【摘 要】
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针对金氰化浸出过程时间常数大、不确定性强等问题,提出了一种基于经济模型预测控制(EMPC)的动态实时优化方法。不同于传统的模型预测控制,EMPC将经济指标直接作为滚动优化的
【机 构】
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宁波财经学院机械与电气工程学院,浙江大学宁波理工学院,江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,浙江大学控制科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61673349);浙江省科协育才工程(2017YCGC014);浙江省自然科学基金项目(Q19F030016,GG19F030005);宁波市自然科学基金项目(2018A610188,2018A610191);轻工过程先进控制教育部重点实验室开放课题资助（江南大学）项目（APCLI1802,APCLI1804)
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针对金氰化浸出过程时间常数大、不确定性强等问题,提出了一种基于经济模型预测控制(EMPC)的动态实时优化方法。不同于传统的模型预测控制,EMPC将经济指标直接作为滚动优化的目标函数,在每个采样时刻求解滚动窗口内的最优操作序列。和稳态优化方法相比,基于EMPC的方法能保证动态最优性,提高经济收益。此外,金氰化浸出过程受随机噪声、未知参数可变等不确定性影响,提出使用扩展卡尔曼滤波(EKF),通过构造增广系统对状态变量及不确定参数进行在线同步估计,加强EMPC的准确性和可靠性。仿真结果表明,提出的EMPC+EK
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