基于扰动观测器的模型预测控制在磨矿分级过程中的应用

摘要

磨矿分级过程(GCP)是冶金选矿行业的关键流程,其产品粒度指标必须严格控制,以保证精矿产品品位和金属回收率。本质上是一个多变量强耦合过程，具有时滞和逆向特性，且存在强扰动。扰动的存在造成系统控制性能变差，甚至不稳定。以两输入两输出GCP为研究对象,提出了一种基于扰动观测器(DOB0的模型预测控制(MPC)复合控制方案DOB-MPC。仿真研究表明DOB-MPC不仅可以有效抑制GCP的外部扰动，而且可以抑制由模型失配和变量之间的耦合而导致的内部扰动；在获得良好的解耦控制能力的同时，取得了满意的抗扰动性能。