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.     

基于混合系统与终端不变集约束的混合整数规划优化控制

首先给出了混合系统的混合逻辑动态(Mixed logic dynamic, MLD)模型建模; 提出了基于终端不变集约束的混合整数规划优化控制, 通过建立Lyapunov函数证明了该方法的可行性; 利用混合整型二次规划(Mixed-integer quadratic programming, MIQP)的方法对终端不变集约束混合系统的优化控制进行求解; 最后通过一个实例进行建模、仿真, 证明了本方法的可行性与优越性.     

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。     

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.     

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．     

预测控制可行性与约束优先级的混杂处理

针对预测控制约束不可行和优先级问题，提出了利用混合逻辑动态(MLD)框架处理的混杂方法，并将该方法从状态模型推广到输入输出模型，使得该方法具有更加广泛的适用性．通过将约束优先级表示为命题逻辑，并将命题逻辑转化为整数不等式，可将约束不可行和优先级问题集成在控制器中．通过对Wood-Berry塔的仿真，验证了该方法的有效性．MLD框架为解决预测控制约束不可行和约束优先级问题提供了新途径。     

插电式混合动力汽车车速预测及整车控制策略

本文针对插电式混合动力汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)这一典型混杂系统,提出了一种基于车速预测的混合逻辑动态(mixed logical dynamical,MLD)模型预测控制策略.首先,通过对发动机和电动机能量消耗模型进行线性化,建立双轴并联插电式混合动力城市公交车的动力传动系统数学模型;其次,运用模糊推理进行驾驶意图分析,提出基于驾驶意图识别和历史车速数据相结合的非线性自回归(nonlinear auto-regressive models,NAR)神经网络车速预测方法进行未来行驶工况预测.然后,以最小等效燃油消耗为目标建立PHEV的混合逻辑动态模型,运用预测控制思想对车速预测时域内最优电机转矩控制序列进行求解.最后,通过仿真实验验证了本文所提出控制策略在特定的循环工况下与电动助力策略相比,能够提高燃油经济性.     

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。     

物联网感知行为统一表达模型研究

针对物联网感知终端多样性、任务复杂性等特点,采用混合逻辑动态(MLD)建模方法,推出物联网感知层测控过程行为统一表达式。把物联网感知层测控过程行为用包含状态变量、输入变量和辅助变量来描述;将物联网感知层测控过程行为中操作约束、逻辑规则和连续动态特性集成为带有混合整数不等式约束的状态方程形式。通过此模型可在宏观上把握系统过程行为,考虑系统操作约束、定性知识等因素,为测控系统协调优化奠定重要基础。结合建立机动车运行安全监测系统模型的应用例,结果表明该建模方法的可行性、合理性、有效性。     

基于效用函数的OFDM混合业务资源调度算法*

主要研究了QoS和BE两种混合业务场景下OFDM无线网络下行链路的资源调度问题,提出了一个基于效用函数的跨层资源调度模型,其能够自适应地对两种业务进行资源的联合优化分配。该模型被抽象为一个非线性整数规划问题,优化目标是系统总效用最大化,同时满足同信道干扰（CCI）约束以及QoS业务的质量要求。将该非线性整数规划问题转换为连续松弛凸规划问题进行求解,并结合最优松弛解,提出了一种简单的动态子载波分配算法,即MMU(mix-max-utility) 算法。仿真结果验证了该调度算法能使系统较好地支持混合业务,系统     

Towards a better understanding of data models through themultilingual database system

An approach to the design of a database system, the multilingual database system (MLDS), has been proposed and implemented. MLDS is a single database system that can execute may transactions written respectively in different data languages and support many databases structured correspondingly in various data models, i.e. DL/I transactions on hierarchical databases, CODASYL-DML transactions on network databases, SQL transactions on relational databases, and Daplex transactions on functional databases. The authors describe MLDS, focusing on its motivation and structure. It is shown how MLDS, by providing an integrated environment for experimenting with data models and data languages, also serves as a testbed that provides insight to data models and data-model semantics, using qualitative and quantitative techniques. Related work on data-language comparison and analysis is indicated     

A practical approach for hybrid distributed MPC

This paper presents a framework to deal with distributed optimization problems composed by binary and continuous variables. Instead of using a mixed integer quadratic programming (MIQP), the approach proposed here transforms the MIQP into a set of quadratic programming's (QP) that are easier to solve. In this way an instance of the controller related to each feasible combination of binary variables is created. The distributed controller performs an iterative process where the set of agents must agree on the value of continuous interconnection variables, while each agent must decide the values of local binary variables. During the iteration procedure the instances are rated according to a performance index and the instances with best performance are selected until the best one is obtained. The proposed methodology is applied to economic optimization of networked microgrids.     

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.     

MIQP‐based Layout Design for Building Interiors

We propose a hierarchical framework for the generation of building interiors. Our solution is based on a mixed integer quadratic programming (MIQP) formulation. We parametrize a layout by polygons that are further decomposed into small rectangles. We identify important high‐level constraints, such as room size, room position, room adjacency, and the outline of the building, and formulate them in a way that is compatible with MIQP and the problem parametrization. We also propose a hierarchical framework to improve the scalability of the approach. We demonstrate that our algorithm can be used for residential building layouts and can be scaled up to large layouts such as office buildings, shopping malls, and supermarkets. We show that our method is faster by multiple orders of magnitude than previous methods.     

现场总线系统分布式智能预测控制的实现

对于采用现场总线系统控制的复杂对象，应用智能预测控制的方式对其进行分布式控制，将现场总线的特点与智能预测控制方法相结合，使各子系统之间的参数以及控制动作协调一致，以实现对整个系统的优化控制．提出了在现场总线系统中构建该方法的步骤，并给出了一个采用该控制方法获得较好控制效果的具体实例。     

基于多项式核RVM的非线性模型预测控制

针对非线性、不确定性对象不易建模的特点,提出了基于多项式核关联向量机(RVM)的解析型非线性预测控制方法,该方法采用多项式核RVM进行模型辨识,得到的对象模型作为预测模型。由于RVM具有较好的非线性建模能力,弥补了SVM参数设定难和稀疏性不强等弱点;同时,多项式形式的模型表达式使二次型优化目标函数可以通过函数解析方法求得最优控制输入,即简化了滚动优化模块,增强了控制的实时性。通过对一个标准的非线性Benchmark问题进行仿真实验,结果表明该方法具有良好的控制性能。     

A hybrid model-based optimal control method for nonlinear systems using simultaneous dynamic optimization strategies

To improve the overall control performance of nonlinear systems, an optimal control method, based on the framework of hybrid systems, is proposed. Firstly, the nonlinear systems are approximated by a number of piecewise affine models which are produced by the nonlinear systems at the specified operating points, then the piecewise affine models are synthesized under the framework of hybrid systems, and an associated optimal control problem, in which decision variables involve not only admissible continuous control but also the scheduling of subsystem modes, is established. Secondly, the optimal control problem is transformed into a MIQP problem by discretization over the whole state space and admissible control space to obtain the numerical optimal solution. For speeding up the algorithm, the simultaneous method on finite elements is used to lower the dimensions of the MIQP problem. Consequently, a hybrid model-based MPC for nonlinear systems is designed, and the adverse effects of model mismatch resulted from simultaneous method is weakened by MPC strategy. Simulations and comparisons with soft-switching method, hard-switching method and MLD method, confirm that a satisfactory performance can be obtained using the presented approach.