对于多输入多输出系统,在控制系统设计时首先要对被控变量和操纵变量进行控制结构选择.Bristol提出的相关增益矩阵(Relative gain array,RGA)法,以及学者们后来提出的各种改进方法,都只适用于稳定系统.本文针对不稳定系统,基于多变量广...对于多输入多输出系统,在控制系统设计时首先要对被控变量和操纵变量进行控制结构选择.Bristol提出的相关增益矩阵(Relative gain array,RGA)法,以及学者们后来提出的各种改进方法,都只适用于稳定系统.本文针对不稳定系统,基于多变量广义预测控制(Generalized predictive control,GPC)的闭环控制律提出了一种控制结构的变量匹配准则.通过对预测时域、控制时域等各个参数的优化选择,使系统闭环稳定;由闭环控制律得到被控变量期望值与操纵变量的相关性矩阵,以此得出控制结构的变量配对方案.通过实例研究表明,对于开环不稳定系统,该方法可以得出正确的变量配对结果.展开更多
对于多变量系统,回路间的关联分析和变量配对是控制系统设计的第一步。文献针对稳态相对增益阵(relative gain array,RGA)只考虑了系统的稳态特性而没有考虑动态过程中各回路的影响的基础上提出了各种改进的动态相对增益阵。在多变量状...对于多变量系统,回路间的关联分析和变量配对是控制系统设计的第一步。文献针对稳态相对增益阵(relative gain array,RGA)只考虑了系统的稳态特性而没有考虑动态过程中各回路的影响的基础上提出了各种改进的动态相对增益阵。在多变量状态反馈预测控制(SFPC)的基础上提出了一种新的变量配对标准,能比较充分的反映控制过程的动态和稳态信息。通过对预测时域P的优化选择确定被控过程的相关性指数矩阵μ,并将μ与稳态信息阵K相结合得出最终的配对矩阵Λ。最后通过实例研究与其他配对方法比较,表明提出的方法能得出比较好的变量配对结果。展开更多
Loop pairing is one of the major concerns when designing decentralized control systems for multivariable processes.Most existing pairing tools,such as the relative gain array(RGA) method,have shortcomings both in meas...Loop pairing is one of the major concerns when designing decentralized control systems for multivariable processes.Most existing pairing tools,such as the relative gain array(RGA) method,have shortcomings both in measuring interaction and in integrity issues.To evaluate the overall interaction among loops,we propose a statistics-based criterion via enumerating all possible combinations of loop statuses.Furthermore,we quantify the traditional concept of integrity to represent the extent of integrity of a decentralized control system.Thus,we propose that a pairing decision should be made by taking both factors into consideration.Two examples are provided to illustrate the effectiveness of the proposed criterion.展开更多
文摘对于多输入多输出系统,在控制系统设计时首先要对被控变量和操纵变量进行控制结构选择.Bristol提出的相关增益矩阵(Relative gain array,RGA)法,以及学者们后来提出的各种改进方法,都只适用于稳定系统.本文针对不稳定系统,基于多变量广义预测控制(Generalized predictive control,GPC)的闭环控制律提出了一种控制结构的变量匹配准则.通过对预测时域、控制时域等各个参数的优化选择,使系统闭环稳定;由闭环控制律得到被控变量期望值与操纵变量的相关性矩阵,以此得出控制结构的变量配对方案.通过实例研究表明,对于开环不稳定系统,该方法可以得出正确的变量配对结果.
文摘对于多变量系统,回路间的关联分析和变量配对是控制系统设计的第一步。文献针对稳态相对增益阵(relative gain array,RGA)只考虑了系统的稳态特性而没有考虑动态过程中各回路的影响的基础上提出了各种改进的动态相对增益阵。在多变量状态反馈预测控制(SFPC)的基础上提出了一种新的变量配对标准,能比较充分的反映控制过程的动态和稳态信息。通过对预测时域P的优化选择确定被控过程的相关性指数矩阵μ,并将μ与稳态信息阵K相结合得出最终的配对矩阵Λ。最后通过实例研究与其他配对方法比较,表明提出的方法能得出比较好的变量配对结果。
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文摘Loop pairing is one of the major concerns when designing decentralized control systems for multivariable processes.Most existing pairing tools,such as the relative gain array(RGA) method,have shortcomings both in measuring interaction and in integrity issues.To evaluate the overall interaction among loops,we propose a statistics-based criterion via enumerating all possible combinations of loop statuses.Furthermore,we quantify the traditional concept of integrity to represent the extent of integrity of a decentralized control system.Thus,we propose that a pairing decision should be made by taking both factors into consideration.Two examples are provided to illustrate the effectiveness of the proposed criterion.
