东北大学 复杂工业过程的智能控制与优化

“985工程”

流程工业综合自动化科技创新平台学术方向建设《项目指南》（第一批）

学术方向复杂工业过程的智能控制与优化

责任教授：杨光红

流程工业综合自动化科技创新平台

二ΟΟ六年五月二十八日

一、研究方向支持的主要领域

复杂工业过程的智能控制与优化方向将开展复杂系统的多目标优化理论与方法研究，容错控制方法研究以提高容错能力和可靠性，考虑在网络化环境下智能控制与优化的新挑战；以及复杂工业过程控制系统中各层次的智能控制与特殊问题研究。主要支持以下研究主题：

1）容错控制系统的多目标优化设计方法及应用；

2）基于模糊模型的非线性鲁棒与智能控制；

3）广义系统的鲁棒控制：不确定性广义系统的鲁棒控制理论、以受限机器人系统、电力系统、经济系统、生物系统为背景的控制器设计方法和仿真。

4）切换系统的鲁棒控制、多目标优化设计方法及应用；

5）运动目标视觉跟踪技术；

6）巡诊查房机器人技术及原型样机；

7）网络控制系统：通信网络系统、基于无线传感器网等的控制方法、控制系统优化设计及复杂互联系统协调控制方法。

二、研究方向建设的总体目标

本学术方向建设的总体目标是：取得一批原创性强的研究成果，部分成果有重大突破并达到国际领先水平，推动复杂工业过程的智能控制与优化理论的进一步发展，以提高我国在相关学科的整体研究水平。

具体指标：

1）在国内外主要学术刊物和重要国际会议上发表60篇以上论文，其中SCI等检索收录论文30篇，包括在本领域著名国际杂志发表论文15篇；

2）争取申请成功4项国家自然科学基金，2项省部、市自然科学基金项目；

3）培养博士生和硕士生50名（毕业25名以上）。

三、建议课题

课题1：容错控制系统的多目标优化设计

1.1 研究目的与意义

在许多实际工程系统(诸如飞行器控制系统、电力控制系统、网络控制系统等)设计过程中，为了降低由于系统出现故障而带来的损失，通常要求所设计的系统具有可靠性，即所设计的系统要有容错功能。容错控制控制系统是指所设计的控制器不但能对系统正常运行时提供理想的性能保证，而且在执行器、传感器或元部件发生故障时，仍能使闭环系统是稳定的并具有可接受的特性。容错控制方法主要分为：主动容错控制与被动容错控制。主动容错控制是指在故障发生后需要重新调整控制器的参数，也可能需要改变

控制器的结构以取得可靠性的目的。主要分成三大类：1)控制律重新调度；2)控制器重构设计；3)模型跟随重组控制。其中控制律重新调度与控制器重构设计方法是以有效的故障检测与诊断为基础的，而这对许多实际工程系统而言是非常困难的。第三类方法，模型跟随重组控制可以避免这一困难，其基本原理是采用模型参考自适应控制的思想，使得被控制过程的输出始终自适应地跟踪参考模型的输出。但这类方法的缺点是很难优化闭环系统的性能。被动容错控制方法是指设计一个或多个固定参数的控制器去达到容错目的，其优点是闭环系统的性能可以得到优化，但一般在系统发生故障后，与系统正常运行时相比，被动容错控制系统的性能会有所下降，甚至无法满足实际的需要。在不使用故障检测与诊断技术的前提下，如何结合被动容错控制方法、模型跟随重组控制方法以及鲁棒自适应控制技术，研究能充分优化闭环系统在不同运行模式下性能的容错控制方法，无疑是非常重要的。本项目将对这一问题进行深入研究，其结果无论对容错控制理论本身的发展，还是对工程控制系统的应用都具有相当重要的意义。

本项目的研究将对上述容错控制问题，给出有效的容错控制系统多目标优化设计方法，并使得所取得的成果能够应用于实际工程系统。提出一套能有效计算的数值方法,在理论上能够证明所提出的设计方法能取得比只用被动容错控制方法要好的性能保证;并能通过系统实时仿真来加以验证。

预期目标：

1）在国内外主要学术刊物和重要国际会议上发表30篇以上论文，其中SCI等检索收录论文15篇，包括在本领域著名国际杂志发表论文10篇;

2）争取申请成功1项国家自然科学基金；

3）培养博士生和硕士生20名（毕业10名以上）。

1.2 主要研究内容

本项目的主要研究内容包括：

1) 针对执行器与传感器故障的情况，研究容错控制系统的优化设计方法。

2) 针对系统含有参数不确定性的情况，研究鲁棒容错控制系统的优化设计方法。

3) 将综合所发展的容错控制器设计方法，能够应用于容错飞行控制系统(诸如F-16模型)的设计，并进行实时仿真研究。

1.3 研究期限：2005年1月1日至2007年12月31日

1.4 拟支持经费：50万元

课题2：基于高性能模糊模型的非线性鲁棒控制器的研究

2.1研究目的与意义

本课题的研究目的是以复杂工业过程的建模与控制问题为背景，以模糊集和非线性系统为主要理论，提出一种高性能的模糊建模方法和模糊控制方法，使研究成果达到国

际前沿水平，最终形成高控制精度和强鲁棒稳定的控制方法，并力争形成产品。

目前用于模糊控制系统建造的模糊模型结构主要有两类：模糊关系模型和T-S模糊模型。Cao于1997年提出的动态模糊模型本质上也可以看作T-S模糊模型。深入研究上述两种模型会发现如下三个缺陷：(1)辨识上述模型时, 必须辨识模糊模型的前提结构。现有的方法计算烦琐、费时，且难以保证得到全局最优的结构；(2)当基于上述两种模糊模型设计控制器时，通常是对每个模糊子空间的局部模型分别设计控制器，要求所设计的模糊控制规则的模糊前提描述与模型的前提描述完全相同。但是这将给系统的稳定性、鲁棒性设计和分析带来很大的困难。(3)上面两类模糊模型还具有共同局限性：其模糊性或不确定性均来自于模糊产生式规则的前提和结论部分的语言描述。可事实上，操作人员在表达和处理知识和操作经验的过程中，对诸条模糊产生式规则的置信程度（或重要程度）也具有模糊性。

只有稳定的控制系统在工程实际中才有意义，模糊控制系统也不例外。由于模糊模型是本质非线性时变模型，因此控制系统的稳定性、鲁棒性设计极为困难，难以提出有效的通用方法。T-S模型因其结构的局部为线性模型，有关稳定性的分析较为完善。以T. Tanaka为代表的学者曾提出了当控制器的前提与模糊模型的前提完全相同时（不允许有任何偏离）的控制系统稳定性设计方法，得到的是在Lyapunov意义下解矩阵Ricatti 方程的方法，要求存在公共的正定阵P。很明显对于实际的多变量模糊系统寻找正定阵P是很困难的，有时是无解的。实质上，此类方法最多只分析了该模糊模型的结论存在未建模偏差时，模糊控制器的鲁棒稳定性设计问题。但实际上模糊模型的前提部分也存在着未建模偏差，所以前述假设通常难以成立。因此，这种方法存在着局限性，对于复杂工业过程对象，闭环控制系统的稳定性难以保证。

因此，研究高性能的模糊模型结构、建模方法以及相应的模糊自适应控制器设计方法是十分重要的。这项研究将推动模糊自适应控制理论和非线性控制理论的深入发展，同时也可以进一步形成具有自主知识产权的高科技产品，解决工业生产过程中非线性系统控制的许多老大难问题，取得可观的经济效益和社会效益，促进我国工业自动化产品的深入发展。

预期目标：

1）在国内外主要学术刊物和重要国际会议上发表20篇以上论文，其中SCI等三大检索收录论文10篇；

2）争取申请成功2项国家、省部、市自然科学基金；

3）培养博士生和硕士生25名（毕业10名以上），培养在职攻读博士学位和博士后的青年教师5名以上。

2.2 主要研究内容

1）针对数学模型未知的一类多干扰多变量时变非线性复杂对象，构筑一种先进的多维动态模糊模型──改进的模糊双曲正切模型；