间歇过程的迭代学习控制研究

间歇过程是一个非线性、时变、时滞且模型不确定的过程,对这类系统难以建立精确的数学模型,其控制问题一直是控制界具有挑战性的课题之一,因而对此类系统控制问题的研究具有重大的理论及实际应用价值。本文针对具有时滞和扰动的一类仿射非线性间歇过程的控制问题,进行带遗忘因子的开环PD型迭代学习控制研究,作了如下几个方面的研究工作: (1)针对一类仿射非线性系统,给出带遗忘因子的开环PD型迭代学习控制算法及谱半径形式的收敛条件,并利用算子理论对该算法的收敛性进行证明; (2)针对具有时滞的一类仿射非线性系统,按时滞分三种情况对收敛性分别进行研究:对具有状态时滞的仿射非线性系统,给出带遗忘因子的开环PD型迭代学习控制算法;对具有控制时滞的仿射非线性系统和同时具有状态时滞与控制时滞的仿射非线性系统,给出超前型带遗忘因子的开环PD型迭代学习控制算法,并分别给出谱半径形式的收敛条件,最后利用算子理论对以上算法的收敛性进行证明; (3)通过仿真,验证了上述算法与收敛条件的有效性,并通过与常规PID算法的对比仿真,验证了上述算法在轨迹跟踪与干扰抑制方面的优越性; (4)针对间歇生产过程的一个具体的化工过程—不饱和聚酯树脂的生产,对其生产中关键控制对象—连续搅拌釜式反应器,施行迭代学习控制,并通过与常规PID控制算法的对比仿真,验证了迭代学习控制方法可以对此对象取得较好的控制效果。