改进状态空间模型预测控制在焦炉空气供应实时应用

"实时改进的状态空间模型预测控制在焦炉空气供应中的应用" 本文"Real-Time Implementation of Improved State-Space MPC for Air Supply in a Coke Furnace"是一篇研究论文，主要探讨了在工业焦化过程中如何优化空气供应的控制策略。在焦化工艺中，输入设备与输出设备之间的动态关系非常复杂，因此需要更有效的控制方法来提升性能。作者提出了一个改进的状态空间模型预测控制（MPC）方法，旨在确保向过程稳定供气。 首先，文章详细介绍了所提议的MPC算法。MPC是一种先进的控制策略，它基于数学模型对未来多个时间步进行预测，并通过优化目标函数来确定当前的最佳控制决策。在该特定应用中，MPC被用来精确控制进入焦炉的氧气含量，这对于保持整个过程的稳定性和效率至关重要。 在理论阐述之后，论文通过一个典型示例对改进的MPC进行了测试，验证了其有效性和可行性。然后，该方法被实际应用于工业焦炉，这表明了理论研究与实际应用之间的紧密联系。 在仿真示例部分，作者展示了MPC如何通过模拟运行改善闭环控制性能。这些结果证明了提出的控制方案能够有效调整空气供应，以适应焦炉内部复杂的动态变化。 实时光学实施部分，文章详细记录了将MPC部署到实际焦炉的过程。这部分内容可能包括了硬件接口、数据采集、实时计算和反馈控制等具体实现细节。结果显示，改进的MPC在实际运行环境中同样表现出色，证实了其在工业应用中的实用性。 关键词：空气供应管理，闭环控制性能，工业焦炉，模型预测控制（MPC），状态空间模型。 这篇论文为工业焦化领域的控制策略提供了一个创新的解决方案，通过改进的状态空间MPC优化了焦炉的空气供应，提高了生产效率和稳定性，具有重要的理论和实际意义。