【摘 要】
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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。GCP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
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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。GCP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（DOB）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
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