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摘要：本发明公开了吸收塔液位非线性控制方法、装置、设备和存储介质，其中所述非线性预测控制方法包括：预设非线性预测控制器的设定值；通过模型辨识构建非线性控制系统的对象模型组；生成所述对象模型组的动态方程，并根据所述动态方程计算所述对象模型组的扰动特性；分别获取所述非线性控制系统当前时刻的实际输出测量值和状态估计值；通过扩展卡尔曼滤波器计算出非线性控制系统下一时刻的最优状态估计值；根据最优状态估计值获得对应的切换函数；将切换函数带入对象模型组的动态方程并根据滑模控制算法求取最优解；所述最优解用于所述对象模型组的输入。本发明可以实现对吸收塔的液位实施有效的控制，提高控制的鲁棒性。

主权项：1.一种吸收塔液位非线性控制方法，其特征在于，包括：S11、预设吸收塔液位的合理区间，作为非线性控制系统中非线性预测控制器的设定值；S12、通过模型辨识构建所述非线性控制系统的对象模型组；所述对象模型组包括用于描述调节富油泵出口阀门的开度的执行器子对象模型，和，用于描述吸收塔的液位的被控对象子对象模型；所述对象模型组以状态空间模型的形式表达；S13、生成所述对象模型组的动态方程，并将模型参数的变化等效为扰动，根据所述动态方程计算所述对象模型组的扰动特性；所述扰动包括所述吸收塔塔内的压力值；S14、分别获取所述非线性控制系统当前时刻的实际输出测量值和状态估计值；所述状态估计值的获取方法包括：在所述当前时刻的前一时刻以作用到对象模型组的输入为参数，根据所述动态方程及其扰动特性所计算生成用于估计所述非线性控制系统当前时刻状态的状态估计值；S15、通过扩展卡尔曼滤波器，根据所述实际输出测量值和所述状态估计值，以递推的方式来计算出所述非线性控制系统下一时刻的最优状态估计值；S16、根据所述最优状态估计值获得对应的切换函数；S17、将所述切换函数带入所述对象模型组的动态方程并根据滑模控制算法求取最优解；所述最优解用于所述对象模型组的输入；所述通过扩展卡尔曼滤波器，根据所述实际输出测量值和所述状态估计值，以递推的方式来计算出所述非线性控制系统下一时刻的最优状态估计值，包括：S21、获取k-1时刻所述非线性控制系统的最优状态估计值S22、通过检测获得所述非线性控制系统k时刻的实际输出测量值{yk}，同时通过获得所述非线性控制系统k时刻的状态估计值S23、通过所述实际输出测量值{yk}对所述状态估计值进行修正，得到所述非线性控制系统k时刻的最优状态估计值所述切换函数包括：其中，为最优状态估计值；C为常数矩阵；所述将所述切换函数带入所述对象模型组的动态方程并根据滑模控制算法求取最优解，包括：所述对象模型组的动态方程包括：Xk＝f[Xk-1，uk-1，k-1，pk-1]+E[wk-1]Zk＝h[Xk，uk，k]所述非线性控制系统的性能优化指标为：所述动态方程的约束条件包括：Xk∈X,i＝0,1,...,N-1uk∈U,i＝0,1,...,N-1 ρ∈[0,1其中，ρ∈[0,1为收缩速率参数；加权矩阵为正定对称矩阵；状态约束集X和输入约束集U；ak为切换函数；a0|k为k时刻的第零个切换函数，aN|k为k时刻的第N个切换函数，u·为控制序列；所述将所述切换函数带入所述对象模型组的动态方程并根据滑模控制算法求取最优解，包括步骤：S31、给定初始状态x0、N为预测时域、收缩速率ρ∈[0,1、状态约束集X和输入约束集U；此外，Q＞0,R＞0,S32、令k＝0；S33、根据对象模型组的动态方程当前时刻k的最优状态估计值获得对应的切换函数ak；S34、将当前k时刻的切换函数ak代入所述对象模型组的动态方程；通过所述性能优化指标和所述约束条件，根据滑模预测控制算法得到最优控制序列u*·＝{u*0|k,...,u*N-1|k}；从所述最优控制序列中确定控制作用u*0|k为当前k时刻的最优解；S35、当k小于预设值时，令k＝k+h，并返回步骤S33；其中，h为间隔时刻数，且，1≤h≤N；S36、当k达到所述预设值时，结束求取最优解的计算。

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