1.一种批次注塑过程的稳定控制器设计方法，其特征在于该方法的具体步骤是：步骤1.建立批次过程中被控对象的状态空间模型，具体是：

1.1首先采集批次过程的输入输出数据，利用该数据建立该批次过程的实际过程模型，形式如下Δy(k+1)+L1Δy(k)+L2Δy(k-1)+…+LnΔy(k-n+1)＝S1Δu(k)+S2Δu(k-1)+…+SmΔu(k-m+1)其中Δ是差分算子，y(k)∈R,u(k)∈R分别为k时刻批次过程的输出和输入变量，Si(i＝

1,…,m),Lj(j＝1,…,n)分别是输入输出的模型参数，m,n分别是输入输出的模型阶次；

1.2定义过程状态变量Δxo(k)T,形式如下Δxo(k)T＝[Δy(k)T,Δy(k-1)T,…,Δy(k-n+1)T,Δu(k-1)T,Δu(k-2)T,…,Δu(k-m+

1)T]

其中Δxo(k)的维数为(m-1)×p+n×q，p为输入变量的维数，q为输出变量的维数，T为矩阵转置符号；

1.3定义输出跟踪误差e(k)，形式如下e(k)＝y(k)-r(k)

其中r(k)为k时刻的期望输出；

1.4选取新的状态变量z(k)，进一步扩展模型得到新的非最小实现扩展状态空间模型，使其包含状态变量和输出跟踪误差，其形式如下z(k+1)＝Az(k)+BΔu(k)其中

Bo＝[S1T 0 0 … 0 Ip 0 0]Co＝[Iq 0 0… 0 0 0 0]矩阵中的0表示零矩阵，Iq是一个q维的单位矩阵；

步骤2.设计被控对象的批次过程控制器，具体是：

2.1考虑含自由终端状态的非最小实现扩展状态空间模型，选取相应的性能指标形式如下其中Q,R,Qf分别表示状态向量、被控输入和终端状态的权矩阵，k∈[k0,kf]为滚动优化时域，k0,kf分别为始端和终端时刻；

2.2考虑过程不确定性的实际过程模型，形式如下其中y(z),u(z)分别是y(k),u(k)的z变换， 为不确定性系统矩阵，δL1,δL2,…,δLn,δS1,δS2,…,δSm是不确定性参数；

2.3考虑滚动时域控制，形式如下

Δu(k)＝-Kz(k)

其中K为状态反馈系数矩阵；

2.4结合步骤1.4和步骤2.2，可以得到如下的不确定闭环控制系统z(k+1)＝(A+ΔA)z(k)+BΔu(k)其中

再结合步骤2.3，进一步整理可得

z(k+1)＝(A-BK)z(k)+ΔAz(k)

2.5定义稳定性函数V，并获取其增量δV，形式如下δV(z(k))＝V(z(k+1))-V(z(k))＝z(k+1)TPz(k+1)-z(k)TPz(k)结合步骤2.4，进一步转化为

δV(z(k))＝z(k)T(A-BK)TP(A-BK)z(x(k))+z(x)T(A-BK)TPΔAz(k)+z(k)TΔATP(A-BK)z(k)+z(k)TΔATPΔAz(k)-z(k)TPz(k)其中δV(z(k))<0,P为对称正定矩阵；

2.6根据步骤2.4中的不确定闭环控制系统，并结合步骤2.5中的稳定性函数，求取控制器的参数即状态反馈系数矩阵K；

2.6.1选取合适的矩阵，使其满足如下形式(A-BK)TP(A-BK)-P＝-W并满足如下约束条件

z(k)T[(A-BK)TP(A-BK)-P]z(k)≤-λmin(W)||z(k)||2其中矩阵W是对称正定矩阵， 和 分别是矩阵 的最大奇异值、最小特征值和最大特征值；

2.6.2再选取合适的矩阵，使其满足如下等式和约束条件：z(k)T(A-BK)TPΔAz(k)+z(k)TΔATP(A-BK)z(k)≤2σmax(A-BK)λmax(P)||ΔA||2||z(k)||2z(k)TΔATPΔAz(k)≤λmax(P)||ΔA||2||z(k)||2

2.6.3进一步将步骤2.6.1和步骤2.6.2中约束条件整理可得-λmin(W)+2σmax(A-BK)λmax(P)||ΔA||+λmax(P)||ΔA||2＝0

2.7结合步骤2.3和步骤2.6求得控制器的参数，形式如下：

2.8将步骤2.7中得到如下的控制量u(k)作用于被控对象；

u(k)＝Δu(k)+u(k-1)

2.9在下一时刻，重复步骤2.6到2.7继续求解新的控制量u(k+1)，并依次循环。