动态矩阵预测控制下多速率系统最优采样周期研究及应用

本文主要探讨了多速率预测控制系统中采样周期的优化问题。随着工业化进程的加快，化工过程中的复杂性促使研究人员转向采用多速率控制系统，其中采样周期作为关键参数，对系统的稳定性和控制性能有显著影响。然而，当前的采样周期选取通常依赖于传统经验，缺乏精确的方法来确定最佳值。 文章首先介绍了多输入-多输出（MIMO）系统的特点，特别是在动态矩阵预测控制（DMPC）的背景下。作者构建了一个两输入-两输出的简化模型，以此为基础推广到多输入-多输出系统，得到了基于动态矩阵的通用输入多速率模型。这一步旨在建立一个理论框架，便于处理不同输入速率下的控制问题。 接着，文章引入了经典的遗传算法（GA），这是一种全局优化工具，用于寻找输入多速率下采样周期的最佳组合。在具体的应用中，作者针对一类双输入-双输出的快慢耦合系统进行仿真，通过对比分析，发现在基本采样周期T固定的条件下，选择适当的输入采样周期可以使系统达到最优控制效果，表现为积分平方误差的最小化。结果显示，输入速率的多样性有助于提高系统的稳定性及综合控制性能，比如在本文案例中，最优的两个输入采样周期分别比基本周期长5倍和短1倍。 通过与单速率控制系统的对比，作者证明了他们的方法能有效地找到系统所需的最优采样周期策略。这对于工程实践中优化多速率控制系统的性能具有重要意义，尤其是在处理如快慢耦合这样的病态耦合系统时，合理的采样周期选择能够提升系统的整体效率和控制精度。 这篇论文通过对多速率控制系统的深入研究，提供了一种基于遗传算法优化采样周期的方法，不仅有助于提高控制系统的性能，而且为解决实际工业生产中的复杂控制问题提供了有价值的理论支持。