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本文给出一种双层结构预测控制的整体解决方案. 该方案分为开环预测、稳态目标计算和动态控制三个模块. 开环预测基于实测被控变量值和过去的操作变量值, 在假设未来操作变量不再变化的情况下, 估计未来的被控变量值. 稳态目标计算根据开环预测结果和外部目标等要求, 计算操作变量、被控变量的稳态目标值以及软约束的放松量. 动态控制根据开环预测结果和稳态目标输出结果, 计算未来的控制作用增量序列, 采用经典的动态矩阵控制策略. 这个整体解决方案保证了三个模块在模型、约束、目标上的一致性. 该算法是在已有文献的基础上, 将三个模块统一处理得到的. 仿真与应用例子证实了该算法的有效性. 相似文献
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对输入非线性包括输入饱和与Hammerstein非线性的系统,采用两步法广义预测控制(TSGPC)策略.首先不考虑输入非线性,采用线性GPC求解期望的中间变量,然后采用解方程的方法处理Hammerstein非线性并用解饱和方法满足饱和约束.将TSGPC转化为状态空间描述,研究该控制策略的吸引域问题.将吸引域的求解化为迭代求解的优化问题,给出了求解算法和满足给定吸引域要求的控制器的调整方法.通过仿真验证了理论结果. 相似文献
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本文针对工业预测控制软件开发中所需有限阶跃响应模型辨识问题,给出了一种辨识算法.该法包含数据坏值的标识与插值、数据滤波、辨识案件分组、积分型输出的处理,适合实际软件开发与工程实现.在模型的计算环节,本
文采用经典的最小二乘辨识方法和递增的惩罚因子.本文的主要贡献是将稳定型输出和积分型输出统一处理,采用增量数据辨识和增量算法,与实际应用的动态矩阵控制技术完全吻合.仿真算例验证了本文算法的有效性. 相似文献
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在双层结构模型预测控制(Model predictive control, MPC)中, 稳态目标计算(Steady-state targets calculation, SSTC)层(上层)为动态控制(Dynamic control, DC)层(下层)提供操作变量、被控变量设定值和变量约束. 但是,上层可行域和下层吸引域间存在的不一致性可能使得上层给出的设定值无法实现. 本文为下层事先选取若干组放松的软约束, 并对每一组软约束都离线计算出相应的吸引域, 其中最大的一个吸引域包含稳态目标计算的可行域. 在控制过程中, 根据当前状态所属吸引域在线地决定在DC层采用的软约束组. 采用上述方法后, 对所有处于最大吸引域的初始状态, 在跟踪稳态目标的过程中, 下层优化问题都是可行的. 仿真算例证明了该方法的有效性. 相似文献