本文關(guān)鍵詞：基于大規(guī)模化工過程的快速分布式MPC算法研究

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【摘要】：針對目前化工過程復(fù)雜,在分布式模型預(yù)測控制(MPC)的實(shí)施中會(huì)面臨強(qiáng)耦合以及慢速收斂的問題,提出了改進(jìn)全局性能指標(biāo)的快速分布式MPC算法。首先在每個(gè)采樣時(shí)刻分別求解子系統(tǒng)自身的局部優(yōu)化問題,同時(shí)考慮關(guān)聯(lián)子系統(tǒng)之間的相互作用,然后在協(xié)調(diào)過程中對全局最優(yōu)性能指標(biāo)進(jìn)行改進(jìn)以減少迭代次數(shù)。該方法降低了控制問題的復(fù)雜度,減少了迭代時(shí)間,有效地改善了收斂速度。最后分別對二元精餾塔過程和苯乙烯聚合反應(yīng)過程進(jìn)行了仿真,驗(yàn)證了所提算法的有效性。
【作者單位】： 南京工業(yè)大學(xué)電氣工程與控制科學(xué)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 大系統(tǒng) 分布式模型預(yù)測控制 子系統(tǒng)協(xié)調(diào) 全局性能指標(biāo) 迭代時(shí)間
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61203072) 江蘇省六大人才高峰項(xiàng)目(DZXX-042)
【分類號(hào)】：TQ015
【正文快照】： 分布式模型預(yù)測控制(MPC)作為一種先進(jìn)的過程控制方法已被廣泛地應(yīng)用在工業(yè)過程中[1-3],但由于大系統(tǒng)規(guī)模復(fù)雜,通常需要將大系統(tǒng)進(jìn)行分解[4],這樣可以在一定程度上降低問題的復(fù)雜度,并且整個(gè)系統(tǒng)的控制效果也得到相應(yīng)地改善。但實(shí)際的過程系統(tǒng)大都是多變量控制系統(tǒng)[5],分解后，

本文編號(hào)：647527