【摘要】多模型自适应控制（MMAC）是解决非线性、变工况参数、不确定性等复杂问题的一种有效方法。作为非线性、变工况参数、动态变化复杂的空分系统来说，运用多模型自适应控制能够很好的解决这些问题。
　　【关键词】空分系统；多模型自适应控制；优化控制
　　1.多模型自适应控制结构
　　传统的自适应控制器设计往往基于一个参数固定或者慢时变的系统模型。对于复杂的被控系统，利用常规的自适应控制方法进行控制往往效果不好，在这种背景下，人们提出了利用多模型来逼近系统的动态性能，这种控制器对复杂系统能达到较好的控制精度、速度以及稳定性。
　　多模型自适应控制主要由三部分组成：
　　（1）根据被控对象模型参数、结构的不确定性对被控对象建立多个模型，构成多模型集合。
　　（2）根据模型集中的不同模型建立多个控制器，构成控制器集合。控制器的构成很灵活，它可以是PID控制器，自适应控制器，预测控制器等。
　　（3）给定切换原则，以选择能够描述当前被控对象的最佳模型，并将基于最佳模型而设计的控制器切换为当前控制器。
　　2.多模型自适应控制运用到空分系统中的切入点
　　由上述分析，需要从如下三个方向的内容研究多模型自适应控制，以应用到空分系统中：
　　（1）模型集的建立问题。如何用有限个已知的动态辨识模型的组合来表示空分系统复杂的动态特性，即如何建立空分系统被控对象的多模型表示，这是MMAC算法中的重要理论问题。
　　（2）控制器的设计问题。选择什么样的控制器，来满足空分系统生产过程的控制要求。
　　2.1 空分系统模型集的建立方法
　　多模型自适应控制MMAC是以多个模型来逼近系统的不确定性在多个模型的基础上建立控制器，因此模型集的建立，模型元素的个数直接影响控制的精度和性能。
　　为了获得性能较好的多模型控制算法，现人们采用具有动态调整能力的模型集来解决这一问题。现在较合理的方法是——动态优化模型集。即利用自适应模型或自适应模型和固定模型共同组成模型集。由于自适应模型的存在，模型集每个时刻都在朝“真实”模型接近，固定模型保证了系统的响应速度，而自适应模型保证了控制精度。为保证多模型自适应很好的应用到空分系统中，在建模方面就要使各控制部分不仅仅要有自适应控制模型，同时还要保证固有模型的数量与准确性，即实现动态优化模型集的建立标准。
　　2.2 控制器的设计
　　根据控制系统的性质和对控制系统的要求，自校正控制系统的性能指标可以有各种不同的形式。
　　其中极点配置自校正控制性能的指标不是用目标函数的形式来表示，而是把预期的闭环系统的行为用一组期望传递函数的零极点的位置加以规定。它的控制策略就是保证实际的闭环系统的零极点收敛于这一组期望的零极点。针对动态优化模型集，采用极点配置自校正控制器设计可以得到理想的效果，其基本结构图如图1所示。
　　3.结论
　　本文通过研究多模型自适应控制技术来分析空分系统的整体能耗优化过程。空分系统的在整体运行过程存在几点问题：
　　（1）操作环境改变对系统的影响。
　　（2）关键环节的重要性。
　　多模型自适应控制的运用可以很好的解决（1）、（2）中的问题，当系统发生变化及波动时，通过适合的控制器，根据相应切换算法切换到可以满足生产变化的模型，以达到实时监控、安全生产的效果，最大限度的优化了系统运行。
　　参考文献
　　[1]谢春晖，高东奎.40000m3/h空分装置内外压缩流程热力计算[J].煤化工，2005，10（5）.
　　[2]靳瑞安.运用自动和手动变负荷操作方法实现空分设备生产节能[J].深冷技术，2002（2）.
　　[3]左燕.多模型自适应控制及其在热工过程中的应用[D].华北电力大学硕士学位论文，2003，1.
　　作者简介：
　　孟相阳（1983—），男，辽宁庄河人，工学学士，助理工程师，现供职于辽宁曙光汽车集团股份有限公司，从事汽车研发及工业生产过程控制。
　　冷伟（1983—），男，辽宁丹东人，工学学士，助理工程师，现供职于辽宁曙光汽车集团股份有限公司，从事汽车研发及工业生产过程控制。