基于输入输出模型的非高斯随机系统三维分布控制

For stochastic system with non-Gaussian and unmeasured output distribution, the modelling and control strategies for three dimensional output distribution are investigated. The proposed strategies will be testified in combustion process temperature filed control of NATIONAL THERMAL POWER ENGINEERING & TECHNOLOGY RESEARCH CENTER and "Power generation process measurement and control technology experiment platform" of North China Electric Power Universtity. The main task in this project include: 1) Build the regenerative model for three dimensional distribution stocatic system based on the system input-output model; 2) Investigate several stochastic distribution control algorithms based on regenerative model; 3) The proposed modeling and control strategies are testified in an experimental temperature filed control system. The results can enrich the stochastic distribution control theory and be applied in many other industrial processes.

针对非高斯及输出分布不可测的随机控制系统，研究系统三维输出分布的建模和控制策略，建立完整的随机系统三维输出分布建模与控制框架，并在华北电力大学火力发电国家工程技术研究中心以及北京市“工业过程测控新技术与系统”实验室的燃烧过程温度场控制系统上验证研究成果。本项目主要内容包括：1）基于过程输入输出模型建立随机系统三维分布输入输出再生模型；2）在随机系统的输入输出再生模型基础上，研究非高斯随机系统三维分布控制策略；3）验证上述研究成果。该项目所取得的成果既可以丰富随机分布控制理论，又具有广阔前景，可推广到其它工业过程控制领域。

输出分布控制是控制理论的重要组成部分，在实际生产过程中存在广泛的应用，如聚合过程的分子量分布，粉碎过程的颗粒尺寸分布等，研究输出分布控制对控制理论的发展和工业过程应用均具有重要意义。高斯系统的分布可以用分布的均值和方差完全描述，但非高斯系统的分布无法用有限的统计量描述，为了实现对非高斯输出分布系统的研究，王宏教授提出了对系统输出的概率密度函数本身进行建模和控制的思想，丰富了随机系统理论。对输出分布系统的研究主要是系统的建模和控制研究，目前的主要研究成果是对二维输出分布系统的控制，即被控对象是一条曲线，建立了系统输出分布曲线的模型和相应的控制算法，验证了算法的有效性。作为输出分布系统的一个重要组成部分，三维输出分布系统亦广泛存在，如燃烧过程的温度场分布。对三维输出分布系统的研究成果很少，研究三维输出分布可以丰富和完善输出分布控制的内容并对生产过程起到积极的促进作用。.控制系统性能评价对系统的安全高效运行非常重要，目前对系统性能评价的研究，集中为高斯系统的性能评价，对非高斯系统的性能评价结果较少，本课题对非高斯系统的性能评价做出了有益的研究。.本课题主要对三维输出分布系统进行了建模、控制器设计及性能评价研究.建模方面，将二维输出分布控制的建模结果推广到三维系统，选择二维B样条基函数，建立了三维输出分布系统的输入输出模型，包括线性模型，平方根模型，有理模型和有理平方根模型，研究结果发布于中国自动化大会（CAC）2017和2018.控制方面，设计了跟踪控制器，广义预测控制及预测函数控制，迭代学习控制等，研究结果发布于中国自动化大会（CAC）2017和2018.建模和控制器设计算法进行了仿真研究，验证了算法的有效性，结果发表在中文期刊《计算机与现代化》.性能评价方面，选择互熵和面积比作为性能指标，对非高斯系统进行了性能评价研究，并在研究的过程中改进了分布估计算法，结果发表于中国控制会议（CCC2019）及SCI期刊Entropy.上述研究成果共发表论文7篇，其中SCI3篇，会议3篇，中文期刊论文1篇，还申请发明专利2项，其中获得授权1项，培养了4名硕士研究生