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摘 要

伴随着计算机网络技术的快速发展，控制作为一种处理信息的手段已不局限于集中式的控制，而更多采用的是分布式的控制，同时现代化工过程呈现出大规模，强耦合，具有约束等特性，预测控制作为一种先进的过程控制方法已被广泛地应用在各种工业过程中。全文的工作如下：

1.介绍了预测控制相关的理论知识，对集中式模型预测控制以及分布式模型预测控制算法进行了研究，得出各算法的优缺点，并通过比较仿真结果，确定分布式预测控制算法的最优性。

2.基于纳什最优的分布式预测控制算法，每一智能体在假定已知其它智能体最优解的前提下，只用自己的输入变量对自己的目标进行优化，将一个大规模的在线优化问题转化为各智能体小规模的分布式优化，从而降低问题的规模和复杂性，最后介绍了三水箱液位控制系统的基本结构和工作原理，并以三水箱液位控制系统为对象进行基于纳什最优的分布式预测控制算法的相关研究，仿真结果可以证明基于纳什最优的分布式预测控制算法的可行性与有效性。

3.结合目前大化工过程复杂化特点，为了降低控制问题的复杂度同时要减少迭代时间，有效地改善收敛速度，研究了一种改进全局最优性能指标的DMPC。在每个采样时刻各个子系统分别求解自身局部优化问题，同时也要考虑关联子系统之间的相互作用，然后在协调过程中对全局最优性能指标进行改进以减少迭代次数。最后对二元精馏塔模型进行普通的DMPC和改进全局最优性能指标的DMPC，算法的有效性得到了验证。

关键词：集中式模型预测控制 分布式模型预测控制 三容水箱 纳什最优

The distributed predictive control algorithm and implementation of large-scale industrial

Abstract

With the rapid development of computer network, control is no longer limited to centralized control and replaced by distributed control. Modern chemical plants are characterized by their large-scale, strong interactions and the presence of constraints，predictive control as an advanced process control method has been widely used in various industrial processes. The main work covers:

(1)Firstly, this article compares the centralized control and distributed control algorithm. The advantages and disadvantages of each algorithm are summarized. The summary shows the optimality of the distributed predictive control algorithm.

(2)In this paper, a distributed model predictive control algorithm based on Nash optimality is introduced. Each agent only uses their own input variables to optimize their objective assuming that other agents are optimal.In this way, a central online optimization problem is conversed into some small-scale optimization problems. It reduces the size and complexity of the problem. Then, we introduced the basic structure and principle of an experimental three-tank system. The DMPC framework is demonstrated for the level control of an experimental three-tank system. The simulation results verify the feasibility and effectiveness of the proposed algorithm.

(3) Combined with the current complex chemical process characteristics, a distributed MPC of improved global optimal performance index is studied, in order to simplify the control problem, reduce the iterative time and improve the convergence speed effectively. Firstly, each subsystem solves local optimization problem in each sampling time respectively, and the interaction between the subsystems is considered at the same time. Then the global optimal performance index is improved to reduce the number of iterations in the coordination process. Finally, the ordinary DMPC and DMPC of improved the global optimal performance index are simulated in the distillation column process and Styrene polymerization process respectively. The result shows the better effectiveness of the proposed algorithm.

Key words：Centralized model predictive control; model predictive control; three-tank system; Nash optimality

目 录

第一章 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究意义 2

1.3 国内外研究现状 3

1.4 本文的研究工作及内容 4

第二章 预测控制基础 6

2.1 引言 6

2.2 预测控制的基本原理 6

2.2.1预测模型 6

2.2.2滚动优化 7

2.2.3反馈校正 7

2.3 集中模型预测控制 7

2.4 分布式模型预测控制 9

2.4.1状态空间模型结构分解 9

2.4.2子控制器优化问题描述 13

2.4.3算法小结 14

2.5 两种控制算法的比较 15

2.6 本章小结 16

第三章 基于纳什最优的分布式模型预测控制算法 18

3.1 三容水箱液位控制系统 18

3.1.1三容水箱液位控制系统的结构 18

3.1.2三容水箱液位控制系统的工作原理 19

3.2 算法描述 19

3.3 仿真研究 21

3.3 本章小结 22

第四章 一种改进的分布式模型预测控制算法 23

4.1 控制系统结构分析 23

4.2 算法原理 24

4.3 算法实现流程 28

4.4 仿真研究 29

4.5 本章小结 30

第五章 总结与展望 31

5.1 总结 31

5.2 展望 31

参考文献 33

致谢 36

第一章 绪论

1.1 研究背景

为了解决化工原材料的匮乏问题，现实生产中往往需要提高原料的利用率，这导致生产装置的规模在不断地扩大，复杂化程度也在逐渐加深。一个复杂过程通常由几十甚至上百个变量和约束条件组成，怎样对这种复杂系统进行有效的控制是化工工业的重点。传统的集中式控制方法对整个大系统进行求解处理，在这种情况下就算计算机有很高的性能和处理速度也无法达到理想的控制效果。所以传统的集中式控制策略，在解决大系统的控制问题时遇到了困难，已不能满足工业生产发展的需要。为了解决集中式策略的不足，人们想到将大系统进行划分，用若干个独立子系统来替代大系统，但是该方法不考虑子系统间的关联作用，使得最终的控制效果无法满足全局性。近年来，随着DCS技术、网络通讯技术的发展，分布式控制方法^[1-2]应运而生了，它将整个大系统的控制问题转化为对若干子系统的分布式在线控制问题，用一些价格低廉的微机来代替高性能的计算机，并根据网络通讯，将各个子系统之间的控制信息通过网络彼此交互。从而简化了控制问题，改善了控制性能，并且提高了经济效益^[3]。因此，传统的集中式、分散式控制策略正逐渐被分布式策略所取代。

预测控制(MPC)^[4]是以预测模型为基础进行预测控制的先进控制算法，由于它事先不需要对模型的结构有太多的了解，所以被广泛应用于工业过程中，包括炼油、石化、造纸等行业，并取得了良好的效果。实践表明预测控制已经发展为过程控制领域应用最广泛的控制策略。

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