基于混合逻辑的非线性系统多模型预测控制

针对已有的多模型预测控制算法在模型预测过程中采用局部线性模型进行预测而产生的预测误差较大这一问题, 本文将非线性过程的多模型描述与输出预测之间的因果关系以约束条件的形式引入到模型预测控制的设计中, 将非线性过程描述成为一个混合逻辑动态系统模型, 模型切换规则以先验知识的形式引入到多模型预测过程中, 该模型可以全局地表征非线性过程的特性, 从而解决了多模型约束非线性预测控制的模型预测与模型切换问题.     

基于混合逻辑动态模型的混杂系统预测控制

针对过程工业控制对象的混杂特性，采用基于混合逻辑动态模型的预测控制策略。给出混杂系统的建模方法，并对其稳定性进行分析。仿真结果表明基于混合逻辑动态模型的预测控制能使混杂系统跟踪设定值并满足操作约束，为研究新一代复杂工业控制系统提供了新的思路。     

一类混杂系统的模型预测控制

采用基于混合逻辑动态的建模方法，将系统的 连续动态过程、逻辑部分和操作约束表示为带有混合整数不等式约束的线性状态方程的形式 ．给出了混杂系统的建模原理，并采用预测控制策略对系统进行控制．具体实例的仿真结果 表明基于混合逻辑动态模型的预测控制能使混杂系统跟踪设定值并满足操作约束．     

基于MLD模型的预测控制可行性与约束优先级研究

混合逻辑动态(MLD)框架为处理约束预测控制不可行和优先级问题提供了新的方法,但其优化算法求解计算量大,求解时间长.通过在目标函数中引入新的惩罚项改进优化算法,将混合整数二次规划(MIQP)问题转化为二次规划(QP)进行求解,减少了计算工作量,提高了求解效率.通过在Wood-Berry塔上的仿真分析,获得了良好的控制性能,分析结果表明了该方法的有效性.     

基于混合逻辑动态的混杂系统研究及应用

综述了一种在工业领域中使用的混杂系统建模方法,即基于混合逻辑动态MLD（Mixed Logic Dynamic）的建模方法。分析了在该建模框架下系统的可观性、可控性、形式验证、稳定性、状态估计及故障检测、最优控制和预测控制,并且以水电厂为例讨论了该方法在实际工程中的应用。基于MLD的混杂系统研究目前仍处于起步阶段,在理论上混杂系统预测控制、最优控制、多目标控制及混合整数二次规划求解都有待研究,在应用上如何根据不同问题有效地建模混杂系统也有待研究。     

基于混合逻辑动态的制造系统建模方法研究

针对制造系统中连续和离散并存的混杂特性,在分析目前混杂系统典型建模方法的基础上,提出采用针对复杂工业过程、集成控制对象定性知识和逻辑规则的混合逻辑动态(MLD)模型对制造系统进行建模方法研究,讨论了制造系统抽象的一般规律,建立了一个具体制造生产线的MLD模型,为今后相关性能分析和控制器设计奠定了基础。     

一类非线性系统最大可控不变集求解

针对非线性系统线性化在状态约束下最优鲁棒控制求解问题,提出了一种基于混合系统的非线性系统最大鲁棒控制不变集的方法.对于一类非线性系统通过平衡点线性化的方法转化为多模态的混合系统,并进行了混合逻辑动态模型(MLD)的建模,在不变集基本理论的基础上,通过多参数规划的混合整数规划(MIQP)的方法迭代求解最大可控不变集,并求得不变集内的最优控制器,解决系统的状态约束问题.通过一个非线性系统的实例进行建模、仿真,证明了本方法的可行性.     

混合约束过程的多变量协调预测控制

研究了工业生产过程存在着输入、输出软硬混合约束的优化控制技术。给出了基于约束的预测控制算法，提出了用动态优先级对有硬约束的操作变量进行在线协调，当协调过程找不到满足所有约束条件的可行解时，对被控变量进行约束软化，本文采取的线性和二次型相结合的惩罚函数对预测时域上每个时刻的激活值进行惩罚，不仅可以保证可行解的存在，而且能使系统处于动态和稳态的优化性能。     

基于随机模型预测控制的含大规模风电接入的电力系统优化调度

风电是重要的清洁可再生能源,将其引入智能电网中对节能减排有着重要的意义.为降低大规模风电不确定性给电网调度带来的影响,提出一种基于随机模型预测控制的风电与传统机组协调调度方法.考虑了部分传统机组需要人工调度而无法频繁、连续操作的情况,并引入可调负荷以增加系统可调度能力.构建基于混合整数二次规划(MIQP)的风电调度目标函数,以及包括机组最大可调节次数、最小运行/停机时间、可调度负荷总能量需求一致性、风电切负荷比例等约束.提出两阶段场景缩减方法以实现典型场景的快速筛选.通过与传统开环调度方法的性能对比表明所提出方法的可行性与有效性,并在此基础上进一步分析机组启停次数和可调度负荷对系统运行的影响.     

催化裂化反应再生系统的预测控制研究

针对大型炼油厂催化裂化装置反应再生系统的工艺和控制要求,设计了多变量二次动态矩阵控制器,取得良好的仿真和工业应用试验效果.     

混杂系统滚动时域状态反馈预测控制研究与实现

分析了混杂系统混合逻辑动态建模机理,提出混杂系统基于滚动时域状态反馈预测控制策略,并对滚动时域状态估计器的收敛性进行了研究.仿真实例验证了滚动时域状态反馈预测控制策略的有效性.     

Mixed Logical Dynamical Nonlinear Model Predictive Controller for Large‐Scale Solar Fields

This paper presents a control algorithm for reducing heat losses caused by clouds in large solar fields. The formulation is based on a Mixed Logical Dynamical (MLD) representation of the solar field plus the application of a Practical Nonlinear Model Predictive Controller (PNMPC) for calculating the optimal control action. The main purpose of the controller is to deactivate fields with inlet temperature greater than outlet temperature and to manipulate the oil flow rate of the activated fields for tracking the reference of the outlet temperature. A simplified lumped parameters model is used for prediction and simulation of the solar fields.     

近似动态规划在双容水箱预测控制中的应用

在双容水箱液位优化控制的研究中,由于双容水箱液位控制系统是一个典型的具有大滞后、非线性特征的难控系统,造成系统液位控制不稳定.为解决上述问题,提出一种近似动态规划的预测控制算法,建立反映系统预测时域内参考轨迹与预测输出偏差的性能指标函数J.将函数J的优化问题看作动态规划问题,为了避免“维数灾”,采用近似动态规划求解J的近似值,获得最(次)优控制策略.算法包括评价网络、模型网络和执行网络三部分.评价网络近似性能指标函数,模型网络近似系统输入输出关系,执行网络给出相应控制策略.通过不断在线调整各网络参数,使系统输出逼近参考液位.仿真结果表明,与经典PID算法相比,改进算法表现出更好的控制效果.     

基于混合逻辑动态的列车运行调度模型

通过对列车运行调度问题的分析,指出列车运行过程中存在正常事件、客观事件和主观事件三种类型事件,调度的本质是主观事件通过改变列车的运行速度来克服客观事件对列车造成的影响,是典型的混杂系统.在考虑车站股道约束和区间容量两个约束条件的基础上,采用混合逻辑动态理论建立了列车运行调度模型,仿真结果表明了模型的有效性.     

A Survey of Model Predictive Control Methods for Traffic Signal Control

Enhancing traffic efficiency and alleviating (even circumventing) traffic congestion with advanced traffic signal control (TSC) strategies are always the main issues to be addressed in urban transportation systems. Since model predictive control (MPC) has a lot of advantages in modeling complex dynamic systems, it has been widely studied in traffic signal control over the past 20 years. There is a need for an in-depth understanding of MPC-based TSC methods for traffic networks. Therefore, this paper presents the motivation of using MPC for TSC and how MPC-based TSC approaches are implemented to manage and control the dynamics of traffic flows both in urban road networks and freeway networks. Meanwhile, typical performance evaluation metrics, solution methods, examples of simulations, and applications related to MPC-based TSC approaches are reported. More importantly, this paper summarizes the recent developments and the research trends in coordination and control of traffic networks with MPC-based TSC approaches. Remaining challenges and open issues are discussed towards the end of this paper to discover potential future research directions.      

汽车悬挂系统显式模型预测控制

本文把显式模型预测控制应用于汽车悬架主动控制,以改善汽车悬架系统的控制效果,并满足系统状 态性能和控制力等方面约束条件．针对汽车悬挂动力学简化模型（二维）和1/2 悬挂动力学模型,并做了数值仿真 计算．研究结果表明了汽车悬挂系统显式模型预测控制系统的有效性．