本文選題：預(yù)測控制 + 狀態(tài)空間��； 參考：《控制理論與應(yīng)用》2017年01期

【摘要】：雙層結(jié)構(gòu)預(yù)測控制是指先進(jìn)行設(shè)定值優(yōu)化、再進(jìn)行設(shè)定值跟蹤的預(yù)測控制.在已有的雙層結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)矩陣控制的基礎(chǔ)上,本文給出基于狀態(tài)空間模型的雙層結(jié)構(gòu)預(yù)測控制算法.該算法基于干擾模型和新定義的開環(huán)預(yù)測值,給出了新的開環(huán)預(yù)測模塊.該開環(huán)預(yù)測模塊采用Kalman濾波方法得到操作變量、被控變量的開環(huán)動(dòng)、穩(wěn)態(tài)預(yù)測值.基于這些開環(huán)預(yù)測值,穩(wěn)態(tài)目標(biāo)計(jì)算模塊的基本原理同雙層結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)矩陣控制,但是具體細(xì)節(jié)上遵循狀態(tài)空間方法.動(dòng)態(tài)控制模塊基于穩(wěn)態(tài)目標(biāo)計(jì)算提供的操作變量、被控變量的穩(wěn)態(tài)目標(biāo)(設(shè)定值),采用二次規(guī)劃算法計(jì)算控制作用.仿真算例證實(shí)了該算法的有效性.
[Abstract]:The double layer structure predictive control refers to the predictive control of the set value optimization first, and then the predictive control of the set value tracking. On the basis of the existing dynamic matrix control of the two-layer structure, this paper presents a two-layer structure predictive control algorithm based on the state space model. The algorithm is based on the interference model and the newly defined open loop prediction value, and a new open loop is given. The open loop prediction module uses the Kalman filtering method to get the operating variable, the open loop of the controlled variable and the steady state prediction value. Based on these open loop prediction values, the basic principle of the steady-state target calculation module is controlled by the dynamic matrix of the double layer structure, but the specific details follow the state space method. The dynamic control module is based on the steady state. The operating variables provided by the standard calculation, the steady state target of the controlled variable (set value), and the two programming algorithms are used to calculate the control effect. The simulation example proves the effectiveness of the algorithm.

【作者單位】： 西安交通大學(xué)電子與信息工程學(xué)院自動(dòng)化系;
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(“863”計(jì)劃)項(xiàng)目(2014AA041802) 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61573269) 陜西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2016JM6049)資助~~
【分類號(hào)】：TP273

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本文編號(hào)：1848782