工业过程稳态优化进程中的噪声平滑型迭代学习控制

针对具有噪声的工业过程稳态优化进程 ,提出迭代学习控制以期改善控制系统的动态品质。建立了基本的加权噪声平滑型迭代学习控制算法结构 ,利用频域时域相结合的方法分析和论证了算法的收敛性 ,给出噪声平滑参数的确定策略。数字仿真表明 ,平滑型迭代学习控制算法能有效消除噪声对系统输出信号的影响 ,显著改善工业过程稳态优化进程中控制系统的动态品质。

多变量动态矩阵控制的优化与仿真

基于多变量动态矩阵控制算法,对其反馈校正部分进行优化,在预测向量进行校正时,引入新的函数,使反馈校正模块具有动态性能;并且对位移阵中的参数进行优化,对系统进行补偿,提升系统的控制效果。以精馏塔为研究对象,分析工艺,选择合理变量,对优化后的多变量动态矩阵控制算法进行仿真,结果表明,该算法能够有效提升系统的响应速度,减少系统的超调量,提升整体性能,同时具有有很强的鲁棒性、良好的控制效果以及应用前景。