工业大系统双层结构预测控制的集中优化与分散控制策略

为降低工业大系统模型预测控制(Model predictive control,MPC)在线计算复杂度,同时保证系统的全局优化性能,提出一种集中优化、分散控制的双层结构预测控制策略.在稳态目标计算层(Steady-state target calculation, SSTC),基于全局过程模型对系统进行集中优化,将优化结果作为设定值传递给动态控制层;在动态控制层,将大系统划分为若干个子系统,每个子系统分别由基于各自子过程模型的模型预测控制进行控制,为减少各子系统之间的相互干扰,在各个子系统之间添加前馈控制器对扰动进行补偿,提高系统的总体动态控制性能.该策略的优点在于能确保系统全局最优性的同时降低了在线计算量,提高了工业大系统双层结构预测控制方法的实时性.仿真实例验证该方法的有效性.     

并联系统分布预测控制

并联结构的过程网络控制系统存在精确建模困难、算法计算时间长的问题。如果缩短计算时间,则会导致控制精度不足,为此提出了一种分布式预测控制算法。将并联系统分解为多个子系统,每个子系统通过相互协作、迭代计算,完成整个并联系统的控制。并联系统存在独特的竞争性耦合形式。通过定义并联系统竞争性耦合结构,完成分布式预测控制算法的高效迭代,有效减少了计算量。优化过程中考虑了竞争性约束。在保证每个子系统最优的前提下,通过运行算法给出的迭代计算步骤,达到系统整体最优,实现了低成本在线实时优化与控制的目标。以燃气锅炉供暖系统为例,利用MATLAB对分布式预测控制算法进行仿真研究,并将其与集中式预测控制算法仿真结果进行对比。结果验证了该算法的有效性和实用性。     

双层结构模型预测控制算法性能分析

双层结构模型预测控制是在常规模型预测控制的基础上集成了稳态目标计算层,所增加稳态目标计算层通过对给定外部目标进行调节或执行独立经济优化为底层动态控制提供设定值.本文着重于分析增加稳态目标计算层对常规模型预测控制策略在控制性能、经济性能、及鲁棒性方面的影响.阐明稳态目标计算是在动态不确定性下的最优决策过程,可实时考虑当前工况环境给出最佳设定值,使动态层控制量的计算更加合理,并可保证在动态控制层实现无静差控制;稳态目标计算层可利用包含目标跟踪和经济优化的性能指标,在保证跟踪控制要求的同时利用操作自由度进行经济性优化,有助于提高系统经济性能,此外由于操作自由度增加使得系统对于特定方向的扰动和通道失配具有更强的鲁棒性.最后通过实验仿真验证了所做分析的正确性.     

分布式预测控制在空气分馏塔中的应用

在大型空分控制系统中,集中式控制由于在线计算量大,对计算机的要求较高。采用分布式预测控制,把复杂系统的控制过程分散到各个子系统中去,降低了计算的复杂度,同时提高了系统的可靠性。建立了分馏塔的数学模型,并拆分成若干个子系统,利用纳什优化原理,获得了全局最优解。仿真结果表明,该算法取得了较好的控制效果。     

基于纳什最优的分布式预测控制在常减压塔系统中的应用

利用现代计算机网络快速通信功能及其结构特点,针对常减压塔复杂的串联特性,设计了一种基于纳什最优的分布式预测控制算法。该算法通过各子系统之间互相通信和迭代计算,达到纳什最优,实现了低成本在线实时优化与控制的目标。仿真结果验证了算法的有效性和可用性。     

多变量预测控制结构分解的图论方法

预测控制算法的计算复杂度主要由变量个数和控制时域决定, 而大型复杂系统中变量个数较多将导致计 算量大的问题, 尤其在有约束预测控制的优化求解中增加较重的计算负担. 本文针对此问题利用邻接矩阵、可达矩 阵和关联矩阵梳理系统传递函数模型中变量之间的关联, 将有关联的控制变量划分为一个子系统, 进而将一个大系 统分解成若干独立子系统, 即可将一个高维度的优化求解问题分解成多个维度较低的子优化问题, 降低计算复杂度 以达到减少计算量的目的. 最后将其应用在多变量有约束的双层结构预测控制算法中, 通过仿真进行验证.     

多时标分散预测控制算法

针对一类各通道动态响应时间呈现较大差异的复杂大系统的控制问题, 提出了一种基于不同时标和分散通信模式下的预测控制算法. 该算法考虑了各个子系统的快慢特性和耦合关系, 采用纳什最优的思想, 并利用多时标信息预估方法实现整个系统的优化控制. 仿真实例验证了该算法的有效性.     

一种基于未知模型的广义预测控制算法

研究未知被控对象具有动态调整、参数时变以及受到外界干扰时,采用广义自适应预测控制算法(GPC)对系统进行控制。运用基于CARMA模型的参数在线动态辨识,在线时实算出未知对象的参数模型,再运用预测控制算法,计算出当前的控制量;再滚动优化,使未知系统具有良好的控制性能。并且通过Matlab分析仿真证明了广义预测控制的全局稳定性、收敛性和鲁棒性。     

双层结构预测控制研究进展

现代工业大系统的优化控制采用递阶结构,其中以预测控制为代表的先进过程控制已经成为重要的一级.目前,主流的工业预测控制技术均采用双层结构,即包含稳态优化层和动态控制层.双层结构预测控制技术可以有效解决复杂工业过程常见的多目标优化、多变量控制的难点问题.本文简要总结了双层结构预测控制的算法,并从控制输入与被控输出稳态关系入手分析了多变量预测控制稳态解的相容性和唯一性,说明了稳态优化的重要性.针对双层结构预测控制与区间预测控制的性能比较、稳态模型的奇异性以及闭环系统动态特性等提出了一些见解,并指出了需要重点研究的主题.     

自然循环锅炉主蒸汽压力双值动态矩阵控制器

针对自然循环锅炉主蒸汽压力对象的大时滞和非线性的特性,将双值动态矩阵控制算法应用于锅炉燃烧系统蒸汽压力回路的控制中。考虑双值动态矩阵控制算法在模型失配和干扰影响下稳态精度低的问题,引入预测前馈补偿措施。基于分布式控制系统和可编程逻辑控制器编制程序实现了双值动态矩阵控制器,所设计的双值动态矩阵控制器模块具有可变采样和双向无扰动切换等功能。实验运行结果表明,双值动态矩阵控制计算量能满足快速采样频率的实时性要求,鲁棒稳定性、稳态精度、设定值跟踪速度、抗干扰能力和动态过渡过程均满足控制要求。     

Call for Papers The 6^th International Conference on Grid and Cooperative Computing

Recent years have seen rapid advances in various grid-related technologies, middleware, and applications. The GCC conference has become one of the largest scientific events worldwide in grid and cooperative computing. The 6th international conference on grid and cooperative computing (GCC2007) Sponsored by China Computer Federation (CCF),Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (ICT) and Xinjiang University ,and in Cooperation with IEEE Computer Soceity ,is to be held from August 16 to 18, 2007 in Urumchi, Xinjiang, China.     

煤矿井下安全监控分站的设计及其仿真实现

为了设计一种具有低成本、低功耗、易操作、功能强且可靠性高的煤矿井下安全分站,针对煤矿安全生产实际,文章提出了采用MCS-51系列单片机为核心、具有CAN总线通信接口的煤矿井下安全监控分站的设计方案;首先给出煤矿井下安全监控分站的整体构架设计,然后着重阐述模拟量输入信号处理系统的设计过程,最后说明单片机最小系统及其键盘、显示、报警、通信等各个组成部分的设计;为验证设计方案的可行性与有效性,使用Proteus软件对设计内容进行仿真验证,设计的煤矿井下安全监控分站具有瓦斯、温度等模拟量参数超标报警功能和电机开停、风门开闭等开关量指示功能;仿真结果表明:设计的煤矿井下安全监控分站具有一定的实际应用价值.     

法律信息库系统

本文分析了法律数据库的结构和特点，介绍了采用面向对象设计方法和超文本数据库技术开发和实现法律信息库系统将作为重要网络资源之一为不同用户进行法律咨询服务。     

View-based model-driven architecture for enhancing maintainability of data access services

In modern service-oriented architectures, database access is done by a special type of services, the so-called data access services (DAS). Though, particularly in data-intensive applications, using and developing DAS are very common today, the link between the DAS and their implementation, e.g. a layer of data access objects (DAOs) encapsulating the database queries, still is not sufficiently elaborated, yet. As a result, as the number of DAS grows, finding the desired DAS for reuse and/or associated documentation can become an impossible task. In this paper we focus on bridging this gap between the DAS and their implementation by presenting a view-based, model-driven data access architecture (VMDA) managing models of the DAS, DAOs and database queries in a queryable manner. Our models support tailored views of different stakeholders and are scalable with all types of DAS implementations. In this paper we show that our view-based and model driven architecture approach can enhance software development productivity and maintainability by improving DAS documentation. Moreover, our VMDA opens a wide range of applications such as evaluating DAS usage for DAS performance optimization. Furthermore, we provide tool support and illustrate the applicability of our VMDA in a large-scale case study. Finally, we quantitatively prove that our approach performs with acceptable response times.     

International Journal of Automation and Computing Table of Contents

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Information for authors

正SCIENCE CHINA Information Sciences(Sci China Inf Sci),cosponsored by the Chinese Academy of Sciences and the National Natural Science Foundation of China,and published by Science China Press,is committed to publishing highquality,original results of both basic and applied research in all areas of information sciences,including computer science and technology;systems science,control science and engineering(published in Issues with odd numbers);information and communication engineering;electronic science and technology(published in Issues with even numbers).Sci China Inf Sci is published monthly in both print and electronic forms.It is indexed by Academic OneFile,Astrophysics Data System(ADS),CSA,Cabells,Current Contents/Engineering,Computing and Technology,DBLP,Digital Mathematics Registry,Earthquake Engineering Abstracts,Engineering Index,Engineered Materials Abstracts,Gale,Google,INSPEC,Journal Citation Reports/Science Edition,Mathematical Reviews,OCLC,ProQuest,SCOPUS,Science Citation Index Expanded,Summon by Serial Solutions,VINITI,Zentralblatt MATH.     

Erratum to: Fast global kernel fuzzy c-means clustering algorithm for consonant/vowel segmentation of speech signal

正Erratum to:J Zhejiang Univ-Sci C(ComputElectron)2014 15(7):551-563doi:10.1631/jzus.C1300320The original version of this article unfortunately contained mistakes.Algorithm 6 should be as follows:Algorithm 6 FGKFCM-F clustering Input:(1)X={x_1,x_2,…,x_N},,x_iR~d,i=1,2,…,N,the dataset;(2)C,1C≤N,the number of clusters;(3)ε0,the stopping criterion;     

Journal of Zhejiang University-SCIENCE C (Computers & Electronics) Total contents

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A pragmatic multi-method investigation of discrepant technological events: Coping,attributions, and ‘accidental’ learning

Discrepant technological events or situations that entail a problem, a misunderstanding or a difficulty with the Information Technology (IT) being employed, are common in the workplace, and can lead to frustration and avoidance behaviors. Little is known, however, about how individuals cope with these events. This paper examines these events by using a multi-method pragmatic approach informed by coping theory. The results of two studies – a critical incident study and an experiment – serve to build and test, respectively, a theoretical model that posits that individuals use a variety of strategies when dealing with these events: they experience negative emotions, make external attributions, and adopt engagement coping strategies directed at solving the event, eventually switching to a disengagement coping strategy when they feel they have no control over the situation. Furthermore, users’ efforts may result in ‘accidental’ learning as they try to overcome the discrepant IT events through engagement coping. The paper ends with a discussion of the results in light of existing literature, future opportunities for research, and implications for practice.