模型结构分析方法在多变量预测控制中的应用
为了解决因在模型辨识阶段产生辨识误差而可能引起的稳态增益模型出现线性相关度增高的问题，本文研究了模型结构临界不稳定现象与多变量预测控制系统性能间的关系。首先，指出了模型结构问题的由来，而后利用奇异值分解和相对增益等工具分析了稳态模型的线性相关度，并给出了模型结构临界不稳定的判定方法。其次，简单说明了由建模误差引起的模型结构临界不稳定问题或过程控制系统设计与装置存在的不匹配问题时的控制系统改进方法，并通过仿真对比验证了模型结构对控制性能的影响及改进方法的有效性。
预测控制 模型结构 奇异值 条件数 相对增益预测控制 模型结构 奇异值 条件数 相对增益
邹涛 盖俊荣 何熊熊
浙江工业大学信息工程学院 浙江杭州 310023
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1900-01-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）