"迭代学习模型预测控制在非线性批次过程中的应用研究"

本文主要探讨了非线性快速批次过程高效迭代学习预测函数控制的相关问题。随着现代工业中产品种类的增多和市场需求变化的加快，批次生产过程越来越重要。这类生产过程通常需要按照一定顺序对原料进行加工，并进行重复操作来获得成批同类产品。批次过程具有“多重时变”的特点，其控制任务通常为重复地以高精度跟踪参考轨迹。经典控制理论多基于连续生产过程中的调节问题，难以在批次过程中取得理想的控制效果。因此，发展适应批次过程特点的特殊控制算法具有重要理论意义和应用价值。 迭代学习控制（ILC）作为一种智能控制方法，可以通过迭代功能不断调整控制输入以提高跟踪性能，这与批次过程的结构十分契合，因此被广泛应用于批次过程控制。然而，ILC 是典型的开环控制，难以保证时域鲁棒性和闭环稳定性，限制了其在实际工业中的应用。模型预测控制（MPC）作为一项成熟的先进控制技术，具有较强的闭环性能，在工业应用中取得了令人瞩目的成果。结合ILC和MPC的优点，构造迭代学习模型预测控制（Iterative Learning Model Predictive Control, IL-MPC）成为了一种新的研究方向。 本文首先介绍了批次过程控制的背景和相关研究现状，阐述了ILC和MPC在控制批次过程中的应用优势和局限性。然后，针对ILC难以保证闭环稳定性的问题，提出了一种基于MPC的迭代学习控制方法，即IL-MPC。IL-MPC将ILC和MPC相结合，利用ILC的迭代学习特性和MPC的闭环稳定性，实现了在批次过程控制中更加优越的性能。接着，文章详细介绍了IL-MPC的基本原理和算法设计，并通过仿真实例验证了其控制效果。 在文中，还探讨了IL-MPC在批次过程控制中的工程应用，并对IL-MPC在实际工业中的推广和发展进行了展望。总的来说，本文提出了一种新的批次过程控制方法IL-MPC，克服了ILC和MPC各自的局限性，具有更好的控制性能和鲁棒性，对于提高批次过程的控制效果具有重要的理论指导和实际应用意义。同时，还对IL-MPC未来在批次过程控制领域的研究方向提出了建议，为相关领域的学术研究和工程应用提供了新的思路和方法。