20、基于元启发式的鲁棒过程控制系统多目标设计

基于元启发式的鲁棒过程控制系统多目标设计

1. 引言

在工业领域，过程控制的核心任务是确保关键过程在整个工厂运行期间保持稳定状态。一旦偏离期望状态，产品质量、能源消耗、原材料浪费、整体运营成本以及经济效益都会受到直接影响。因此，改进控制方案对于提升产品质量和增加利润至关重要。

然而，工业过程面临着诸多不确定性，如未建模动态、线性化过程中的近似误差、操作条件变化、测量噪声、固有死区时间等。用于控制器综合的工厂模型只是实际系统的近似，这给确保关键过程在整个运行过程中保持最佳状态带来了挑战。

在过程控制系统中，维持足够的稳定裕度以确保过程可靠性至关重要。为实现良好的稳定裕度和性能目标，系统对不确定性和干扰的鲁棒性成为控制系统设计的关键要素。

为应对这些问题，鲁棒控制和自适应控制方法应运而生。自适应控制通过识别过程变化在线调整控制律；鲁棒控制则采用最坏情况设计方法，将不确定性纳入控制器综合问题，旨在即使工厂动态存在不确定性，也能保持足够的性能和稳定裕度。不过，经典的鲁棒控制方法，如 H∞ 控制、µ 综合、QFT 等，得到的控制器通常阶数较高，并非总是最优，且受设计约束和目标的限制。因此，设计鲁棒控制系统仍有很大的发展空间。

将控制器设计问题表述为优化问题，并使用元启发式算法求解，有助于找到满足设计目标和约束的全局最优控制器。这也让控制设计者能够自由选择所需的控制器结构，并根据要求制定目标函数。由于控制器综合是一个多目标设计问题，可以使用多个设计目标，通过目标加权求和或基于帕累托的方法来表述问题。

接下来将探讨基于元启发式的参数不确定 pH 中和过程鲁棒控制器的多目标优化设计。将控制器设计问题表述为多目标优化问题（MOP），使用各