模型预测控制在工业控制领域中的发展与应用

介绍了模型预测控制提出的背景,基本原理和特点,着重分析了当前模型预测控制在工业控制领域中发展,应用的现状和今后的发展方向,共引述文献20篇,册,并介绍了一些应用软件。     

模型预测算法在温度控制中的应用

介绍一种控制算法及在温度控制中的应用，它用系统的脉冲响应建立“预测模型”，这样的模型包含了关于系统动态的主要信息。温度过程的脉冲响应容易在线测取，故而省去了费力很大的“建模”工作，现场整定参数只有一个，使用方便，该算法仿真和试用结果令人满意。     

水质控制预测箱模型在滇池中的应用研究

本文进行了水质控制预测箱模型的研究井结合滇池实际情况采用一层二维箱模型将滇池分成九个完全混合的体积单元。模型中的推移流和污染组分浓度分别由水量平衡原理和污染物质量守恒方程来确定。模型分成稳态和动态两种情况。对不同水位下总磷、总氧、化学耗氧量、生物需氧量四种水质组分进行了模拟,计算结果与实测资料符合较好。对所建模型提出了在滇池水污染研究中的应用前景。     

预测控制在中央空调净化系统中的应用

针对常规PID控制在非线性、大惯性系统中存在滞后、精度低等弱点,构建了神经网络与预测算法相结合的控制系统.采用预控算法,充分利用预测控制的滚动优化和反馈校正的特性,采用神经网络建立系统的动态模型作为预测控制器的预测模型,实现了对大滞后系统的自适应控制,具有实时控制和预测性能,有效地提高了控制精度和可靠性,增强了稳定性.现场运行结果表明,在空气净化器系统中使用该方法效果良好,易于推广.     

神经网络预测-PID串级控制在同步发电机励磁控制中的应用

为提高发电机励磁控制系统的稳定性,分析了同步发电机的自并励励磁系统的结构和数学模型,介绍了神经网络预测控制的结构和算法,分别基于PID控制、神经网络预测控制和神经网络预测-PID串级控制算法对自并励励磁系统进行了仿真分析.通过仿真结果的对比分析,说明神经网络预测-PID串级控制在励磁控制中的应用提高了励磁系统的动态性、稳定性和抗干扰能力.     

广义预测自适应控制方法在导弹自动控制系统设计中的应用

研究广义预测自适应控制算法在导弹控制系统中的应用 .推导了基于最小二乘法辩识的广义预测自适应控制算法 ,并将这一算法应用于某导弹俯仰通道设计 ,经仿真检验证明利用该算法可以较好地完成控制任务 .     

工业三相电弧炉的模型预测控制

将模型预测控制应用于工业电弧炉电极调节系统中,设计了三相电弧炉电极调节系统的模型预测控制器。设计了三相电弧炉预测模型并通过在线滚动优化得到电弧炉电极调节系统最优的控制律。仿真结果表明:该控制算法能有效地抑制弧长扰动,具有较强的鲁棒性,使控制系统获得较好的动态性能。     

模型预测控制在火电厂循环水加药控制中的应用

以火电厂循环水加药控制为例,采用模型预测算法,研究工业中典型的带有滞后被控对象的控制问题．对该控制方法进行的仿真研究结果表明,系统能有效地避兔纯滞后环节在控制过程中带来的振荡现象,工程应用取得了理想的控制效果．     

APPLICATION OF PREDICTIVE CONTROL ALGORITHM IN SPEED CONTROL SYSTEM

ＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＯＦＰＲＥＤＩＣＴＩＶＥＣＯＮＴＲＯＬＡＬＧＯＲＩＴＨＭＩＮＳＰＥＥＤＣＯＮＴＲＯＬＳＹＳＴＥＭＣｈｅｎＪｉｄａ；ＺｈａｎｇＱｉａｎ；ＬｉａｏＬｉｑｉｎｇ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｃｅｎｔ...     

基于模型预测的卫星编队队形机动控制

针对卫星编队队形机动控制推导了一种利用相对平均轨道根数为反馈量的模型预测控制算法。当面质比不同的主从卫星在近地轨道上编队飞行时,大气阻力摄动和J2项摄动是影响编队队形的两个最主要的因素,故先推导了一组包含大气阻力摄动和J2项摄动利用相对平均轨道根数描述的相对动力学方程,然后采用了一种新的基于模型预测的控制算法并讨论了该控制算法在编队飞行队形机动控制中的一些应用问题。该控制算法是一种在线滚动优化控制算法,即使存在各种较大的干扰力和模型的不确定性仍能取得良好的控制效果,且能够较好地解决存在状态约束、控制输入约束等各种约束控制问题。仿真结果表明,该控制算法接近于燃料最优,且能够在各种摄动下把队形机动控制在要求的精度范围内。     

DC-DC变换器显式模型预测控制

采用v分解方法建立了DC-DC变换器的离散时间混杂模型,并将其转换为分段仿射(PWA)形式,把DC-DC变换器的控制问题转化为分段仿射系统的约束优化控制问题。针对带状态和输入约束的离散时间分段仿射系统动态变化快的特点,应用显式模型预测控制方法,并基于多参数二次规划算法得到了关于状态变量的分段线性显式最优控制律,从而进一步得到DC-DC变换器显式模型预测控制系统。数值仿真计算表明:DC-DC变换器的显式模型预测控制是有效的,系统控制的动态性能是优越的。     

渠道运行广义预测控制技术及其仿真

由于渠道系统的非线性、大滞后以及其扰动的不可预见性 ,把在工业过程中常用的控制方式如PID控制 ,用在渠道自动控制中 ,效果不是很好 .采用基于参数模型的广义预测的控制算法 ,建立渠系自动运行数学模型 ,并在MATLAB平台进行了仿真 ,考察其对补偿渠系的大时延特性 ,克服渠道系统非线性的效果     

基于模型预测控制的汽车底盘集成控制

为了实现汽车底盘的集成控制,提出了模型预测控制(MPC)方法。在紧急避障操纵时,利用四轮差动制动和主动前轮转向集成控制的方式实现对汽车理想操纵特性的跟随。上层集成控制器通过模型预测控制方法决策下层子控制器所需的附加横摆力矩和前轮附加转角。建立了七自由度非线性车辆模型作为预测模型,并通过实车试验对其精度进行了验证。在Carsim中的虚拟试验对模型预测控制方法的控制效果进行了验证。     

预测函数控制在DCS系统中的应用

提出一种具有比例积分结构的时滞系统预测函数控制,基于JX-300XP集散控制系统（DCS）,搭建了锅炉夹套温度控制系统,根据被控对象的特点,将预测函数控制应用于该对象,进行了设定值跟踪的实验研究。研究结果表明预测函数控制算法切实可行,可应用于工业现场。     

Adaptive Takagi-Sugeno fuzzy model and model predictive control of pneumatic artificial muscles

Pneumatic artificial muscles (PAMs) usually exhibit strong hysteresis nonlinearity and time-varying features that bring PAMs modeling and control difficulties. To characterize the hysteresis relation between PAMs’ displacement and fluid pressure, a long short term memory (LSTM) neural network model and an adaptive Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model are proposed. Experiments show that both models perform well under the load free conditions, and the adaptive T-S Fuzzy model can furtherly adapt to the change of load with the online adaptation ability. With the concise expression and satisfactory performance of the adaptive T-S Fuzzy model, a model predictive controller is designed and tested. Experiments show that the model predictive controller has a good performance on tracking the given references.

     

电力市场下的分布式模型预测负荷频率控制

考虑到在电力市场环境下出现的新市场主体,首先引入配电分配矩阵来模拟市场双边交易行为,在传统负荷频率控制模型的基础上,建立基于配电分配矩阵的负荷频率控制模型.然后针对负荷频率控制模型在区域地理上的分布式特点,采用基于分布式模型预测控制方式进行控制.最后,以一个两区域交直流互联电网负荷频率控制模型为例进行Simulink仿真.结果表明所建立的模型能够有效地模拟市场双边交易过程与C-MPC控制、传统PI控制方式相比,基于分布式模型预测控制方式具有更好的控制性能.