基于线性二次结构的针对部分执行器故障的工业过程的预测功能控制设计

根据给定文件内容，本文将详细解读标题、描述以及部分内容中所涉及的几个重要知识点，这些知识点涉及到工业过程控制、预测功能控制设计、线性二次结构以及执行器故障处理。 标题和描述中提到的“基于线性二次结构的针对部分执行器故障的工业过程的预测功能控制设计”，指向了在工业自动化领域中一个非常关键的研究方向，即如何在执行器发生部分故障的情况下，通过预测功能控制（Predictive Functional Control，简称PFC）来保证系统的性能不受影响。执行器（Actuator）是工业控制系统的重要组成部分，它负责将控制器的输出信号转换成对系统的物理动作。然而，在实际应用中，由于摩擦、饱和等因素的影响，执行器很难完全按照控制器的需求执行动作，这就导致了执行器的故障问题。当执行器发生部分故障时，会影响控制器指令与实际执行动作之间的差异，从而影响整个系统的运行性能。因此，设计出能够容忍执行器部分故障并维持闭环系统性能的容错控制（Fault Tolerant Control，FTC）系统就显得尤为重要。 文章中提到的“改进的预测功能控制方案”，首先通过基于工艺状态和输出误差变量的状态空间模型来提供更多系统信息。随后，通过线性二次结构设计控制器，使其在部分执行器故障和未知干扰下达到最优状态，从而改善控制性能。线性二次控制（Linear Quadratic Control）是一种基于状态空间模型的最优控制策略，它通过解决一个线性二次型的最优问题来寻找最优的控制律，这一策略在工程和控制理论中得到了广泛应用。 具体到文章中的内容，作者采用了一个注射成型过程（Injection Molding Process）来展示提出的方案的可行性和有效性，并且通过仿真结果表明与传统PFC相比可以获得令人满意的控制性能。注射成型是一种常见的工业生产过程，用于制造塑料制件，其过程控制的准确性对于保证产品质量至关重要。在面对执行器故障时，传统的控制方法可能会出现性能下降，而采用基于线性二次结构的预测功能控制设计则可以有效补偿这些故障带来的影响。 此外，文章中还提到了“系统状态和输出误差变量”的新状态空间模型的建立。状态空间模型是一种描述系统动态行为的数学模型，它以一组一阶微分方程或者差分方程来表示系统的内部状态随时间变化的过程。在控制系统设计中，状态空间模型不仅能够帮助我们更深入地理解系统的动态特性，还可以用于设计控制律和控制器。新模型的提出，意在提供比传统模型更多的系统信息，从而有助于进一步提高控制性能。 文章还简要介绍了研究论文的发表过程，包括接收日期、修订和接受日期以及在线发布日期等。这些信息对于学术研究的透明度和追溯性至关重要。 通过以上分析，我们可以看到，这篇文章深入探讨了在工业自动化领域中，如何通过预测功能控制和线性二次控制的结合，来设计一个能够有效应对执行器部分故障的控制系统。这对于提高工业生产过程的可靠性和稳定性具有重要的理论意义和应用价值。