点此下载——广义预测控制在泵池回路中的应用 摘要:广义预测控制融合了预测控制和自适应控制的优点，是自适应控制中另一类型的预测控制方法，易于在线估计参数，以实现自适应控制。磨矿生产中，泵池回路控制是一个复杂的慢时变动态过程控制，具有很强的非线性、强耦合、大滞后、强干扰等特性，而传统的PID控制算法很难达到理想的控制效果和较高的自动投运率。为此，针对泵池控制回路的特点，提出基于模型性能指标和加权系数的广义预测控制算法，建立了泵池控制模型，并于2010年将该模型应用于金川选矿厂磨矿生产的泵池回路控制。实际工业应用表明，这种广义预测控制具有较强的适应性和较高的控制精度，控制效果优于传统PID控制算法。 关键词:磨矿;泵池回路控制;广义预测控制;动态模型;性能指标 0引言 1987年，Clarke等人［1－2］从自适应控制的角度出发，运用预测控制的原理，提出了广义预测控制(GPC)。它克服了当时的最小方差自调节器、线性二次高斯自调节器等存在的弱点，可用于控制非最小相位、开环不稳定和具有变时滞的被控对象，而且对过程参数不敏感。但是，对于广义预测控制算法，一直没有得到通用的稳定性结果。关于广义预测控制的稳定性，Clarke等人［3］..