故障容错迭代学习控制提升注射成型过程稳定性

本文主要探讨了"迭代学习容错控制（Iterative Learning Fault-Tolerant Control, ILFTC）在注射成型过程中的应用，针对执行器故障的容错策略"。该研究发表于《过程控制》杂志2017年第59期，59-72页，收录于Elsevier的ScienceDirect平台上。作者包括来自海南师范大学数学与统计学院、辽宁师华大学科学学院、浙江电子信息工程学院物联网与信息融合技术重点实验室以及香港科技大学化学与生物分子工程系的研究者。 注射成型是一种关键的工业生产过程，涉及多个阶段的批量生产，对于产品质量和生产效率有着重要影响。然而，执行器故障是这类过程中常见的问题，可能导致生产过程不稳定或产品质量下降。ILFTC作为一种先进的控制策略，其核心思想是通过迭代学习来改善系统的性能，即使在面临执行器故障时也能保持一定程度的稳定性和适应性。 本文的贡献可能包括以下几个方面： 1. **理论背景**：介绍了多阶段批处理过程的特点，强调了不同维度子系统之间的协调作用，这对于容错控制的设计至关重要。 2. **容错机制**：研究了如何设计和实施ILFTC算法，使得系统能够在检测到执行器故障时自动调整，减少其对整个生产流程的影响。 3. **迭代学习方法**：可能详细阐述了如何通过每次生产批次后对过程参数进行学习和优化，以便在下一次循环中提高控制精度和鲁棒性。 4. **实验与仿真**：文中可能会展示通过实际注射成型设备的实验结果或者基于模拟环境的仿真分析，以验证ILFTC在应对执行器故障时的有效性。 5. **关键发现与挑战**：讨论了这种方法的优势，如提高过程的可靠性，以及可能遇到的挑战，如实时数据处理、模型不确定性等，并提出了可能的解决策略。 6. **未来研究方向**：文章最后可能提出了进一步研究的建议，例如将ILFTC与其他控制策略结合，或者探索适用于其他复杂工业过程的扩展应用。 这篇研究论文为理解和改进注射成型过程中的容错控制提供了一个创新的方法，对于提升工业生产过程的稳定性和适应性具有重要的实践价值。