ILC-PI控制：批处理过程中的高级应用与稳定性分析

"本文探讨了高级PI控制与简单学习设定点设计在批处理过程中的应用及鲁棒稳定性分析，重点研究了间接迭代学习控制（ILC）方法。尽管间接ILC在控制器设计和实际实施中具有优势，但其系统的稳定性和鲁棒性分析相对直接ILC方法更为复杂。为解决这一问题，文章提出了一种结合PI控制和ILC的新型控制策略——基于ILC的PI控制，并对其在2D Roesser系统中的应用进行了深入分析，确保了系统的稳健渐近稳定性。" 在工业自动化领域，PI（比例积分）控制是一种常见的反馈控制策略，用于调整系统的响应速度和稳态误差。然而，对于复杂的动态系统，如批处理过程，传统的PI控制可能无法达到理想的效果。迭代学习控制（ILC）作为一种自适应控制技术，通过在每次迭代中修正控制输入，可以改善系统性能，尤其适用于周期性任务。 间接ILC是ILC的一种形式，它包含两个闭环：一个控制环和一个学习环。这种结构允许更灵活的控制器设计，但同时也增加了系统稳定性和鲁棒性分析的难度。相比之下，直接ILC将学习过程直接集成到控制器中，简化了分析，但可能限制了设计的灵活性。 本文指出，针对间接ILC的稳定性与鲁棒性分析的挑战，提出了ILC-based PI控制策略。这种策略结合了ILC的自我学习能力和PI控制的简单有效，旨在同时优化控制性能和系统稳定性。2D Roesser模型被用作批处理过程的动态模型，因为它能有效描述非线性和时变特性。通过将ILC应用于2D Roesser系统，可以更好地理解和预测系统的行为，从而实现稳健的渐近稳定性。 作者Youqing Wang、Tao Liu和Zhong Zhao分别来自北京化工大学和亚琛工业大学，他们在文章中详细阐述了ILC-based PI控制的设计方法、稳定性分析以及在批处理过程中的应用实例。通过这种方法，他们能够保证在存在不确定性和干扰的情况下，系统仍能保持良好的控制性能和稳定性。 这篇文章为批处理过程的控制提供了新的视角，通过结合PI控制和ILC，不仅解决了间接ILC的分析难题，还增强了系统的鲁棒性。这项工作对于提升工业过程的控制质量和效率具有重要的理论和实践意义。