇研究论文通过创新的动态PLS解耦结构和自适应更新机制，为MIMO系统的控制提供了一种有效的方法。其设计思路对于实际工程应用，尤其是在工业控制技术领域，具有很高的理论价值和实践意义。