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申请/专利权人：华东理工大学

摘要：本发明公开了一种自适应梯度步长优化的变负荷燃气锅炉主汽压力快速预测控制方法，为解决变负荷下燃气锅炉主汽压难以稳定控制的问题，本文将增广拉格朗日函数法与拟牛顿法结合作为模型预测控制算法的二次规划求解器，把约束优化问题转化为求解一系列无约束优化问题；其次采用自适应梯度步长更新策略优化牛顿迭代搜索步长，减少计算负担，以实现在蒸汽负荷扰动的条件下快速稳定控制燃气锅炉主蒸汽压力的控制目标。相对于传统PID控制，本发明提出的方法能够减小超调，快速抑制蒸汽负荷扰动的影响，且在计算性能方面比采用Armijo搜索准则的拟牛顿法更具优势。

主权项：1.一种自适应梯度步长优化的变负荷燃气锅炉主汽压力快速预测控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：根据开环系统的输入输出数据，利用带有遗忘因子的最小二乘估计辨识出系统的二入二出传递函数矩阵参数，其数学模型如下：其中，为燃料量，为送风量，为主蒸汽压力，为保证燃烧充分，设为烟气含氧量；步骤2：采用零阶保持器法，将系统的传递函数矩阵模型转化为离散形式的状态空间模型： 由于系统模型为二入二出传递函数矩阵模型，这里得到的系统变量的维度为n=8；步骤3：获取被控对象的输出预测模型：设MPC控制器的预测时域为P，控制时域为M，那么由上述离散状态空间模型可以得到出未来P个时刻的状态方程递推式： 把时刻至时刻的状态方程递推式整理成矩阵形式即可得到状态预测模型： 代入输出方程，可以得到输出预测模型： 其中， 步骤4：设计优化目标函数：考虑系统输出误差的最小值问题，则目标函数可以设计为标准二次规划形式： 其中，为输出误差权重，为控制量权重，分别表示对跟踪误差和控制变化量的抑制程度，为输出误差终端权重；步骤5：所述目标函数的控制量约束采取盒型约束，形式如下： 控制量的变化代表阀门开度的变化，对其进行归一化处理后，约束范围为；步骤6：求解二次规划问题：采用增广拉格朗日函数法将带有一般约束的二次规划问题转化为无约束优化问题，则Lagrangian函数为： 进一步的，Lagrangian函数可以重写为： 步骤7：求解无约束优化问题：采用拟牛顿法求解单次迭代步的最优性问题，其实质是设计一个矩阵近似代替二阶Hessian矩阵，避免的求导运算，从而减少计算负担，加快计算速度，近似矩阵采用秩2校正方法设计，的迭代公式为： 步骤8：无约束优化问题中迭代点的更新规则为，所述为步长系数，获得更新步长的基本方法是利用Armijo搜索准则：给定，令步长因子，其中为满足下列不等式的最小非负整数： ，即为步长系数；通过多次循环，直至外部迭代过程达到最优性条件，获得最优控制率；步骤9：将步骤8中求得的最优控制律作用于被控对象，完成当前时刻的控制作用，返回步骤4，进行下一时刻的优化计算。

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