非线性多变量自适应最优解耦控制及在钢球磨煤机制粉系统中的应用

Most equipments in lower-level loops of complex industrial processes exhibit the synthetical complex characteristics of nonlinearity, multivariable, strong coupling and uncertainties, etc. The decoupling control of these equipments is one of the problems to be solved urgently in both control theory and control engineering areas. The existing decoupling control methods are designed by optimizing the single-moment performance index, and are suboptimal. They can not meet the optimal tracking performance in some interval, which result in low product quality, high energy and material consumption.. Considering the fact that optimal control can realize the optimization of performance index in some interval, by combining decoupling control and optimal control with unmodelled dynamics compensations, this project will study nonlinear multivariable adaptive optimal decoupling controller structures and design methods, by resorting to approximate dynamic programming technology. The robust stability analysis methods of the closed-loop system around the operation point will also be studied by introducing interconnected subsystems and unknown matched dynamic uncertainties. The simulation platform of a ball mill pulverizing system will be designed and developed by adopting the proposed decoupling control method, and simulation and application experiments will be finally conducted. The methods studied in this project will be effective ways to solve the decoupling control problem in lower-level loop of industrial processes with synthetical complex characteristics, and will be significant to the implementation of the plant-wide optimization and control aiming at saving energy and reducing emission for complex industrial processes.

复杂工业过程中的底层设备大多具有非线性、多变量、强耦合、不确定性等综合复杂特性，它们的解耦控制无论在控制理论界还是在控制工程界都是亟待解决的难题之一。已有的解耦控制方法是通过优化单一时刻的性能指标进行设计的，具有次优性，无法保证系统在某一区间的跟踪性能达到最优，造成产品质量低、能耗与物耗高。.考虑到最优控制可以使性能指标在某一区间实现最优化，本项目将解耦控制与最优控制及未建模动态补偿相结合，采用近似动态规划技术，研究非线性多变量自适应最优解耦控制器结构与设计方法。通过引入关联子系统和未知的匹配动态不确定项，研究闭环系统在工作点附近的鲁棒稳定性分析方法。采用所提出的方法，研发钢球磨煤机制粉系统自适应最优解耦控制仿真实验平台，并进行仿真和应用验证研究。本项目所研究的方法是解决具有综合复杂性的工业过程底层回路解耦控制问题的有效途径，对实现以节能降耗为目标的复杂工业过程的整体优化控制具有重要意义。

复杂工业过程中的底层设备大多具有非线性、多变量、强耦合、不确定性等综合复杂特性，它们的解耦控制无论在控制理论界还是在控制工程界都是亟待解决的难题之一。已有的解耦控制方法是通过优化单一时刻的性能指标进行设计的，具有次优性，无法保证系统在某一区间的跟踪性能达到最优，造成产品质量低、能耗与物耗高。将解耦控制与最优控制及未建模动态补偿相结合，采用近似动态规划技术，研究非线性多变量自适应最优解耦控制器结构与设计方法对解决具有综合复杂性的工业过程底层回路解耦控制问题的提供有效途径，对实现以节能降耗为目标的复杂工业过程的整体优化控制具有重要意义。 .1)提出了未建模动态高阶观测器，并在模型预测控制中进行了应用。该成果分别发表和在线发表于《IEEE Access》，2019，7：102812-102819和《自动化学报》，2019。.2)针对多变量线性系统，将开环解耦控制与最优跟踪控制相结合，提出了多变量系统最优开环解耦控制方法，并在钢球磨煤机制粉系统中进行了仿真应用。该成果发表于《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》，2018, 5(6): 1048-1056，并于2019年获得发明专利1项。.3)最优开环解耦控制方法针对开环解耦补偿器和被控对象组成的广义系统是最优的。为实现强耦合系统的解耦控制，并使其对被控对象是最优的，提出了一种新的闭环最优解耦控制方法，并在工业运行过程和水箱液位串级系统上进行了应用。该成果分别发表和在线发表于2018 American Control Conference；《自动化学报》，2018, 44(7): 1250-1259；《IEEE Transactions on Control System Technique》。.研究成果在IEEE汇刊或者IFAC汇刊等国内外权威期刊和会议上发表或录用论文14篇，授权国家发明专利1项，在审1项；出版专著1本；获得教育部自然科学一等奖1项。