【摘 要】
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目前模型预测控制器(MPC)的经济性能评估(EPA)方法多依赖于过程解析的稳态模型,为了更方便有效的对MPC经济性能进行评估,本文提出一种基于子空间辨识的模型预测控制器经济性
【机 构】
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中国石油大学(华东)信息与控制工程学院,山东,东营,257061;
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目前模型预测控制器(MPC)的经济性能评估(EPA)方法多依赖于过程解析的稳态模型,为了更方便有效的对MPC经济性能进行评估,本文提出一种基于子空间辨识的模型预测控制器经济性能评估方法,仅利用过程操作数据即可实现对控制器的经济性能评估,避免了对过程解析稳态模型的依赖性.利用已知过程操作数据,通过子空间辨识求取子空间矩阵,进而得到各输入输出变量间的稳态关系及LQG控制策略下各输入输出变量方差与加权系数的关系并将其直接应用于控制器经济性能优化.在Woodberry塔上的仿真实验验证了该方法的可行性和有效性.
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