CIESC Journal

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基于定量反馈理论的多变量解耦预测控制及其在CSTR化学过程中的应用

王增会; 陈增强; 孙青林; 袁著祉

  

  1. Department of Automation, Nankai University, Tianjin 300071, China
  • 收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2006-12-28 发布日期:2006-12-28
  • 通讯作者: 王增会

Multivariable decoupling predictive control based on QFT theory and application in CSTR chemical process

WANG Zenghui; CHEN Zengqiang; SUN Qinglin; YUAN Zhuzhi

  

  1. Department of Automation, Nankai University, Tianjin 300071, China
  • Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2006-12-28 Published:2006-12-28
  • Contact: WANG Zenghui

摘要: A novel method of incorporating generalized predictive control (GPC) algorithms based on quantitative feedback theory (QFT) principles is proposed for solving the feedback control problem of the highly uncertain and cross-coupling plants. The quantitative feedback theory decouples the multi-input and multi-output (MIMO) plant and is also used to reduce the uncertainties of the system, stabilize the system, and achieve tracking performance of the system to a certain extent. Single-input and single-output (SISO) generalized predictive control is used to achieve  performance with higher performance. In GPC, the model is identified on-line, which is based on the QFT input and the plant output signals. The simulation results show that the performance of the system is superior to the performance when only QFT is used for highly uncertain MIMO plants.

关键词: quantitative feedback theory;generalized predictive control;decouple;multivariable uncertain system;frequency domain design

Abstract: A novel method of incorporating generalized predictive control (GPC) algorithms based on quantitative feedback theory (QFT) principles is proposed for solving the feedback control problem of the highly uncertain and cross-coupling plants. The quantitative feedback theory decouples the multi-input and multi-output (MIMO) plant and is also used to reduce the uncertainties of the system, stabilize the system, and achieve tracking performance of the system to a certain extent. Single-input and single-output (SISO) generalized predictive control is used to achieve  performance with higher performance. In GPC, the model is identified on-line, which is based on the QFT input and the plant output signals. The simulation results show that the performance of the system is superior to the performance when only QFT is used for highly uncertain MIMO plants.

Key words: quantitative feedback theory, generalized predictive control, decouple, multivariable uncertain system, frequency domain design