分布式预测控制全局协调及稳定性分析.pdf

分布式预测控制全局协调及稳定性分析主要探讨的是在大型复杂化工过程中如何通过分布式策略实现系统优化和稳定性的保证。在实际的化工系统中，由于系统的维度较高，直接采用集中式的控制方法可能会面临计算复杂性的问题。因此，研究者提出了将大系统分解为多个子系统，并通过协调这些子系统来实现全局最优的控制策略。 文章中提到，对于存在关联反馈的化工过程大系统，传统的分散式预测控制算法（Decentralized Model Predictive Control）和基于串联过程推导的邻域优化分布式预测控制算法（Neighborhood Optimization Algorithm for Distributed Model Predictive Control）并不适用。这两种算法无法有效处理子系统间的相互影响。为了解决这一问题，作者在约束条件下，基于全局协调的概念，推导出一种新的分布式预测控制算法。 该算法的关键在于考虑子系统间的关联信息。每个子系统在建立预测模型时，会考虑到滞后效应，即子系统间的交互信息存在一个采样时间的延迟。同时，在构建子系统的优化目标函数时，不仅考虑本子系统的输入和输出，还会综合所有关联子系统的影响。这样，每个子系统可以独立滚动优化并行求解自身的最优控制作用，确保整体系统的协调性。 为了证明这种全局协调的分布式预测控制算法的性能和稳定性，文章进行了理论分析。在一定的条件下，比较了该算法与集中式预测控制算法的一致性，揭示了闭环系统的全局稳定性。这意味着即使在子系统之间存在交互和滞后，系统仍然能够保持稳定运行。 此外，文章通过Shell公司的重油分馏塔和TE过程两个实际案例的仿真对比，验证了所提算法的可行性和有效性。与传统算法相比，提出的分布式预测控制策略在性能和效率上都有显著优势。 总结来说，这篇研究论文为解决高维化工过程的控制问题提供了新的思路。它引入了全局协调的分布式预测控制算法，解决了子系统间的关联反馈问题，并确保了系统的全局稳定性和优化性能。这一工作对于分布式系统的设计、控制和稳定性分析具有重要的理论指导意义和实际应用价值。