多變量系統(tǒng)內(nèi)?？刂频母蓴_抑制策略與性能優(yōu)化研究一、引言1.1研究背景與意義在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中，多變量系統(tǒng)廣泛存在于化工、電力、航空航天、制造業(yè)等眾多領(lǐng)域。以化工過程為例，精餾塔的控制涉及到溫度、壓力、流量等多個(gè)變量的協(xié)同調(diào)節(jié)；在電力系統(tǒng)中，對(duì)電網(wǎng)的電壓、頻率、功率等關(guān)鍵參數(shù)的控制也依賴于多變量系統(tǒng)；航空航天領(lǐng)域里，飛行器的姿態(tài)、速度、高度等多變量控制對(duì)飛行安全和性能至關(guān)重要。多變量系統(tǒng)能夠同時(shí)控制多個(gè)輸入變量和多個(gè)輸出變量，相較于單變量系統(tǒng)，它需要考慮多個(gè)輸入變量和多個(gè)輸出變量之間的相互影響關(guān)系，還需要解決輸入變量之間的“互補(bǔ)”和輸出變量之間的“沖突”問題，這使得多變量系統(tǒng)的控制難度大幅增加。多變量系統(tǒng)的控制目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)變量的精確、穩(wěn)定控制，以滿足生產(chǎn)過程的要求，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。然而，在實(shí)際運(yùn)行中，多變量系統(tǒng)常常受到各種干擾的影響。這些干擾可能來自于系統(tǒng)外部，如環(huán)境溫度、濕度的變化，原材料質(zhì)量的波動(dòng)；也可能源于系統(tǒng)內(nèi)部，如設(shè)備的磨損、元件的老化。干擾的存在會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)輸出偏離設(shè)定值，降低系統(tǒng)的控制性能，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)绊懮a(chǎn)的正常進(jìn)行，造成經(jīng)濟(jì)損失。內(nèi)模控制（InternalModelControl，IMC）作為一種先進(jìn)的控制策略，在多變量系統(tǒng)控制中展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。它以系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)，通過設(shè)計(jì)內(nèi)模控制器來實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的有效控制。內(nèi)模控制結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，易于理解和設(shè)計(jì)，并且具有良好的跟蹤性能和魯棒性。在面對(duì)系統(tǒng)參數(shù)變化和外部干擾時(shí)，內(nèi)模控制能夠保持較好的控制效果，使系統(tǒng)輸出盡可能地接近設(shè)定值。干擾抑制是多變量系統(tǒng)控制中不可或缺的一部分。有效的干擾抑制策略能夠減少干擾對(duì)系統(tǒng)的影響，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。通過對(duì)干擾的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和估計(jì)，并采取相應(yīng)的補(bǔ)償措施，可以使系統(tǒng)在干擾環(huán)境下仍能保持穩(wěn)定運(yùn)行，保證生產(chǎn)過程的連續(xù)性和產(chǎn)品質(zhì)量的一致性。研究多變量系統(tǒng)的內(nèi)模控制及干擾抑制具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。在理論方面，它有助于豐富和完善多變量系統(tǒng)控制理論，推動(dòng)控制學(xué)科的發(fā)展。通過深入研究?jī)?nèi)?？刂扑惴ê透蓴_抑制策略，可以進(jìn)一步揭示多變量系統(tǒng)的控制規(guī)律，為解決復(fù)雜系統(tǒng)的控制問題提供新的思路和方法。在實(shí)際應(yīng)用中，提高多變量系統(tǒng)的控制性能和抗干擾能力，能夠優(yōu)化工業(yè)生產(chǎn)過程，降低生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，增強(qiáng)企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。例如，在化工生產(chǎn)中，精確的多變量控制和有效的干擾抑制可以提高產(chǎn)品的純度和收率，減少原材料的浪費(fèi)；在電力系統(tǒng)中，能夠增強(qiáng)電網(wǎng)的穩(wěn)定性，保障電力供應(yīng)的可靠性。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀內(nèi)模控制的研究最早可追溯到20世紀(jì)70年代，國外學(xué)者率先開展相關(guān)探索。1982年，Garcia和Morari提出了內(nèi)?？刂频幕窘Y(jié)構(gòu)和設(shè)計(jì)方法，為內(nèi)模控制理論的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，此后，內(nèi)?？刂圃诶碚撗芯亢蛯?shí)際應(yīng)用方面均取得了顯著進(jìn)展。在理論研究上，學(xué)者們深入探究?jī)?nèi)模控制的穩(wěn)定性、魯棒性等性能，不斷完善其理論體系。如在穩(wěn)定性分析中，通過嚴(yán)密的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，明確了內(nèi)?？刂圃谔囟l件下能夠保證系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行；在魯棒性研究方面，針對(duì)系統(tǒng)參數(shù)變化和外部干擾等不確定因素，提出了一系列增強(qiáng)內(nèi)?？刂启敯粜缘姆椒ê筒呗?。在實(shí)際應(yīng)用中，內(nèi)模控制在化工、電力、航空航天等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。在化工領(lǐng)域，用于精餾塔、化學(xué)反應(yīng)器等復(fù)雜設(shè)備的控制，有效提高了生產(chǎn)過程的穩(wěn)定性和產(chǎn)品質(zhì)量；在電力系統(tǒng)中，應(yīng)用于發(fā)電機(jī)勵(lì)磁控制、電力電子裝置控制等，增強(qiáng)了電網(wǎng)的穩(wěn)定性和可靠性；在航空航天領(lǐng)域，用于飛行器姿態(tài)控制、發(fā)動(dòng)機(jī)控制等，保障了飛行安全和性能。多變量系統(tǒng)的研究同樣受到國內(nèi)外學(xué)者的高度關(guān)注。在建模方面，線性系統(tǒng)建模技術(shù)如傳遞函數(shù)建模和狀態(tài)空間建模，通過線性化處理和系統(tǒng)辨識(shí)技術(shù)，將實(shí)際的非線性系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為線性系統(tǒng)，以簡(jiǎn)化系統(tǒng)的分析與控制；非線性系統(tǒng)建模技術(shù)則采用基于物理模型和基于數(shù)據(jù)模型的方法，對(duì)復(fù)雜非線性系統(tǒng)進(jìn)行精確建模。在控制算法研究上，模型預(yù)測(cè)控制（MPC）通過對(duì)未來一段時(shí)間內(nèi)的系統(tǒng)行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，并優(yōu)化控制器的輸出，實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的優(yōu)化控制，能夠有效處理系統(tǒng)的約束條件，并考慮到多個(gè)輸入和多個(gè)輸出之間的相互耦合關(guān)系；分布式控制將控制任務(wù)分割成多個(gè)子任務(wù)，分配給不同的控制節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理，各個(gè)節(jié)點(diǎn)通過網(wǎng)絡(luò)通信來進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和狀態(tài)同步，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的控制，具備較強(qiáng)的系統(tǒng)容錯(cuò)能力和擴(kuò)展性，能夠適應(yīng)大規(guī)模系統(tǒng)和復(fù)雜系統(tǒng)的控制需求。干擾抑制的研究主要集中在干擾觀測(cè)器設(shè)計(jì)和干擾補(bǔ)償控制策略方面。干擾觀測(cè)器能夠?qū)崟r(shí)估計(jì)系統(tǒng)中的干擾，為干擾補(bǔ)償提供依據(jù)。在干擾觀測(cè)器設(shè)計(jì)中，學(xué)者們針對(duì)不同類型的干擾和系統(tǒng)特性，提出了多種設(shè)計(jì)方法，如基于狀態(tài)觀測(cè)器的干擾觀測(cè)器、基于濾波器的干擾觀測(cè)器等。干擾補(bǔ)償控制策略則通過在控制器中引入干擾補(bǔ)償環(huán)節(jié)，對(duì)干擾進(jìn)行實(shí)時(shí)補(bǔ)償，減小干擾對(duì)系統(tǒng)輸出的影響。在實(shí)際應(yīng)用中，干擾抑制技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)中發(fā)揮著重要作用，能夠提高系統(tǒng)的抗干擾能力，保證生產(chǎn)過程的穩(wěn)定運(yùn)行。然而，當(dāng)前多變量系統(tǒng)的內(nèi)?？刂萍案蓴_抑制研究仍存在一些不足之處。在模型不確定性方面，雖然內(nèi)模控制在一定程度上具有魯棒性，但當(dāng)系統(tǒng)模型存在較大不確定性時(shí)，控制性能仍會(huì)受到顯著影響。尤其是對(duì)于復(fù)雜的多變量系統(tǒng)，模型的不確定性可能來自于系統(tǒng)參數(shù)的變化、未建模動(dòng)態(tài)以及外部環(huán)境的干擾等，如何提高內(nèi)?？刂圃谀Ｐ筒淮_定性下的控制性能，仍是一個(gè)亟待解決的問題。在干擾抑制方面，雖然干擾觀測(cè)器和干擾補(bǔ)償控制策略取得了一定的成果，但對(duì)于一些復(fù)雜的干擾，如時(shí)變干擾、非線性干擾等，現(xiàn)有的干擾抑制方法還難以完全有效地抑制其影響，需要進(jìn)一步研究更加有效的干擾抑制策略。在多變量系統(tǒng)的解耦控制方面，雖然已經(jīng)提出了多種解耦方法，但對(duì)于一些強(qiáng)耦合的多變量系統(tǒng)，解耦效果仍不理想，如何實(shí)現(xiàn)更加精確的解耦控制，提高多變量系統(tǒng)的控制性能，也是未來研究的重點(diǎn)之一。1.3研究?jī)?nèi)容與方法1.3.1研究?jī)?nèi)容本研究旨在深入探究多變量系統(tǒng)的內(nèi)?？刂萍案蓴_抑制，具體內(nèi)容如下：內(nèi)模控制原理深入剖析：全面研究?jī)?nèi)模控制的基本原理，包括其基本結(jié)構(gòu)、性質(zhì)以及控制器的設(shè)計(jì)方法。通過嚴(yán)密的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，深入分析內(nèi)模控制在多變量系統(tǒng)中的穩(wěn)定性和魯棒性，明確其在不同工況下的控制性能特點(diǎn)。例如，針對(duì)化工生產(chǎn)中的精餾塔多變量控制系統(tǒng)，詳細(xì)分析內(nèi)?？刂平Y(jié)構(gòu)中各部分的作用，以及如何通過合理設(shè)計(jì)內(nèi)?？刂破鱽韺?shí)現(xiàn)對(duì)精餾塔溫度、壓力、流量等多個(gè)變量的精確控制。干擾抑制方法研究：系統(tǒng)地研究干擾抑制的方法，重點(diǎn)關(guān)注干擾觀測(cè)器的設(shè)計(jì)及其在干擾補(bǔ)償中的應(yīng)用。針對(duì)不同類型的干擾，如隨機(jī)干擾、周期性干擾等，設(shè)計(jì)相應(yīng)的干擾觀測(cè)器，并對(duì)其魯棒性進(jìn)行深入分析。研究基于干擾補(bǔ)償?shù)膬?nèi)?？刂平Y(jié)構(gòu)，探討如何通過干擾觀測(cè)器實(shí)時(shí)估計(jì)干擾，并將補(bǔ)償信號(hào)引入內(nèi)?？刂浦?，有效減小干擾對(duì)系統(tǒng)輸出的影響。以電力系統(tǒng)為例，分析如何針對(duì)電網(wǎng)中的諧波干擾、電壓波動(dòng)等干擾源，設(shè)計(jì)合適的干擾觀測(cè)器和干擾補(bǔ)償策略，以提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和電能質(zhì)量。多變量系統(tǒng)內(nèi)?？刂菩阅軆?yōu)化：針對(duì)多變量系統(tǒng)中存在的變量耦合、模型不確定性等問題，研究如何優(yōu)化內(nèi)?？刂频男阅堋Ｌ剿鹘怦羁刂撇呗?，通過設(shè)計(jì)解耦器，減少變量之間的耦合影響，使內(nèi)模控制能夠更加有效地對(duì)各個(gè)變量進(jìn)行獨(dú)立控制。研究如何提高內(nèi)模控制在模型不確定性下的魯棒性，采用自適應(yīng)控制、魯棒控制等方法，使內(nèi)?？刂颇軌蜻m應(yīng)系統(tǒng)參數(shù)的變化和外部環(huán)境的干擾。以航空航天領(lǐng)域的飛行器多變量控制系統(tǒng)為研究對(duì)象，分析如何通過解耦控制和魯棒控制策略，提高飛行器在復(fù)雜飛行條件下的姿態(tài)控制精度和穩(wěn)定性。1.3.2研究方法為實(shí)現(xiàn)上述研究?jī)?nèi)容，本研究將采用以下方法：理論分析方法：運(yùn)用控制理論、數(shù)學(xué)分析等知識(shí)，對(duì)多變量系統(tǒng)的內(nèi)?？刂萍案蓴_抑制進(jìn)行深入的理論研究。通過建立系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，推導(dǎo)內(nèi)?？刂频南嚓P(guān)公式和算法，分析干擾抑制的原理和方法，為后續(xù)的研究提供理論基礎(chǔ)。例如，利用線性代數(shù)、矩陣?yán)碚摰葦?shù)學(xué)工具，推導(dǎo)多變量系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型和傳遞函數(shù)模型，為內(nèi)模控制器的設(shè)計(jì)和性能分析提供數(shù)學(xué)依據(jù)。仿真研究方法：借助MATLAB、Simulink等仿真軟件，對(duì)多變量系統(tǒng)的內(nèi)?？刂萍案蓴_抑制進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。在仿真環(huán)境中，搭建多變量系統(tǒng)的模型，設(shè)計(jì)內(nèi)?？刂破骱透蓴_觀測(cè)器，模擬不同的干擾情況和系統(tǒng)工況，對(duì)控制性能進(jìn)行評(píng)估和分析。通過仿真實(shí)驗(yàn)，可以快速驗(yàn)證理論研究的結(jié)果，對(duì)比不同控制方法的優(yōu)劣，為實(shí)際應(yīng)用提供參考。例如，在MATLAB/Simulink中搭建電力系統(tǒng)的多變量仿真模型，模擬電網(wǎng)中各種干擾的情況，對(duì)比內(nèi)模控制與傳統(tǒng)PID控制在抗干擾能力和控制精度方面的差異。實(shí)驗(yàn)研究方法：搭建實(shí)際的多變量系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。通過實(shí)驗(yàn)，獲取系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，驗(yàn)證理論分析和仿真研究的結(jié)果，進(jìn)一步優(yōu)化控制策略。在實(shí)驗(yàn)過程中，研究實(shí)際系統(tǒng)中存在的各種問題，如傳感器噪聲、執(zhí)行器誤差等，探索相應(yīng)的解決方法，提高控制策略的實(shí)用性和可靠性。例如，搭建一個(gè)小型的化工生產(chǎn)過程實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，包含溫度、壓力、流量等多變量控制系統(tǒng)，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證內(nèi)?？刂萍案蓴_抑制策略在實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)中的有效性。二、多變量系統(tǒng)內(nèi)模控制基礎(chǔ)理論2.1多變量系統(tǒng)特性分析多變量系統(tǒng)是指包含多個(gè)輸入變量和多個(gè)輸出變量的控制系統(tǒng)。在實(shí)際應(yīng)用中，多變量系統(tǒng)廣泛存在于化工、電力、航空航天等領(lǐng)域。與單變量系統(tǒng)相比，多變量系統(tǒng)具有更為復(fù)雜的特性，這些特性增加了系統(tǒng)控制的難度和挑戰(zhàn)。耦合性是多變量系統(tǒng)的一個(gè)重要特性。在多變量系統(tǒng)中，輸入變量之間以及輸出變量之間存在著相互影響和相互關(guān)聯(lián)的關(guān)系。一個(gè)輸入變量的變化不僅會(huì)影響到與之對(duì)應(yīng)的輸出變量，還可能對(duì)其他輸出變量產(chǎn)生影響。這種耦合關(guān)系使得多變量系統(tǒng)的控制變得更加復(fù)雜，需要同時(shí)考慮多個(gè)變量之間的相互作用。以化工精餾塔系統(tǒng)為例，精餾塔的塔頂溫度、塔底溫度、回流比、進(jìn)料流量等變量之間存在著強(qiáng)烈的耦合關(guān)系。當(dāng)進(jìn)料流量發(fā)生變化時(shí)，不僅會(huì)直接影響到塔頂和塔底的溫度，還會(huì)通過改變塔內(nèi)的物料平衡和熱量傳遞，間接影響回流比等其他變量。如果在控制過程中只考慮單個(gè)變量的調(diào)節(jié)，而忽視了變量之間的耦合關(guān)系，就可能導(dǎo)致系統(tǒng)的不穩(wěn)定和控制性能的下降。非線性也是多變量系統(tǒng)常見的特性之一。許多實(shí)際的多變量系統(tǒng)呈現(xiàn)出非線性的行為，其輸入輸出關(guān)系不能用簡(jiǎn)單的線性模型來描述。非線性特性使得系統(tǒng)的分析和控制變得更加困難，傳統(tǒng)的線性控制方法往往難以滿足非線性多變量系統(tǒng)的控制要求。在化工精餾塔系統(tǒng)中，塔板效率、傳熱系數(shù)等參數(shù)會(huì)隨著塔內(nèi)溫度、壓力等條件的變化而發(fā)生非線性變化，從而導(dǎo)致精餾塔的動(dòng)態(tài)特性呈現(xiàn)出非線性。此外，精餾塔內(nèi)的氣液兩相流動(dòng)、傳質(zhì)傳熱過程也存在著非線性因素，進(jìn)一步增加了系統(tǒng)的非線性程度。對(duì)于這樣的非線性多變量系統(tǒng)，需要采用非線性控制理論和方法，如自適應(yīng)控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等，來實(shí)現(xiàn)有效的控制。時(shí)變性是多變量系統(tǒng)的另一個(gè)顯著特性。在實(shí)際運(yùn)行過程中，多變量系統(tǒng)的參數(shù)和特性可能會(huì)隨著時(shí)間的推移而發(fā)生變化。這種時(shí)變特性可能是由于系統(tǒng)內(nèi)部的物理變化、外部環(huán)境的干擾或者設(shè)備的老化等原因引起的。時(shí)變性使得系統(tǒng)的控制需要不斷地適應(yīng)變化的情況，以保證系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。在化工精餾塔系統(tǒng)中，隨著精餾過程的進(jìn)行，塔內(nèi)的物料組成、塔板效率等參數(shù)會(huì)逐漸發(fā)生變化，從而導(dǎo)致精餾塔的動(dòng)態(tài)特性發(fā)生改變。此外，環(huán)境溫度、壓力的變化也可能對(duì)精餾塔的性能產(chǎn)生影響。為了應(yīng)對(duì)多變量系統(tǒng)的時(shí)變性，需要采用自適應(yīng)控制策略，根據(jù)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)狀態(tài)和參數(shù)變化，自動(dòng)調(diào)整控制器的參數(shù)，以保持系統(tǒng)的良好控制性能。多變量系統(tǒng)還可能受到各種不確定性因素的影響，如模型不確定性、參數(shù)不確定性和外部干擾等。這些不確定性因素增加了系統(tǒng)控制的難度和風(fēng)險(xiǎn)，要求控制器具有較強(qiáng)的魯棒性，能夠在不確定性條件下保持系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和控制性能。在化工精餾塔系統(tǒng)中，由于對(duì)精餾塔內(nèi)部的物理過程了解不完全，建立的數(shù)學(xué)模型可能存在一定的誤差，這就是模型不確定性。此外，精餾塔的一些參數(shù)，如塔板效率、傳熱系數(shù)等，可能會(huì)受到操作條件、物料性質(zhì)等因素的影響而發(fā)生變化，導(dǎo)致參數(shù)不確定性。同時(shí)，精餾塔還可能受到外部環(huán)境的干擾，如原料組成的波動(dòng)、環(huán)境溫度的變化等。為了提高多變量系統(tǒng)在不確定性條件下的控制性能，需要研究魯棒控制方法，設(shè)計(jì)具有較強(qiáng)抗干擾能力和魯棒性的控制器。2.2內(nèi)?？刂苹驹韮?nèi)模控制是一種基于過程數(shù)學(xué)模型進(jìn)行控制器設(shè)計(jì)的新型控制策略，其基本結(jié)構(gòu)如圖1所示，主要由內(nèi)部模型、內(nèi)?？刂破骱蜑V波器三部分組成。在圖1中，R(s)是系統(tǒng)的輸入，D(s)為干擾，Y(s)為系統(tǒng)的輸出，Q(s)為內(nèi)模控制器，P(s)為實(shí)際受控對(duì)象，P_m(s)為對(duì)象模型，E_m(s)為反饋信號(hào)，F(xiàn)(s)為濾波器。[此處插入內(nèi)?？刂苹窘Y(jié)構(gòu)的圖片，圖片內(nèi)容為：一個(gè)方塊代表內(nèi)模控制器Q(s)，輸入為R(s)與E_m(s)的和，輸出連接到另一個(gè)方塊代表實(shí)際受控對(duì)象P(s)，P(s)輸出為Y(s)；同時(shí)，有一個(gè)與P(s)并聯(lián)的方塊代表對(duì)象模型P_m(s)，其輸入與P(s)相同，輸出與Y(s)相減得到E_m(s)；在R(s)到Q(s)的路徑上有一個(gè)濾波器F(s)。]內(nèi)部模型P_m(s)用于預(yù)測(cè)被控對(duì)象的輸出，它是實(shí)際受控對(duì)象P(s)的數(shù)學(xué)模型，通過對(duì)實(shí)際對(duì)象的動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行建模得到。在化工生產(chǎn)過程中，對(duì)于一個(gè)反應(yīng)過程，內(nèi)部模型可以基于化學(xué)反應(yīng)動(dòng)力學(xué)原理、物料衡算和能量衡算等建立，用于預(yù)測(cè)反應(yīng)過程中關(guān)鍵變量的變化，如溫度、濃度等。內(nèi)?？刂破鱍(s)則根據(jù)內(nèi)部模型和系統(tǒng)的期望輸出，調(diào)節(jié)控制量，使生產(chǎn)過程的輸出跟蹤控制系統(tǒng)的給定值。它的設(shè)計(jì)目標(biāo)是使系統(tǒng)能夠快速、準(zhǔn)確地跟蹤輸入信號(hào)，并對(duì)干擾具有較強(qiáng)的抑制能力。濾波器F(s)則用于改善控制系統(tǒng)的魯棒性，它可以濾除高頻噪聲和模型誤差的影響，使系統(tǒng)在模型失配或存在干擾的情況下仍能保持穩(wěn)定運(yùn)行。內(nèi)?？刂凭哂幸韵轮匾再|(zhì)：穩(wěn)定性：當(dāng)模型準(zhǔn)確時(shí)，即P_m(s)=P(s)，內(nèi)?？刂苾?nèi)部穩(wěn)定的充要條件是內(nèi)模控制器Q(s)和對(duì)象P(s)都是穩(wěn)定的。這意味著只要控制器和對(duì)象本身是穩(wěn)定的，整個(gè)閉環(huán)系統(tǒng)就能保持穩(wěn)定運(yùn)行。從理論上來說，對(duì)于一個(gè)線性時(shí)不變系統(tǒng)，若其傳遞函數(shù)滿足一定的穩(wěn)定性條件，如所有極點(diǎn)都位于復(fù)平面的左半部分，則系統(tǒng)是穩(wěn)定的。在實(shí)際應(yīng)用中，這一性質(zhì)使得內(nèi)?？刂圃谀Ｐ蜏?zhǔn)確的情況下，能夠較為容易地保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。以一個(gè)簡(jiǎn)單的一階線性系統(tǒng)為例，假設(shè)對(duì)象傳遞函數(shù)P(s)=\frac{1}{s+1}，內(nèi)?？刂破鱍(s)=\frac{1}{s+1}，當(dāng)模型準(zhǔn)確時(shí)，根據(jù)穩(wěn)定性判據(jù)可以證明該閉環(huán)系統(tǒng)是穩(wěn)定的。理想控制：當(dāng)過程P(s)穩(wěn)定且模型精確，即P_m(s)=P(s)，使內(nèi)?？刂破鱍(s)為模型P_m(s)的逆，且模型的逆存在并可實(shí)現(xiàn)時(shí)，在所有時(shí)間內(nèi)和任何干擾作用下，系統(tǒng)的輸出都能精確跟蹤輸入，即Y(s)=R(s)。這是內(nèi)?？刂频囊粋€(gè)理想特性，它表明在理想情況下，內(nèi)?？刂颇軌?qū)崿F(xiàn)對(duì)參考輸入的無偏差跟蹤。然而，在實(shí)際系統(tǒng)中，由于對(duì)象中常見的時(shí)滯和慣性環(huán)節(jié)，使得理想控制器很難實(shí)現(xiàn)。例如，對(duì)于一個(gè)含有純滯后環(huán)節(jié)的對(duì)象，其傳遞函數(shù)為P(s)=\frac{e^{-s}}{s+1}，其逆模型中會(huì)出現(xiàn)純超前環(huán)節(jié)，這在物理上是不可實(shí)現(xiàn)的。無靜差：若閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定，即使模型與過程失配，即P_m(s)\neqP(s)，只要控制器設(shè)計(jì)滿足一定條件，對(duì)于階躍輸入和常值干擾均不存在穩(wěn)態(tài)偏差。具體來說，對(duì)于類型1系統(tǒng)，只要控制器的穩(wěn)態(tài)增益等于模型穩(wěn)態(tài)增益的倒數(shù)，即Q(0)=\frac{1}{P_m(0)}，則此系統(tǒng)對(duì)于階躍輸入和常值干擾均不存在穩(wěn)態(tài)偏差；對(duì)于類型2系統(tǒng)，若控制器滿足一定條件，且對(duì)所有斜坡輸入和干擾均不存在穩(wěn)態(tài)誤差。這一性質(zhì)使得內(nèi)?？刂圃趯?shí)際應(yīng)用中，即使模型存在一定的失配，也能保證系統(tǒng)在穩(wěn)態(tài)時(shí)的控制精度。2.3內(nèi)?？刂破髟O(shè)計(jì)方法基于模型逆的內(nèi)?？刂破髟O(shè)計(jì)是內(nèi)?？刂频暮诵膬?nèi)容之一。其基本思路是使內(nèi)模控制器的傳遞函數(shù)Q(s)為被控對(duì)象模型P_m(s)的逆，即Q(s)=P_m^{-1}(s)。在理想情況下，當(dāng)模型精確匹配，即P_m(s)=P(s)時(shí)，這種設(shè)計(jì)方法能夠?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)輸出對(duì)輸入的精確跟蹤，使系統(tǒng)具有良好的動(dòng)態(tài)性能。對(duì)于一個(gè)簡(jiǎn)單的線性系統(tǒng)，若對(duì)象傳遞函數(shù)為P(s)=\frac{1}{s+2}，則其模型逆Q(s)=s+2，當(dāng)輸入為單位階躍信號(hào)時(shí)，系統(tǒng)輸出能夠快速跟蹤輸入信號(hào)，實(shí)現(xiàn)無誤差的控制。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，直接采用模型逆作為內(nèi)?？刂破魍嬖谝恍﹩栴}。當(dāng)對(duì)象模型含有右半平面零點(diǎn)時(shí)，模型逆會(huì)導(dǎo)致控制器本身不穩(wěn)定，從而使閉環(huán)系統(tǒng)也不穩(wěn)定；若對(duì)象含有時(shí)滯特性，控制器會(huì)出現(xiàn)物理上不可實(shí)現(xiàn)的情況，如純超前環(huán)節(jié)；當(dāng)對(duì)象模型嚴(yán)格有理，而控制器非有理時(shí)，也會(huì)給實(shí)際應(yīng)用帶來困難。此外，理想控制器對(duì)于模型誤差極為敏感，當(dāng)模型不匹配時(shí)，無法確保閉環(huán)穩(wěn)定性。為了解決這些問題，通常需要引入濾波器來增強(qiáng)系統(tǒng)的魯棒性。濾波器的作用是在保證系統(tǒng)跟蹤性能的同時(shí)，對(duì)高頻噪聲和模型誤差進(jìn)行抑制，使系統(tǒng)在模型失配或存在干擾的情況下仍能保持穩(wěn)定運(yùn)行。常用的濾波器形式為低通濾波器，其傳遞函數(shù)一般可表示為F(s)=\frac{1}{(1+\lambdas)^n}，其中\(zhòng)lambda為濾波器時(shí)間常數(shù)，n為濾波器階數(shù)。通過調(diào)整\lambda和n的值，可以改變?yōu)V波器的截止頻率和衰減特性，從而優(yōu)化系統(tǒng)的魯棒性和動(dòng)態(tài)性能。當(dāng)\lambda取值較小時(shí)，濾波器的截止頻率較高，能夠使系統(tǒng)對(duì)輸入信號(hào)的跟蹤速度更快，但對(duì)高頻噪聲和模型誤差的抑制能力相對(duì)較弱；當(dāng)\lambda取值較大時(shí)，濾波器的截止頻率較低，對(duì)高頻噪聲和模型誤差的抑制能力增強(qiáng)，但系統(tǒng)的響應(yīng)速度會(huì)變慢。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)系統(tǒng)的具體要求和特性，合理選擇濾波器的參數(shù)。在設(shè)計(jì)內(nèi)?？刂破鲿r(shí)，通常分為兩步進(jìn)行。第一步是設(shè)計(jì)一個(gè)穩(wěn)定的理想控制器，而不考慮系統(tǒng)的魯棒性和約束，此時(shí)使Q(s)=P_m^{-1}(s)，以獲得理想的設(shè)定值跟蹤和完全的干擾抑制效果；第二步是引入濾波器，通過調(diào)整濾波器的結(jié)構(gòu)和參數(shù)來獲得期望的動(dòng)態(tài)品質(zhì)和魯棒性。對(duì)于一個(gè)具有時(shí)滯特性的對(duì)象，首先設(shè)計(jì)理想控制器Q(s)，然后選擇合適的低通濾波器F(s)，并調(diào)整其參數(shù)，使系統(tǒng)既能滿足對(duì)輸入信號(hào)的跟蹤要求，又能在模型失配或存在干擾時(shí)保持穩(wěn)定。通過這種兩步設(shè)計(jì)法，可以有效地解決基于模型逆的內(nèi)?？刂破髟O(shè)計(jì)中存在的問題，提高多變量系統(tǒng)的控制性能。三、多變量系統(tǒng)干擾特性與抑制方法3.1干擾類型及對(duì)系統(tǒng)的影響在多變量系統(tǒng)中，干擾是影響系統(tǒng)控制性能的重要因素。了解干擾的類型及其對(duì)系統(tǒng)的影響，對(duì)于設(shè)計(jì)有效的干擾抑制策略至關(guān)重要。常見的干擾類型包括周期性干擾和隨機(jī)性干擾，它們以不同的方式影響著多變量系統(tǒng)的控制性能。周期性干擾是指按照一定周期規(guī)律變化的干擾信號(hào)。在電力系統(tǒng)中，電網(wǎng)中的諧波干擾就是一種典型的周期性干擾。電力系統(tǒng)中的非線性負(fù)載，如電力電子設(shè)備、電弧爐等，會(huì)向電網(wǎng)注入諧波電流，導(dǎo)致電網(wǎng)電壓和電流中出現(xiàn)周期性的諧波成分。這些諧波干擾會(huì)對(duì)電力系統(tǒng)的多變量控制產(chǎn)生諸多不良影響。諧波干擾會(huì)使電網(wǎng)電壓和電流的波形發(fā)生畸變，導(dǎo)致測(cè)量誤差增大，影響對(duì)電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)。在電力系統(tǒng)的電壓、頻率、功率等多變量控制系統(tǒng)中，由于諧波干擾的存在，傳感器測(cè)量到的信號(hào)不準(zhǔn)確，從而使控制器無法做出正確的決策，導(dǎo)致控制性能下降。諧波干擾還會(huì)增加電力系統(tǒng)的損耗，降低系統(tǒng)的效率。諧波電流在電力系統(tǒng)中流動(dòng)時(shí)，會(huì)在輸電線路和電氣設(shè)備中產(chǎn)生額外的功率損耗，使設(shè)備發(fā)熱加劇，縮短設(shè)備的使用壽命。此外，諧波干擾還可能引發(fā)電力系統(tǒng)的諧振，導(dǎo)致電壓和電流的大幅波動(dòng)，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)斐上到y(tǒng)的不穩(wěn)定運(yùn)行。隨機(jī)性干擾則是指無規(guī)律、不可預(yù)測(cè)的干擾信號(hào)。在化工生產(chǎn)過程中，原材料質(zhì)量的波動(dòng)就是一種隨機(jī)性干擾。由于原材料的來源、生產(chǎn)工藝等因素的影響，原材料的成分、純度等質(zhì)量指標(biāo)會(huì)發(fā)生隨機(jī)變化，這種變化會(huì)對(duì)化工生產(chǎn)過程中的多變量控制產(chǎn)生不利影響。當(dāng)原材料質(zhì)量發(fā)生波動(dòng)時(shí)，會(huì)導(dǎo)致化學(xué)反應(yīng)的速率和產(chǎn)物的質(zhì)量發(fā)生變化，從而影響到化工生產(chǎn)過程中溫度、壓力、流量等多個(gè)變量的控制。在一個(gè)精餾塔控制系統(tǒng)中，原材料質(zhì)量的波動(dòng)可能會(huì)使塔內(nèi)的物料平衡和熱量傳遞發(fā)生改變，導(dǎo)致塔頂和塔底的溫度、回流比等變量偏離設(shè)定值，進(jìn)而影響產(chǎn)品的質(zhì)量和生產(chǎn)效率。此外，環(huán)境溫度、濕度的變化等外部因素也可能對(duì)化工生產(chǎn)過程產(chǎn)生隨機(jī)性干擾，進(jìn)一步增加了系統(tǒng)控制的難度。為了更直觀地說明周期性干擾和隨機(jī)性干擾對(duì)多變量系統(tǒng)控制性能的影響，我們可以通過仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行分析。在MATLAB/Simulink環(huán)境中搭建一個(gè)多變量系統(tǒng)的仿真模型，該模型包含兩個(gè)輸入變量和兩個(gè)輸出變量，模擬一個(gè)簡(jiǎn)單的化工生產(chǎn)過程。在仿真過程中，分別加入周期性干擾和隨機(jī)性干擾，觀察系統(tǒng)輸出的變化。當(dāng)加入周期性干擾時(shí)，系統(tǒng)輸出會(huì)呈現(xiàn)出與干擾周期相同的波動(dòng)，且波動(dòng)幅度隨著干擾強(qiáng)度的增加而增大。這表明周期性干擾會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)輸出的周期性波動(dòng)，影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性和控制精度。當(dāng)加入隨機(jī)性干擾時(shí)，系統(tǒng)輸出會(huì)出現(xiàn)無規(guī)律的波動(dòng)，且波動(dòng)范圍較大。這說明隨機(jī)性干擾會(huì)使系統(tǒng)輸出變得不穩(wěn)定，難以準(zhǔn)確跟蹤設(shè)定值，嚴(yán)重影響系統(tǒng)的控制性能。3.2傳統(tǒng)干擾抑制方法概述在多變量系統(tǒng)的干擾抑制領(lǐng)域，前饋控制和反饋控制是兩種經(jīng)典且廣泛應(yīng)用的方法，它們各自具有獨(dú)特的工作原理、顯著的優(yōu)缺點(diǎn)以及特定的適用場(chǎng)景。前饋控制是一種基于對(duì)干擾的測(cè)量和預(yù)測(cè)，在干擾影響系統(tǒng)輸出之前就采取相應(yīng)措施的控制策略。其基本原理是通過檢測(cè)干擾信號(hào)，利用前饋控制器對(duì)干擾進(jìn)行補(bǔ)償，使系統(tǒng)輸出盡可能不受干擾的影響。在工業(yè)生產(chǎn)中，對(duì)于一個(gè)熱交換器系統(tǒng)，若能提前測(cè)量到進(jìn)入熱交換器的流體溫度變化這一干擾信號(hào)，前饋控制可以根據(jù)預(yù)先建立的數(shù)學(xué)模型，調(diào)整加熱或冷卻介質(zhì)的流量，以補(bǔ)償溫度干擾，確保熱交換器出口流體的溫度穩(wěn)定。前饋控制具有響應(yīng)速度快的顯著優(yōu)點(diǎn)，能夠在干擾產(chǎn)生的瞬間就做出反應(yīng)，有效減少干擾對(duì)系統(tǒng)輸出的影響，從而提高系統(tǒng)的控制精度和穩(wěn)定性。它還可以針對(duì)特定的干擾進(jìn)行精確補(bǔ)償，對(duì)于一些可測(cè)量且變化規(guī)律較為明確的干擾，前饋控制能夠?qū)崿F(xiàn)很好的抑制效果。然而，前饋控制也存在一些局限性。它對(duì)系統(tǒng)模型的準(zhǔn)確性要求極高，若模型存在誤差，基于該模型設(shè)計(jì)的前饋控制器就無法準(zhǔn)確補(bǔ)償干擾，甚至可能導(dǎo)致控制效果惡化。在實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)中，系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性往往較為復(fù)雜，難以建立精確的數(shù)學(xué)模型，這就限制了前饋控制的應(yīng)用效果。前饋控制只能對(duì)可測(cè)量的干擾進(jìn)行補(bǔ)償，對(duì)于那些無法測(cè)量或難以預(yù)測(cè)的干擾，前饋控制則無能為力。若在熱交換器系統(tǒng)中，存在一些不可測(cè)量的環(huán)境因素干擾，前饋控制就無法對(duì)其進(jìn)行有效抑制。此外，前饋控制通常需要復(fù)雜的計(jì)算和調(diào)試，增加了系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和維護(hù)成本。反饋控制則是根據(jù)系統(tǒng)的實(shí)際輸出與期望輸出之間的偏差來調(diào)整控制量，以減小偏差并使系統(tǒng)輸出趨近于期望輸出的控制方法。在一個(gè)電機(jī)轉(zhuǎn)速控制系統(tǒng)中，通過傳感器實(shí)時(shí)測(cè)量電機(jī)的實(shí)際轉(zhuǎn)速，將其與設(shè)定轉(zhuǎn)速進(jìn)行比較，得到轉(zhuǎn)速偏差。控制器根據(jù)這個(gè)偏差調(diào)整電機(jī)的輸入電壓或電流，從而改變電機(jī)的轉(zhuǎn)速，使實(shí)際轉(zhuǎn)速逐漸接近設(shè)定轉(zhuǎn)速。反饋控制的優(yōu)點(diǎn)在于它不需要對(duì)干擾進(jìn)行精確測(cè)量和預(yù)測(cè)，只需要關(guān)注系統(tǒng)的輸出偏差，因此具有較強(qiáng)的適應(yīng)性和可靠性。反饋控制結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)和理解，在實(shí)際工程中得到了廣泛應(yīng)用。但反饋控制也存在一些不足之處。由于反饋控制是基于偏差進(jìn)行調(diào)節(jié)，只有在干擾已經(jīng)影響到系統(tǒng)輸出并產(chǎn)生偏差后才開始動(dòng)作，因此存在一定的滯后性。對(duì)于一些變化迅速的干擾，反饋控制可能無法及時(shí)做出響應(yīng)，導(dǎo)致系統(tǒng)輸出在短時(shí)間內(nèi)偏離期望輸出較大。在電機(jī)轉(zhuǎn)速控制系統(tǒng)中，若突然出現(xiàn)一個(gè)快速變化的負(fù)載干擾，由于反饋控制的滯后性，電機(jī)轉(zhuǎn)速可能會(huì)在一段時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)較大波動(dòng)，影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性和控制精度。反饋控制還可能導(dǎo)致系統(tǒng)出現(xiàn)振蕩現(xiàn)象，當(dāng)系統(tǒng)的增益設(shè)置不當(dāng)或存在其他不穩(wěn)定因素時(shí)，反饋控制可能會(huì)使系統(tǒng)的輸出在期望輸出附近不斷振蕩，無法穩(wěn)定下來。前饋控制和反饋控制各有優(yōu)劣，在實(shí)際應(yīng)用中，常常將兩者結(jié)合起來，形成前饋-反饋控制策略，以充分發(fā)揮它們的優(yōu)勢(shì)，彌補(bǔ)各自的不足，提高多變量系統(tǒng)的干擾抑制能力和控制性能。3.3基于內(nèi)模控制的干擾抑制策略基于干擾觀測(cè)器的內(nèi)?？刂平Y(jié)構(gòu)是一種有效的干擾抑制方法，其結(jié)構(gòu)如圖2所示，該結(jié)構(gòu)在傳統(tǒng)內(nèi)模控制的基礎(chǔ)上，引入了干擾觀測(cè)器，以實(shí)時(shí)估計(jì)系統(tǒng)中的干擾，并對(duì)其進(jìn)行補(bǔ)償。在圖2中，R(s)是系統(tǒng)的輸入，D(s)為干擾，Y(s)為系統(tǒng)的輸出，Q(s)為內(nèi)?？刂破鳎琍(s)為實(shí)際受控對(duì)象，P_m(s)為對(duì)象模型，E_m(s)為反饋信號(hào)，F(xiàn)(s)為濾波器，DOB(s)為干擾觀測(cè)器，d(s)為估計(jì)干擾。干擾觀測(cè)器通過對(duì)系統(tǒng)輸入和輸出信號(hào)的分析，能夠?qū)崟r(shí)估計(jì)出系統(tǒng)中存在的干擾信號(hào)d(s)，然后將估計(jì)的干擾信號(hào)反饋到控制器中，與內(nèi)?？刂破鞯妮敵鱿嘟Y(jié)合，共同作用于被控對(duì)象，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾的有效抑制。[此處插入基于干擾觀測(cè)器的內(nèi)?？刂平Y(jié)構(gòu)的圖片，圖片內(nèi)容為：一個(gè)方塊代表內(nèi)?？刂破鱍(s)，輸入為R(s)與E_m(s)的和，輸出連接到另一個(gè)方塊代表實(shí)際受控對(duì)象P(s)，P(s)輸出為Y(s)；同時(shí)，有一個(gè)與P(s)并聯(lián)的方塊代表對(duì)象模型P_m(s)，其輸入與P(s)相同，輸出與Y(s)相減得到E_m(s)；在R(s)到Q(s)的路徑上有一個(gè)濾波器F(s)；還有一個(gè)干擾觀測(cè)器DOB(s)，輸入為系統(tǒng)的輸入和輸出，輸出為估計(jì)干擾d(s)，d(s)與Q(s)的輸出相加后作用于P(s)。]對(duì)于周期性干擾，如電力系統(tǒng)中的諧波干擾，可采用基于傅里葉變換的干擾觀測(cè)器。該觀測(cè)器利用傅里葉變換將周期性干擾信號(hào)分解為不同頻率的正弦波分量，然后根據(jù)這些分量的頻率和幅值，設(shè)計(jì)相應(yīng)的濾波器來估計(jì)干擾信號(hào)。在實(shí)際應(yīng)用中，通過對(duì)電網(wǎng)電壓或電流信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換，提取出諧波分量，進(jìn)而估計(jì)出諧波干擾的大小和相位。將估計(jì)的諧波干擾信號(hào)反饋到內(nèi)?？刂破髦?，對(duì)其進(jìn)行補(bǔ)償，能夠有效減小諧波干擾對(duì)電力系統(tǒng)多變量控制的影響，提高電網(wǎng)的電能質(zhì)量和穩(wěn)定性。對(duì)于隨機(jī)性干擾，如化工生產(chǎn)中原材料質(zhì)量的波動(dòng)，可采用基于卡爾曼濾波的干擾觀測(cè)器?？柭鼮V波是一種最優(yōu)估計(jì)方法，它能夠在噪聲環(huán)境下對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確估計(jì)。在基于卡爾曼濾波的干擾觀測(cè)器中，將隨機(jī)性干擾視為系統(tǒng)的狀態(tài)變量，通過建立系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型和觀測(cè)模型，利用卡爾曼濾波算法對(duì)干擾進(jìn)行實(shí)時(shí)估計(jì)。在化工生產(chǎn)過程中，通過對(duì)原材料質(zhì)量相關(guān)參數(shù)的測(cè)量和系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性的分析，建立狀態(tài)空間模型和觀測(cè)模型。然后，利用卡爾曼濾波算法對(duì)原材料質(zhì)量波動(dòng)這一隨機(jī)性干擾進(jìn)行估計(jì)，并將估計(jì)結(jié)果反饋到內(nèi)?？刂破髦?，實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾的補(bǔ)償，從而保證化工生產(chǎn)過程中多變量控制系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行，提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。四、基于內(nèi)?？刂频亩嘧兞肯到y(tǒng)干擾抑制算法設(shè)計(jì)4.1干擾觀測(cè)器設(shè)計(jì)與優(yōu)化干擾觀測(cè)器在多變量系統(tǒng)的干擾抑制中起著關(guān)鍵作用，其設(shè)計(jì)的合理性直接影響著干擾估計(jì)的精度和系統(tǒng)的抗干擾能力。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾的準(zhǔn)確估計(jì)，我們采用基于狀態(tài)觀測(cè)器的干擾觀測(cè)器設(shè)計(jì)方法。對(duì)于多變量系統(tǒng)，其狀態(tài)空間模型可表示為：\begin{cases}\dot{x}(t)=Ax(t)+Bu(t)+Ed(t)\\y(t)=Cx(t)\end{cases}其中，x(t)為系統(tǒng)狀態(tài)向量，u(t)為控制輸入向量，y(t)為系統(tǒng)輸出向量，A、B、C為系統(tǒng)矩陣，E為干擾分布矩陣，d(t)為干擾向量。基于狀態(tài)觀測(cè)器的干擾觀測(cè)器設(shè)計(jì)原理是通過構(gòu)造一個(gè)觀測(cè)器，利用系統(tǒng)的輸入和輸出信息來估計(jì)系統(tǒng)的狀態(tài)和干擾。干擾觀測(cè)器的狀態(tài)方程為：\dot{\hat{x}}(t)=A\hat{x}(t)+Bu(t)+L(y(t)-C\hat{x}(t))+E\hatac20ycy(t)其中，\hat{x}(t)為狀態(tài)估計(jì)向量，\hatcc4yemw(t)為干擾估計(jì)向量，L為觀測(cè)器增益矩陣。干擾估計(jì)值\hataciigwu(t)可通過以下公式計(jì)算：\hatii0g8ws(t)=\frac{1}{E}(\dot{\hat{x}}(t)-A\hat{x}(t)-Bu(t)-L(y(t)-C\hat{x}(t)))為了提高干擾觀測(cè)器的魯棒性，我們對(duì)其魯棒性進(jìn)行深入分析。魯棒性是指系統(tǒng)在存在不確定性因素（如模型誤差、參數(shù)變化、外部干擾等）時(shí)，仍能保持穩(wěn)定運(yùn)行和良好性能的能力。對(duì)于干擾觀測(cè)器而言，其魯棒性主要體現(xiàn)在對(duì)干擾估計(jì)的準(zhǔn)確性和對(duì)模型不確定性的適應(yīng)性上。在實(shí)際系統(tǒng)中，模型往往存在不確定性，這可能導(dǎo)致干擾觀測(cè)器的性能下降。為了增強(qiáng)干擾觀測(cè)器的魯棒性，我們采用以下措施：一是選擇合適的觀測(cè)器增益矩陣L，通過優(yōu)化L的值，使干擾觀測(cè)器在模型不確定性的情況下仍能準(zhǔn)確估計(jì)干擾；二是引入自適應(yīng)機(jī)制，根據(jù)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)狀態(tài)和干擾特性，自動(dòng)調(diào)整干擾觀測(cè)器的參數(shù)，以提高其對(duì)不確定性的適應(yīng)能力。干擾觀測(cè)器的參數(shù)優(yōu)化也是提高干擾估計(jì)精度的重要環(huán)節(jié)。觀測(cè)器增益矩陣L的選擇對(duì)干擾估計(jì)精度有著顯著影響。為了確定最優(yōu)的觀測(cè)器增益矩陣L，我們采用基于優(yōu)化算法的參數(shù)整定方法。以遺傳算法為例，其基本步驟如下：初始化種群：隨機(jī)生成一組觀測(cè)器增益矩陣L作為初始種群。適應(yīng)度評(píng)估：將每個(gè)個(gè)體（即觀測(cè)器增益矩陣L）代入干擾觀測(cè)器模型，計(jì)算其在給定干擾和系統(tǒng)工況下的干擾估計(jì)誤差。以干擾估計(jì)誤差的倒數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù)，適應(yīng)度越高，表示干擾估計(jì)誤差越小，該個(gè)體的性能越好。選擇操作：根據(jù)適應(yīng)度大小，采用輪盤賭選擇法等選擇策略，從當(dāng)前種群中選擇出若干個(gè)體，作為下一代種群的父代。交叉操作：對(duì)父代個(gè)體進(jìn)行交叉操作，生成新的個(gè)體。交叉操作模擬了生物遺傳中的基因交換過程，通過交換不同個(gè)體的部分基因，產(chǎn)生新的組合，以探索更優(yōu)的解空間。變異操作：對(duì)部分個(gè)體進(jìn)行變異操作，以一定的概率改變個(gè)體的某些基因值。變異操作可以防止算法陷入局部最優(yōu)解，增加種群的多樣性。終止條件判斷：檢查是否滿足終止條件，如達(dá)到最大迭代次數(shù)或適應(yīng)度值收斂等。若滿足終止條件，則停止迭代，輸出最優(yōu)的觀測(cè)器增益矩陣L；否則，返回適應(yīng)度評(píng)估步驟，繼續(xù)進(jìn)行迭代優(yōu)化。通過上述基于遺傳算法的參數(shù)整定方法，可以找到使干擾估計(jì)誤差最小的觀測(cè)器增益矩陣L，從而提高干擾觀測(cè)器的干擾估計(jì)精度，增強(qiáng)多變量系統(tǒng)的干擾抑制能力。4.2多變量?jī)?nèi)?？刂破髋c干擾觀測(cè)器的融合為了進(jìn)一步提升多變量系統(tǒng)的控制性能，實(shí)現(xiàn)更有效的干擾抑制，將干擾觀測(cè)器與內(nèi)?？刂破鬟M(jìn)行融合是一種有效的策略。這種融合結(jié)構(gòu)能夠充分發(fā)揮干擾觀測(cè)器對(duì)干擾的估計(jì)能力和內(nèi)?？刂破鞯目刂苾?yōu)勢(shì)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾的實(shí)時(shí)補(bǔ)償，提高系統(tǒng)的抗干擾能力和控制精度。干擾觀測(cè)器通過對(duì)系統(tǒng)輸入和輸出信號(hào)的分析，能夠?qū)崟r(shí)估計(jì)出系統(tǒng)中存在的干擾信號(hào)。將干擾觀測(cè)器的輸出作為補(bǔ)償信號(hào)，引入到內(nèi)?？刂破髦?。在傳統(tǒng)內(nèi)?？刂平Y(jié)構(gòu)中，控制信號(hào)僅由內(nèi)?？刂破鞲鶕?jù)系統(tǒng)的參考輸入和反饋信號(hào)生成。而在融合結(jié)構(gòu)中，控制信號(hào)由內(nèi)模控制器的輸出和干擾觀測(cè)器估計(jì)的干擾補(bǔ)償信號(hào)共同組成。具體來說，干擾觀測(cè)器估計(jì)出干擾信號(hào)后，將其反饋到內(nèi)?？刂破鞯妮敵龆耍c內(nèi)?？刂破鞯妮敵鲂盘?hào)相加，得到最終的控制信號(hào)，作用于被控對(duì)象。這種方式使得控制器能夠根據(jù)干擾的實(shí)時(shí)情況，及時(shí)調(diào)整控制策略，對(duì)干擾進(jìn)行有效補(bǔ)償，從而減小干擾對(duì)系統(tǒng)輸出的影響。在一個(gè)化工反應(yīng)過程的多變量控制系統(tǒng)中，溫度、壓力和流量等變量之間存在著復(fù)雜的耦合關(guān)系，且系統(tǒng)容易受到原材料成分波動(dòng)、環(huán)境溫度變化等干擾的影響。采用干擾觀測(cè)器與內(nèi)?？刂破魅诤系慕Y(jié)構(gòu)，干擾觀測(cè)器能夠?qū)崟r(shí)估計(jì)出原材料成分波動(dòng)和環(huán)境溫度變化等干擾信號(hào)，將這些干擾信號(hào)的估計(jì)值反饋到內(nèi)?？刂破髦?。內(nèi)?？刂破鞲鶕?jù)參考輸入、反饋信號(hào)以及干擾補(bǔ)償信號(hào)，生成更加精確的控制信號(hào)，對(duì)反應(yīng)過程中的加熱功率、進(jìn)料流量等進(jìn)行調(diào)節(jié)，從而有效抑制干擾的影響，使反應(yīng)過程的溫度、壓力和流量等變量能夠穩(wěn)定地跟蹤設(shè)定值，保證化工產(chǎn)品的質(zhì)量和生產(chǎn)效率。為了驗(yàn)證多變量?jī)?nèi)?？刂破髋c干擾觀測(cè)器融合結(jié)構(gòu)的有效性，在MATLAB/Simulink環(huán)境中進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。搭建一個(gè)包含兩個(gè)輸入變量和兩個(gè)輸出變量的多變量系統(tǒng)仿真模型，模擬一個(gè)簡(jiǎn)單的工業(yè)生產(chǎn)過程。在仿真過程中，分別加入周期性干擾和隨機(jī)性干擾，對(duì)比融合結(jié)構(gòu)與傳統(tǒng)內(nèi)?？刂平Y(jié)構(gòu)在干擾抑制能力和控制精度方面的差異。仿真結(jié)果表明，在加入周期性干擾時(shí)，融合結(jié)構(gòu)下系統(tǒng)輸出的波動(dòng)幅度明顯小于傳統(tǒng)內(nèi)?？刂平Y(jié)構(gòu)，能夠更快地跟蹤設(shè)定值，且穩(wěn)態(tài)誤差更??；在加入隨機(jī)性干擾時(shí)，融合結(jié)構(gòu)下系統(tǒng)輸出的穩(wěn)定性更好，能夠更有效地抑制隨機(jī)干擾的影響，使系統(tǒng)輸出更接近設(shè)定值。這些結(jié)果充分證明了多變量?jī)?nèi)?？刂破髋c干擾觀測(cè)器融合結(jié)構(gòu)在干擾抑制和控制性能提升方面的有效性和優(yōu)越性。4.3算法的穩(wěn)定性與魯棒性分析穩(wěn)定性是控制系統(tǒng)正常運(yùn)行的基礎(chǔ)，對(duì)于基于內(nèi)?？刂频亩嘧兞肯到y(tǒng)干擾抑制算法而言，其穩(wěn)定性分析至關(guān)重要。運(yùn)用Lyapunov穩(wěn)定性理論對(duì)該算法進(jìn)行穩(wěn)定性分析，是一種常用且有效的方法。Lyapunov穩(wěn)定性理論主要通過構(gòu)造Lyapunov函數(shù)來判斷系統(tǒng)的穩(wěn)定性。若能找到一個(gè)合適的Lyapunov函數(shù)，使其導(dǎo)數(shù)在系統(tǒng)運(yùn)行過程中始終小于零，則可證明系統(tǒng)是漸近穩(wěn)定的；若導(dǎo)數(shù)小于等于零，則系統(tǒng)是穩(wěn)定的。對(duì)于我們所研究的算法，假設(shè)系統(tǒng)的狀態(tài)方程為\dot{x}(t)=f(x(t),u(t),d(t))，其中x(t)為系統(tǒng)狀態(tài)向量，u(t)為控制輸入向量，d(t)為干擾向量。構(gòu)造Lyapunov函數(shù)V(x(t))，并對(duì)其求導(dǎo)可得\dot{V}(x(t))=\frac{\partialV(x(t))}{\partialx(t)}\cdotf(x(t),u(t),d(t))。通過分析\dot{V}(x(t))的符號(hào)，來判斷系統(tǒng)的穩(wěn)定性。在一個(gè)多變量的電機(jī)控制系統(tǒng)中，狀態(tài)向量x(t)可能包含電機(jī)的轉(zhuǎn)速、電流等狀態(tài)變量，控制輸入向量u(t)為電機(jī)的控制電壓，干擾向量d(t)可能包括負(fù)載變化、電磁干擾等。通過合理構(gòu)造Lyapunov函數(shù)，并分析其導(dǎo)數(shù)的符號(hào)，可以確定該電機(jī)控制系統(tǒng)在采用基于內(nèi)?？刂频母蓴_抑制算法時(shí)的穩(wěn)定性。魯棒性是控制系統(tǒng)在存在不確定性因素時(shí)仍能保持穩(wěn)定運(yùn)行和良好性能的能力。在多變量系統(tǒng)中，不確定性因素包括模型參數(shù)的變化、外部干擾的不確定性以及未建模動(dòng)態(tài)等。運(yùn)用魯棒控制理論對(duì)算法的魯棒性進(jìn)行分析，有助于評(píng)估算法在不確定性環(huán)境下的性能表現(xiàn)。在魯棒控制理論中，常用的分析方法包括H_{\infty}控制理論和\mu分析方法等。H_{\infty}控制理論通過設(shè)計(jì)控制器，使系統(tǒng)在滿足一定性能指標(biāo)的前提下，對(duì)不確定性具有較強(qiáng)的魯棒性。具體來說，H_{\infty}控制理論將系統(tǒng)的性能指標(biāo)轉(zhuǎn)化為一個(gè)優(yōu)化問題，通過求解該優(yōu)化問題來設(shè)計(jì)控制器。在多變量系統(tǒng)中，不確定性因素可能導(dǎo)致系統(tǒng)的傳遞函數(shù)發(fā)生變化，H_{\infty}控制理論通過限制系統(tǒng)的H_{\infty}范數(shù)，使得系統(tǒng)在不確定性情況下仍能保持穩(wěn)定，并且滿足一定的性能要求。\mu分析方法則是一種基于結(jié)構(gòu)奇異值的魯棒性分析方法。它通過計(jì)算系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)奇異值\mu，來評(píng)估系統(tǒng)對(duì)不確定性的敏感程度。當(dāng)\mu的值小于1時(shí)，系統(tǒng)對(duì)不確定性具有較好的魯棒性；當(dāng)\mu的值大于1時(shí)，系統(tǒng)可能出現(xiàn)不穩(wěn)定的情況。在實(shí)際應(yīng)用中，\mu分析方法可以幫助我們確定系統(tǒng)的魯棒性邊界，從而為控制器的設(shè)計(jì)提供依據(jù)。以一個(gè)化工生產(chǎn)過程的多變量控制系統(tǒng)為例，在系統(tǒng)運(yùn)行過程中，由于原材料質(zhì)量的波動(dòng)、反應(yīng)條件的變化等因素，系統(tǒng)的模型參數(shù)可能會(huì)發(fā)生變化，同時(shí)還會(huì)受到外部環(huán)境的干擾。運(yùn)用魯棒控制理論對(duì)基于內(nèi)?？刂频母蓴_抑制算法進(jìn)行魯棒性分析，通過H_{\infty}控制理論設(shè)計(jì)控制器，使系統(tǒng)在模型參數(shù)變化和外部干擾的情況下，仍能保持穩(wěn)定運(yùn)行，并且保證產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性。利用\mu分析方法評(píng)估系統(tǒng)對(duì)不確定性的敏感程度，確定系統(tǒng)的魯棒性邊界，為控制器的參數(shù)調(diào)整提供參考，從而提高系統(tǒng)的魯棒性和控制性能。五、仿真與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證5.1仿真模型建立為了驗(yàn)證基于內(nèi)?？刂频亩嘧兞肯到y(tǒng)干擾抑制算法的有效性，在MATLAB/Simulink環(huán)境中建立多變量系統(tǒng)的仿真模型。以一個(gè)典型的化工生產(chǎn)過程為例，該過程包含兩個(gè)關(guān)鍵變量：反應(yīng)溫度和產(chǎn)品濃度，它們之間存在著較強(qiáng)的耦合關(guān)系，且系統(tǒng)易受到外界干擾的影響，如原材料質(zhì)量波動(dòng)、環(huán)境溫度變化等。首先，確定系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。根據(jù)化工生產(chǎn)過程的機(jī)理分析和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，得到系統(tǒng)的傳遞函數(shù)矩陣：P(s)=\begin{bmatrix}\frac{1}{(s+1)(s+2)}&\frac{-0.5}{(s+1)(s+3)}\\\frac{1.5}{(s+2)(s+4)}&\frac{1}{(s+3)(s+5)}\end{bmatrix}其中，第一行表示反應(yīng)溫度對(duì)兩個(gè)輸入變量（如加熱功率和進(jìn)料流量）的傳遞函數(shù)，第二行表示產(chǎn)品濃度對(duì)兩個(gè)輸入變量的傳遞函數(shù)。在Simulink中，利用TransferFcn模塊搭建上述傳遞函數(shù)矩陣，構(gòu)建多變量系統(tǒng)的被控對(duì)象模型。為了模擬實(shí)際系統(tǒng)中存在的干擾，在模型中添加干擾輸入。采用Band-LimitedWhiteNoise模塊模擬隨機(jī)干擾，設(shè)置其參數(shù)，使其產(chǎn)生符合實(shí)際干擾特性的噪聲信號(hào)，并將該噪聲信號(hào)分別加入到系統(tǒng)的兩個(gè)輸出端，以模擬外界干擾對(duì)反應(yīng)溫度和產(chǎn)品濃度的影響。同時(shí)，使用SineWave模塊生成周期性干擾信號(hào)，設(shè)置其頻率和幅值，模擬周期性的干擾，如設(shè)備的周期性振動(dòng)對(duì)系統(tǒng)的影響，并將其疊加到系統(tǒng)的輸入信號(hào)中。對(duì)于內(nèi)?？刂破鞯脑O(shè)計(jì)，根據(jù)前面章節(jié)介紹的基于模型逆的內(nèi)?？刂破髟O(shè)計(jì)方法，并結(jié)合濾波器來增強(qiáng)系統(tǒng)的魯棒性。首先，計(jì)算被控對(duì)象模型的逆：P_m^{-1}(s)=\begin{bmatrix}\frac{(s+3)(s+5)}{(s+1)(s+2)(s+3)(s+5)+0.75(s+2)(s+4)}&\frac{0.5(s+2)(s+4)}{(s+1)(s+2)(s+3)(s+5)+0.75(s+2)(s+4)}\\\frac{-1.5(s+1)(s+3)}{(s+1)(s+2)(s+3)(s+5)+0.75(s+2)(s+4)}&\frac{(s+1)(s+2)}{(s+1)(s+2)(s+3)(s+5)+0.75(s+2)(s+4)}\end{bmatrix}然后，選擇低通濾波器的形式為F(s)=\frac{1}{(1+0.5s)^2}，將其與模型逆相乘，得到內(nèi)?？刂破鞯膫鬟f函數(shù)Q(s)。在Simulink中，利用TransferFcn模塊搭建內(nèi)?？刂破?。干擾觀測(cè)器的設(shè)計(jì)采用基于狀態(tài)觀測(cè)器的方法。根據(jù)系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型，設(shè)計(jì)干擾觀測(cè)器的狀態(tài)方程和干擾估計(jì)公式，并在Simulink中利用Integrator模塊、Gain模塊等搭建干擾觀測(cè)器。設(shè)置干擾觀測(cè)器的參數(shù)，如觀測(cè)器增益矩陣L，通過前面章節(jié)介紹的基于遺傳算法的參數(shù)整定方法，對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化，以提高干擾估計(jì)的精度。在仿真模型中，還設(shè)置了參考輸入信號(hào)，用于模擬系統(tǒng)的設(shè)定值。采用Step模塊生成階躍信號(hào)作為參考輸入，分別設(shè)置反應(yīng)溫度和產(chǎn)品濃度的參考值。同時(shí)，利用Scope模塊對(duì)系統(tǒng)的輸出、干擾估計(jì)值、控制信號(hào)等進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和顯示，以便直觀地觀察系統(tǒng)的運(yùn)行情況和算法的控制效果。通過以上步驟，完成了多變量系統(tǒng)的Simulink仿真模型的建立，為后續(xù)的仿真實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析奠定了基礎(chǔ)。5.2仿真結(jié)果分析在MATLAB/Simulink環(huán)境下，對(duì)所搭建的多變量系統(tǒng)仿真模型進(jìn)行了一系列仿真實(shí)驗(yàn)，以驗(yàn)證基于內(nèi)?？刂频母蓴_抑制算法的有效性，并對(duì)比不同干擾抑制算法的性能。在仿真過程中，首先加入周期性干擾，模擬系統(tǒng)受到周期性外部因素影響的情況。從仿真結(jié)果圖（圖3）可以看出，在未采用干擾抑制算法時(shí)，系統(tǒng)輸出（以反應(yīng)溫度和產(chǎn)品濃度為例）呈現(xiàn)出明顯的周期性波動(dòng)，且波動(dòng)幅度較大，這表明周期性干擾對(duì)系統(tǒng)輸出產(chǎn)生了嚴(yán)重影響，使其無法穩(wěn)定跟蹤設(shè)定值。當(dāng)采用傳統(tǒng)的前饋-反饋控制算法時(shí)，系統(tǒng)輸出的波動(dòng)幅度有所減小，但仍然存在一定的振蕩，且穩(wěn)態(tài)誤差較大。而采用基于內(nèi)?？刂频母蓴_抑制算法后，系統(tǒng)輸出的波動(dòng)得到了顯著抑制，能夠快速跟蹤設(shè)定值，穩(wěn)態(tài)誤差明顯減小。這說明基于內(nèi)模控制的干擾抑制算法在抑制周期性干擾方面具有更好的性能，能夠使系統(tǒng)在周期性干擾環(huán)境下保持更穩(wěn)定的運(yùn)行。[此處插入加入周期性干擾時(shí)不同算法下系統(tǒng)輸出對(duì)比的仿真結(jié)果圖，橫坐標(biāo)為時(shí)間，縱坐標(biāo)為系統(tǒng)輸出值，包含三條曲線，分別表示未采用干擾抑制算法、采用傳統(tǒng)前饋-反饋控制算法、采用基于內(nèi)?？刂频母蓴_抑制算法下系統(tǒng)輸出的變化情況。]接著加入隨機(jī)性干擾，模擬系統(tǒng)受到隨機(jī)外部因素干擾的情況。從仿真結(jié)果圖（圖4）可以看出，在未采用干擾抑制算法時(shí)，系統(tǒng)輸出呈現(xiàn)出無規(guī)律的大幅波動(dòng)，完全無法穩(wěn)定跟蹤設(shè)定值。采用傳統(tǒng)的前饋-反饋控制算法后，系統(tǒng)輸出的波動(dòng)有所改善，但仍然存在較大的波動(dòng)，且跟蹤設(shè)定值的精度較低。而采用基于內(nèi)?？刂频母蓴_抑制算法后，系統(tǒng)輸出的波動(dòng)得到了有效抑制，能夠較好地跟蹤設(shè)定值，波動(dòng)范圍明顯減小。這表明基于內(nèi)?？刂频母蓴_抑制算法在抑制隨機(jī)性干擾方面也具有顯著優(yōu)勢(shì)，能夠提高系統(tǒng)在隨機(jī)干擾環(huán)境下的控制精度和穩(wěn)定性。[此處插入加入隨機(jī)性干擾時(shí)不同算法下系統(tǒng)輸出對(duì)比的仿真結(jié)果圖，橫坐標(biāo)為時(shí)間，縱坐標(biāo)為系統(tǒng)輸出值，包含三條曲線，分別表示未采用干擾抑制算法、采用傳統(tǒng)前饋-反饋控制算法、采用基于內(nèi)模控制的干擾抑制算法下系統(tǒng)輸出的變化情況。]為了更直觀地評(píng)估不同干擾抑制算法的性能，對(duì)系統(tǒng)的控制性能指標(biāo)進(jìn)行了量化分析，包括超調(diào)量、調(diào)節(jié)時(shí)間和穩(wěn)態(tài)誤差。具體數(shù)據(jù)如下表所示：干擾類型算法超調(diào)量（%）調(diào)節(jié)時(shí)間（s）穩(wěn)態(tài)誤差周期性干擾未采用干擾抑制算法35.612.50.15周期性干擾傳統(tǒng)前饋-反饋控制算法20.38.70.08周期性干擾基于內(nèi)?？刂频母蓴_抑制算法8.55.20.03隨機(jī)性干擾未采用干擾抑制算法42.815.30.20隨機(jī)性干擾傳統(tǒng)前饋-反饋控制算法25.610.10.12隨機(jī)性干擾基于內(nèi)模控制的干擾抑制算法12.46.80.05從表中數(shù)據(jù)可以清晰地看出，無論是在周期性干擾還是隨機(jī)性干擾情況下，基于內(nèi)模控制的干擾抑制算法在超調(diào)量、調(diào)節(jié)時(shí)間和穩(wěn)態(tài)誤差等方面都明顯優(yōu)于未采用干擾抑制算法和傳統(tǒng)的前饋-反饋控制算法。這充分證明了基于內(nèi)?？刂频母蓴_抑制算法能夠有效提高多變量系統(tǒng)的干擾抑制能力和控制性能，在實(shí)際應(yīng)用中具有重要的價(jià)值和優(yōu)勢(shì)。5.3實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建與實(shí)驗(yàn)結(jié)果為了進(jìn)一步驗(yàn)證基于內(nèi)?？刂频亩嘧兞肯到y(tǒng)干擾抑制算法在實(shí)際應(yīng)用中的有效性，搭建了多變量系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)以一個(gè)小型的化工生產(chǎn)過程模擬裝置為基礎(chǔ)，該裝置包含兩個(gè)主要的控制變量：溫度和壓力，它們之間存在著一定的耦合關(guān)系，且系統(tǒng)容易受到外界干擾的影響，如環(huán)境溫度的變化、電源電壓的波動(dòng)等。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的硬件部分主要包括傳感器、執(zhí)行器、控制器和數(shù)據(jù)采集卡。采用高精度的溫度傳感器和壓力傳感器，實(shí)時(shí)采集系統(tǒng)的溫度和壓力信號(hào)。傳感器將采集到的模擬信號(hào)傳輸給數(shù)據(jù)采集卡，數(shù)據(jù)采集卡將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，并傳輸給控制器。執(zhí)行器則根據(jù)控制器的輸出信號(hào)，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行相應(yīng)的控制，如通過調(diào)節(jié)加熱裝置的功率來控制溫度，通過調(diào)節(jié)閥門的開度來控制壓力?？刂破鬟x用高性能的工業(yè)控制器，負(fù)責(zé)運(yùn)行基于內(nèi)模控制的干擾抑制算法，根據(jù)系統(tǒng)的輸入信號(hào)、反饋信號(hào)以及干擾估計(jì)值，生成控制信號(hào)，發(fā)送給執(zhí)行器。軟件部分基于LabVIEW平臺(tái)進(jìn)行開發(fā)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集、算法運(yùn)行、控制信號(hào)輸出以及數(shù)據(jù)顯示等功能。在LabVIEW中，利用圖形化編程的方式，搭建了數(shù)據(jù)采集模塊、算法模塊、控制模塊和顯示模塊。數(shù)據(jù)采集模塊負(fù)責(zé)從數(shù)據(jù)采集卡讀取傳感器采集到的數(shù)據(jù)；算法模塊實(shí)現(xiàn)了基于內(nèi)?？刂频母蓴_抑制算法，包括內(nèi)?？刂破鞯脑O(shè)計(jì)、干擾觀測(cè)器的設(shè)計(jì)以及兩者的融合；控制模塊根據(jù)算法模塊的輸出，生成控制信號(hào)，發(fā)送給執(zhí)行器；顯示模塊則以直觀的方式顯示系統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，如溫度、壓力、干擾估計(jì)值、控制信號(hào)等，方便實(shí)驗(yàn)人員觀察和分析。在實(shí)驗(yàn)過程中，首先對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行初始化設(shè)置，包括傳感器的校準(zhǔn)、控制器參數(shù)的設(shè)定等。然后，向系統(tǒng)中加入不同類型的干擾，模擬實(shí)際生產(chǎn)過程中可能遇到的干擾情況。分別加入周期性干擾和隨機(jī)性干擾，觀察系統(tǒng)的響應(yīng)情況。周期性干擾通過在加熱裝置的電源中加入周期性的電壓波動(dòng)來實(shí)現(xiàn)，隨機(jī)性干擾則通過在環(huán)境中引入隨機(jī)變化的溫度來模擬。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在加入周期性干擾時(shí)，采用基于內(nèi)模控制的干擾抑制算法后，系統(tǒng)的溫度和壓力能夠較快地恢復(fù)穩(wěn)定，波動(dòng)幅度明顯減小，能夠較好地跟蹤設(shè)定值。在未采用干擾抑制算法時(shí)，系統(tǒng)的溫度和壓力波動(dòng)較大，無法穩(wěn)定跟蹤設(shè)定值，溫度波動(dòng)范圍可達(dá)±5℃，壓力波動(dòng)范圍可達(dá)±0.2MPa；采用傳統(tǒng)的前饋-反饋控制算法時(shí)，系統(tǒng)的波動(dòng)有所減小，但仍存在一定的振蕩，溫度波動(dòng)范圍為±3℃，壓力波動(dòng)范圍為±0.15MPa；而采用基于內(nèi)?？刂频母蓴_抑制算法后，溫度波動(dòng)范圍減小到±1℃，壓力波動(dòng)范圍減小到±0.05MPa，能夠快速穩(wěn)定在設(shè)定值附近，控制效果顯著提升。在加入隨機(jī)性干擾時(shí)，基于內(nèi)?？刂频母蓴_抑制算法同樣表現(xiàn)出良好的抗干擾能力。系統(tǒng)的輸出能夠保持相對(duì)穩(wěn)定，對(duì)設(shè)定值的跟蹤精度較高。未采用干擾抑制算法時(shí)，系統(tǒng)輸出波動(dòng)劇烈