稳态目标计算模块优化方案

在SSTC中，体现经济性能主要有两种方式，即ET和经济优化。SSTC接收RTO（或操作员、工程师）给出的ET。ET中包括部分CV和MV的理想值。记u_i，t（k）（y_j，t（k））为u_i，ss（k）（y_j，ss（k））的理想值。并非所有的u_i，ss（k）（y_j，ss（k））都有理想值，故记有理想值的i（j）的集合为。SSTC中的约束有硬、软两种。硬约束是不允许违反的。为了使SSTC可行，允许在一定程度上放松软约束。

稳态MV的幅值硬约束为

另外，如果在动态控制中有MV变化速率约束，控制时域M见后面的4.3节），则附加的稳态MV的硬约束为

如果在SSTC需要对δu_ss（k）进行限制，则附加的稳态MV的硬约束为

稳态CV的幅值硬约束（也称为工程约束）为

稳态CV的幅值软约束（也称为操作约束）为

满足。另外，如果在SSTC需要对Δy_ss（k）进行限制（也可对δy_ss（k）进行限幅，见第6章），则附加的稳态CV的硬约束为

除了针对CV有软约束外，针对ET的约束也是软约束（见下文）。(www.xing528.com)

注解4.3 实际上，可将式（4-13）作为软约束。参考文献[73]（第151页）指出，对Δy_ss（k）加入硬约束可能造成SSTC不可行。因此，有另外两种方式可实现对Δy_ss（k）的“软”限值：其一是在SSTC的目标函数中加入，其中，为加权矩阵；其二是对扰动进行滤波（在本章即为对（k）滤波）。

以上{u_ss，δu_ss}（k）和{y_ss，Δy_ss}（k）之间的关系是通过稳态预测模型来建立的。对稳定CV，CV的新稳态值仅决定于δu_ss（k）的大小，而与MV动态变化路径无关^[98]。稳态预测模型为

y_ss（k）=S^u_Nδu_ss（k）+y^ol_ss（k） （4-14）

其中，S^u_N为稳态增益矩阵；y^ol_ss（k）为开环稳态预测[见式（4-7）]。

注解4.4 结合式（4-5）～式（4-7）和式（4-14）可推出

Δy_ss（k）=S_N^uΔu_ss（k）+S^f_NΔf_ss（k）+′（k）

与式（3-5）相比，上式多了′（k）；G^u=S^u_N，G^f=S^f_N。这是因为第3章未考虑动态模型和反馈校正。