分布式模型预测控制在热轧带钢层流冷却过程中的应用

"分布式模型预测控制在全厂热轧带钢层流冷却过程中的应用" 文章“Distributed Model Predictive Control for Plant-wide Hot-Rolled Strip Laminar Cooling Process”探讨了如何利用分布式模型预测控制（DMPC）框架来优化大型非线性系统，即热轧带钢层流冷却（HSLC）过程。热轧带钢层流冷却是一个复杂的过程，涉及到大规模的热能管理，需要精确且灵活的控制策略以确保产品的质量和生产效率。 DMPC是一种先进的控制策略，它将整个系统分解为多个相互连接的子系统，每个子系统由本地模型预测控制器（MPC）独立管理。本地MPC通过邻域优化方案与其他子系统协作，这允许各控制器之间交换信息，以共同优化整个系统的性能。模型预测控制（MPC）基于对系统未来行为的预测，能够处理多变量和约束问题，因此特别适合处理HSLC过程中的动态和非线性特性。 在HSLC过程中，带钢在热轧后需要快速冷却以达到所需的力学性能。层流冷却通过控制冷却水的流量和温度，实现对带钢温度的精确控制，以防止出现不均匀的冷却和可能的变形。DMPC的应用可以更有效地控制冷却过程，确保冷却速度的均匀性和一致性，从而提高带钢的质量和加工效率。 文章指出，由于DMPC的计算效率和精确性，这种方法特别适合于处理像热轧带钢冷却这样具有大量输入和输出变量的大型工业过程。通过局部控制器之间的协同工作，DMPC能够在满足系统约束的同时，优化整个冷却过程的性能，如温度分布、冷却速率和带钢的最终力学性能。 此外，作者还强调了该研究的版权和使用规定，表明文章的副本仅供作者内部非商业研究和教育使用，包括在作者所在机构的教学分享和同事交流。对于其他用途，如复制、分发、销售或许可，或在个人、机构或第三方网站上发布，均需遵循特定的版权政策。作者通常可以将他们的文章版本（例如Word或Tex形式）发布到个人网站或机构存储库，但具体政策应参考Elsevier的版权信息。 总结来说，该研究通过实施DMPC，为热轧带钢层流冷却过程提供了一种高效且精确的控制策略，提升了整个冷却系统的灵活性和整体性能，同时考虑了实际工业环境中的各种限制和挑战。