基于贝叶斯优化的数据驱动RTO-MPC自主优化方法

本发明公开了基于贝叶斯优化的数据驱动RTO‑MPC自主优化方法，包括：设计MPC控制器参数的调整目标，构建MPC对应的目标与优化变量之间的数据集D1；采用上下文贝叶斯优化算法优化MPC控制器的参数，并设定为下个RTO周期MPC控制器参数；将数据集D1中的数据转换为连续运行数据，构建近似高斯过程模型，作为黑盒RTO优化目标的等式约束条件；采用约束贝叶斯优化算求解黑盒RTO优化问题，得到对应目标值和约束值，增加至RTO层对应数据集D2；区分数据集D2中可行解和不可行解，将最优解作为设定值传输到MPC层实现跟踪控制；若当前一个运行周期结束，则测量干扰值并重复执行，直至运行时间结束。利用本发明，可以实现系统的自主优化，同时适应动态变化的工况条件。