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回转式空气预热器温度场自校正计算方法
1
作者 胡斌 徐亮 袁景淇 《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第1期7-10,共4页
以火力电站三分仓回转式空气预热器为研究对象,通过分析微元内部流体和金属壁之间的热交换过程,建立了空预器微元的能量平衡和质量平衡方程。开发了一种计算空气预热器温度场分布的自校正算法。自校正算法的核心是在线辨识气体对流放... 以火力电站三分仓回转式空气预热器为研究对象,通过分析微元内部流体和金属壁之间的热交换过程,建立了空预器微元的能量平衡和质量平衡方程。开发了一种计算空气预热器温度场分布的自校正算法。自校正算法的核心是在线辨识气体对流放热系数修正因子和金属携带热量增量修正因子,空气预热器温度场则是算法的输出。与实际测点对比结果表明,算法精度较高,可满足空气预热器稳态运行监控的要求,对火力电站安全运行有潜在应用价值。 展开更多
关键词 回转式空气预热器 自校正 三维图像 数值计算
一种用于行人检测的隐式训练卷积神经网络模型 预览 被引量:2
2
作者 黄咨 刘琦 +1 位作者 陈致远 赵宇明 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第5期148-153,共6页
行人检测已经成为社会各领域里的热门研究课题之一。卷积神经网络CNNs(Convolutional neural networks)良好的学习能力使其学习得到的目标特征更自然,更有利于区分不同目标。但传统的卷积神经网络模型需要对整体目标进行处理,同时要... 行人检测已经成为社会各领域里的热门研究课题之一。卷积神经网络CNNs(Convolutional neural networks)良好的学习能力使其学习得到的目标特征更自然,更有利于区分不同目标。但传统的卷积神经网络模型需要对整体目标进行处理,同时要求所有训练样本预先正确标注,这些阻碍了卷积神经网络模型的发展。提出一种基于卷积神经网络的隐式训练模型,该模型通过结合多部件检测模块降低计算复杂度,并采用隐式学习方法从未标注的样本中学习目标的分类规则。还提出一种两段式学习方案来逐步叠加网络的规模。在公共的静态行人检测库INRIA[1]上的试验评测中,所提模型获得98%的检测准确率和95%的平均准确率。 展开更多
关键词 行人检测 隐式训练 部件检测 卷积神经网络
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基于Fisher KNMF的非线性多故障诊断方法 预览
3
作者 冉永清 李楠 杨煜普 《化工自动化及仪表》 CAS 2015年第9期997-1001 1023,共6页
为解决多故障诊断问题,提出了一种Fisher KNMF非线性算法。该算法结合核非负矩阵分解(KNMF)算法良好的非线性数据处理能力和Fisher判据的优秀分类能力,建立多故障诊断模型用于过程监控,计算样本的判别函数值,并将样本归于判别函数值最... 为解决多故障诊断问题,提出了一种Fisher KNMF非线性算法。该算法结合核非负矩阵分解(KNMF)算法良好的非线性数据处理能力和Fisher判据的优秀分类能力,建立多故障诊断模型用于过程监控,计算样本的判别函数值,并将样本归于判别函数值最大的类,进而完成故障诊断。在TE模型上的仿真结果表明:Fisher KNMF算法在非线性多故障诊断方面具有良好的性能。 展开更多
关键词 故障诊断 核非负矩阵分解 多故障 Fisher判据 TE模型
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基于MCUSUM-ForeCA的微小故障检测 预览
4
作者 林圣才 李楠 杨煜普 《化工自动化及仪表》 CAS 2015年第9期987-992,共6页
针对传统多元统计方法对过程的微小变化不敏感且无法反映过程时序特性的缺点,把多元累积和(MCUSUM)与可预测元分析(Fore CA)相结合,提出了MCUSUM-Fore CA方法。该方法利用MCUSUM对数据进行处理,累积数据的历史信息,使用Fore CA计算可预... 针对传统多元统计方法对过程的微小变化不敏感且无法反映过程时序特性的缺点,把多元累积和(MCUSUM)与可预测元分析(Fore CA)相结合,提出了MCUSUM-Fore CA方法。该方法利用MCUSUM对数据进行处理,累积数据的历史信息,使用Fore CA计算可预测元矩阵,选取合适的可预测元,构造能够反映系统运行状况的统计量,以此建立了微小故障检测模型。将此模型用于在线监控,并详细分析了MCUSUM的步长对微小故障检测效果的影响。最后,在TE模型上的仿真结果表明了MCUSUMFore CA方法在微小故障检测方面的良好性能。 展开更多
关键词 微小故障检测 多元累积和 可预测元分析 TE过程
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移动机器人定位的自适应功率调节射频识别系统 被引量:4
5
作者 王景川 方毅 陈卫东 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期 207-212,共6页
针对超高频UHF(Ultra High Frequency)射频识别RFID(Radio Frequency Identifica-tion)技术,提出了一种应用于移动机器人自定位的RFID自适应功率调节方法.在粒子滤波算法中,采用马氏距离作为粒子权重的评价函数,避免了粒子分离问题... 针对超高频UHF(Ultra High Frequency)射频识别RFID(Radio Frequency Identifica-tion)技术,提出了一种应用于移动机器人自定位的RFID自适应功率调节方法.在粒子滤波算法中,采用马氏距离作为粒子权重的评价函数,避免了粒子分离问题;同时,给出了粒子滤波定位性能的评价指标,并依此动态调节RF(Radio Frequency)功率,来适应当前局部环境中标签的分布特征.实验结果表明,该方法定位精度较高且一致性较好,同时优化了系统能耗. 展开更多
关键词 移动机器人 自定位 超高频无线射频识别 粒子滤波 自适应功率调节
基于预测控制的无人驾驶车辆爆胎转向控制 预览
6
作者 胡超芳 曹磊 +1 位作者 赵凌雪 王娜 《天津大学学报:自然科学与工程技术版》 CSCD 北大核心 2019年第5期468-474,共7页
针对无人驾驶车辆爆胎后的转向控制问题,考虑实时性和控制性能的要求,提出了连续时域自适应预测控制方法.爆胎使得滚动阻抗系数和侧偏刚度等轮胎参数在短时间内产生剧烈的变化,从而导致转向控制失灵,进而引起无人驾驶车辆偏离道路甚至侧... 针对无人驾驶车辆爆胎后的转向控制问题,考虑实时性和控制性能的要求,提出了连续时域自适应预测控制方法.爆胎使得滚动阻抗系数和侧偏刚度等轮胎参数在短时间内产生剧烈的变化,从而导致转向控制失灵,进而引起无人驾驶车辆偏离道路甚至侧翻.为此,对无人驾驶车辆标称动力学模型进行反馈线性化,结合泰勒展开预测无人驾驶车辆的运动趋势.在此基础上,将爆胎引起的参数变化转化为不确定,利用模糊系统万能逼近原理,通过设计自适应模糊观测器进行在线观测.并同时考虑控制输入的饱和约束,利用连续预测控制方法设计解析控制律,以满足系统控制的实时性要求.最后,与传统非线性预测控制以及PID控制进行了仿真对比.从仿真结果可以看出,当车辆发生爆胎后,轮胎滚动阻抗系数瞬时增大了29倍、侧偏刚度瞬时降低了72%,如不施加额外的转向控制作用,无人驾驶车辆将在1s内偏离原车道约5.5m.而施加本文所提方法后,系统的实时性和控制性能均优于给定传统算法.一方面,与非线性预测控制和PID控制相比,所提方法计算速度提高了约150倍,计算时间缩短约50%;另一方面,在给定的控制输入饱和约束范围内,所提方法仍能够控制无人驾驶车辆在爆胎后只发生微小偏移,偏移量仅为传统算法的2.5%左右. 展开更多
关键词 无人驾驶 爆胎 预测控制 模糊观测器
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信息物理融合系统理论与应用专刊序言 预览
7
作者 管晓宏 关新平 郭戈 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期1-4,共4页
信息物理融合系统(Cyber physical systems,CPS)是集控制、通信与计算于一体的智能系统.CPS在智能感知和信息通信的基础上,通过信息计算和物理过程的相互影响实现计算、通信和控制的深度融合和实时交互,以安全、可靠、高效和实时的方式... 信息物理融合系统(Cyber physical systems,CPS)是集控制、通信与计算于一体的智能系统.CPS在智能感知和信息通信的基础上,通过信息计算和物理过程的相互影响实现计算、通信和控制的深度融合和实时交互,以安全、可靠、高效和实时的方式检测及控制物理系统,实现全系统的自治和协作. 展开更多
关键词 信息物理融合系统 系统理论 序言 应用 信息通信 实时交互 智能系统 智能感知
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基于摆动单线激光雷达的大场景稠密点云地图创建系统 被引量:1
8
作者 钱超杰 杨明 +2 位作者 戚明旭 王春香 王冰 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期464-472,492共10页
在创建大场景稠密点云地图时,由于当前的各类环境3维测量系统难以兼顾大范围和高密度的点云测量要求,为此设计了一种基于摆动单线激光雷达的大场景稠密点云地图创建系统.首先,实现了大型激光雷达稳定精确的全向摆动.然后,给出了单点采... 在创建大场景稠密点云地图时,由于当前的各类环境3维测量系统难以兼顾大范围和高密度的点云测量要求,为此设计了一种基于摆动单线激光雷达的大场景稠密点云地图创建系统.首先,实现了大型激光雷达稳定精确的全向摆动.然后,给出了单点采集点云的拼接方法和多点采集点云的配准方法.最后,提出了一种3维点云投影密度的分析方法,并对仿真测量结果进行了对比与评价.实验结果表明,本系统的有效测量距离超过75m、测量范围覆盖俯仰±45°、点云间距小于20cm、点云分布均匀,装置的视野范围和点云分布可进行调节,并能通过多点配准对更大场景进行建图. 展开更多
关键词 大场景 稠密点云 摆动激光雷达 点云地图重建 点云密度分布
基于路面分割的高精度地图创建优化方法研究 预览
9
作者 钱宇晗 杨明 +3 位作者 徐汉卿 王春香 贺越生 梁熠 《导航定位与授时》 2019年第4期33-40,共8页
高精度地图主要利用已采集图像的地面信息生成,但是在真实环境中图像的地面信息容易受动态障碍物遮挡,同时GPS难免会有抖动误差,导致地图拼接效果并不理想。针对上述问题提出了一种基于路面分割的动态障碍物去除与图像配准方法。使用深... 高精度地图主要利用已采集图像的地面信息生成,但是在真实环境中图像的地面信息容易受动态障碍物遮挡,同时GPS难免会有抖动误差,导致地图拼接效果并不理想。针对上述问题提出了一种基于路面分割的动态障碍物去除与图像配准方法。使用深度学习对全景图像进行语义分割并提取路面信息,在去除动态障碍物干扰后,利用路面特征进行图像配准。融合GPS与里程计信息进行定位优化,利用多帧图像叠加填补空缺形成地图。最终,实验验证了该方法在去除动态障碍物的同时也提高了地图的精度。 展开更多
关键词 高精细地图 路面分割 动态障碍物去除 图像配准
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基于带有噪声输入的稀疏高斯过程的人体姿态估计 预览
10
作者 夏嘉欣 陈曦 +2 位作者 林金星 李伟鹏 吴奇 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期693-705,共13页
高斯过程回归(Gaussian process regression, GPR)是一种广泛应用的回归方法,可以用于解决输入输出均为多元变量的人体姿态估计问题.计算复杂度是高斯过程回归的一个重要考虑因素,而常用的降低计算复杂度的方法为稀疏表示算法.在稀疏算... 高斯过程回归(Gaussian process regression, GPR)是一种广泛应用的回归方法,可以用于解决输入输出均为多元变量的人体姿态估计问题.计算复杂度是高斯过程回归的一个重要考虑因素,而常用的降低计算复杂度的方法为稀疏表示算法.在稀疏算法中,完全独立训练条件(Fully independent training conditional, FITC)法是一种较为先进的算法,多用于解决输入变量彼此之间完全独立的回归问题.另外,输入变量的噪声问题是高斯过程回归的另一个需要考虑的重要因素.对于测试的输入变量噪声,可以通过矩匹配的方法进行解决,而训练输入样本的噪声则可通过将其转换为输出噪声的方法进行解决,从而得到更高的计算精度.本文基于以上算法,提出一种基于噪声输入的稀疏高斯算法,同时将其应用于解决人体姿态估计问题.本文实验中的数据集来源于之前的众多研究人员,其输入为从视频序列中截取的图像或通过特征提取得到的图像信息,输出为三维的人体姿态.与其他算法相比,本文的算法在准确性,运行时间与算法稳定性方面均达到了令人满意的效果. 展开更多
关键词 姿态估计 回归分析 稀疏高斯过程 噪声输入 视频处理
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具有可参数化不确定性系统的对偶自适应模型预测控制 预览
11
作者 曹文祺 李少远 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1197-1206,共10页
控制系统中存在的不确定性为其性能优化带来诸多问题.自适应控制和鲁棒控制是针对系统存在的不确定性而采取的不同设计策略;前者没有充分考虑系统的未建模动态,而后者往往是针对不确定的最大界而设计,具有较强的保守性.本文试图将自适... 控制系统中存在的不确定性为其性能优化带来诸多问题.自适应控制和鲁棒控制是针对系统存在的不确定性而采取的不同设计策略;前者没有充分考虑系统的未建模动态,而后者往往是针对不确定的最大界而设计,具有较强的保守性.本文试图将自适应控制和鲁棒控制的策略相结合,提出了一种在模型预测控制中利用未来不确定信息的对偶自适应模型预测控制策略.该策略将系统中由未建模动态引起的不确定性参数化表达,并为其设定边界约束,作为优化问题中新的约束,在优化控制目标的同时减小系统不确定性对控制的影响.仿真结果表明,本文提出的算法较传统自适应模型预测控制算法,对于系统存在的不确定性由于在迭代过程中采用参数化描述,得到了更好的系统性能,且具有更好的收敛性. 展开更多
关键词 模型预测控制 自适应控制 对偶控制 不确定性 动态系统
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有障碍区域的多无人机多目标点路径规划 预览
12
作者 肖春晖 邹媛媛 李少远 《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2019年第4期46-52,共7页
主要讨论了有障碍区的多无人机多目标点的路径规划问题.采用Dubins模型满足无人机的曲率约束,建立了含有混合变量的多约束优化问题,通过改进的遗传算法对优化问题进行求解,得到了满足基本约束条件的无人机遍历顺序和航向角,并确定了每... 主要讨论了有障碍区的多无人机多目标点的路径规划问题.采用Dubins模型满足无人机的曲率约束,建立了含有混合变量的多约束优化问题,通过改进的遗传算法对优化问题进行求解,得到了满足基本约束条件的无人机遍历顺序和航向角,并确定了每个无人机的Dubins路径;给出了确定路径进入障碍区的检测方法,采用Dubins-快速扩展随机树算法对进入障碍区域的路径进行调优,得到了满足障碍约束条件的优化无人机路径.通过仿真算例对比实验,证明了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 曲率约束 障碍区域 多目标点路径规划 遗传算法
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工业网络系统的感知-传输-控制一体化:挑战和进展 预览 被引量:1
13
作者 关新平 陈彩莲 +3 位作者 杨博 华长春 吕玲 朱善迎 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期25-36,共12页
工业网络系统是融合工业控制和信息通信的多维动态系统,具有维度高、动态性强、工业通信协议和网络配置嵌入等特性,如何在网络环境下实现信息感知分布性、控制适应性、整体协调性,已成为工业网络系统研究的新挑战.本文简述了工业网络系... 工业网络系统是融合工业控制和信息通信的多维动态系统,具有维度高、动态性强、工业通信协议和网络配置嵌入等特性,如何在网络环境下实现信息感知分布性、控制适应性、整体协调性,已成为工业网络系统研究的新挑战.本文简述了工业网络系统的内涵和主要特征,分析了感知{传输{控制一体化面临的挑战和关键问题;综述了分布式状态感知、适变传输、协同控制等关键技术的研究进展;对工业网络系统的未来研究方向和潜在应用前景进行了总结和展望. 展开更多
关键词 工业网络系统 分布式估计 适变传输 协同控制 联合设计
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一种基于最优状态点的无人车路径跟踪横向控制方法 预览
14
作者 王炳琪 杨明 +1 位作者 王春香 王冰 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期1883-1892,共10页
对于小区、施工导流路段等狭窄区域,很难保证大中型车辆安全地通过.针对这类情况,本文研究了整个车体的路径跟踪横向控制问题,提出了车辆最优状态点和最优参考状态的概念.为了求解最优状态点,本文构造了车辆参考状态所对应的整体偏差这... 对于小区、施工导流路段等狭窄区域,很难保证大中型车辆安全地通过.针对这类情况,本文研究了整个车体的路径跟踪横向控制问题,提出了车辆最优状态点和最优参考状态的概念.为了求解最优状态点,本文构造了车辆参考状态所对应的整体偏差这一目标函数,基于车辆运动学模型,依据最优状态点处车辆与参考轨迹的偏差设计了横向控制器,并利用Lyapunov方法证明了该控制系统的稳定性.与车体特定位置的横向偏差相比,整体偏差更为显著地反映了整个车体的跟踪性能.最后,在具有代表性的狭窄区域场景和普通城区道路场景分别进行了仿真实验,结果表明该方法能够有效提高车辆低速行驶时的整体跟踪精度,不仅可以保证车辆安全裕度较大地通过狭窄区域,而且也提升了车辆在城区交通场景驾驶的安全性. 展开更多
关键词 狭窄区域 整体偏差 最优状态点 最优参考状态 横向控制
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基于非线性干扰观测器的变几何进气道飞行器自适应模糊控制
15
作者 窦立谦 毛奇 +1 位作者 苏沛华 胡超芳 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期1672-1680,共9页
可移动唇罩式变几何进气道高超声速飞行器是指飞行器发动机前端设有一个能沿着来流方向前后平移的唇罩,从而能够实现飞行器的最大气流捕获,以提高发动机的机动性能.针对变几何进气道飞行器强非线性以及存在参数不确定性等特点,提出一种... 可移动唇罩式变几何进气道高超声速飞行器是指飞行器发动机前端设有一个能沿着来流方向前后平移的唇罩,从而能够实现飞行器的最大气流捕获,以提高发动机的机动性能.针对变几何进气道飞行器强非线性以及存在参数不确定性等特点,提出一种基于非线性干扰观测器的自适应模糊控制策略.首先,基于反步思想将变几何进气道飞行器模型分解为速度子系统和高度子系统,并将其转化为严反馈形式控制系统;其次,利用模糊逻辑系统并结合自适应技术在线逼近模型参数不确定项;再次,采用非线性干扰观测器补偿模糊系统逼近误差和飞行器建模误差;最后,通过仿真结果表明所设计的控制器能对飞行器速度和高度参考指令实现准确、稳定地跟踪,并验证了变几何进气道飞行器的优势. 展开更多
关键词 可移动唇罩 高超声速飞行器 自适应模糊控制 非线性干扰观测器 参数不确定 跟踪控制
采用再生制动的地铁时刻表节能优化研究 预览
16
作者 李灿 汪仁智 +1 位作者 李德伟 席裕庚 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期1024-1035,共12页
地铁运行的主要成本是电能消耗,如何降低地铁运行能耗是建设绿色城市的重要课题.本文从列车运行时再生制动产生回馈电网能量出发,建立采用再生制动的地铁列车运行能耗模型.进而,将地铁运行节能问题转化为地铁列车时刻表优化问题,并引入... 地铁运行的主要成本是电能消耗,如何降低地铁运行能耗是建设绿色城市的重要课题.本文从列车运行时再生制动产生回馈电网能量出发,建立采用再生制动的地铁列车运行能耗模型.进而,将地铁运行节能问题转化为地铁列车时刻表优化问题,并引入列车运行约束和混合逻辑动态模型约束将该问题建模为一个非线性混合整数规划问题.本文设计了分解协调优化算法,以列车停站时间和发车时间间隔作为优化操作变量进行优化.从仿真结果可知,以不同的操纵变量进行优化均能有效提高再生制动能量利用率,且分解协调算法的求解结果优于传统的模拟退火算法. 展开更多
关键词 地铁列车 时刻表 再生制动 节能优化
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含关节间隙的3-CPaRR并联机构的运动学和动力学分析 预览
17
作者 朱景原 王见 +2 位作者 丁泽华 周辉 曹毅 《振动与冲击》 CSCD 北大核心 2018年第18期9-17,29共10页
为研究关节间隙对并联机构动态特性的影响,以3-CP aRR并联机构为研究对象。基于该并联机构的运动学约束,研究了该并联机构的运动学规律,表明该并联机构驱动圆柱副可等效分解为驱动移动副和被动转动副;利用正态分布概率统计模型建立了含... 为研究关节间隙对并联机构动态特性的影响,以3-CP aRR并联机构为研究对象。基于该并联机构的运动学约束,研究了该并联机构的运动学规律,表明该并联机构驱动圆柱副可等效分解为驱动移动副和被动转动副;利用正态分布概率统计模型建立了含间隙转动关节径向和轴向的运动学模型,进而建立了含关节间隙的支链运动学模型;根据关节元素间接触运动学模型,基于Flores接触力模型和修正的Coulomb摩擦模型分别建立了转动关节的法向接触力和切向接触力模型,并基于非完整系统的Lagrange方程法建立了含关节间隙并联机构的动力学模型;通过实例计算详细分析了转动关节间隙对并联机构运动学特性和动态响应的影响;此外,通过与标准正态分布模型参数μ对比,分析了定义关节元素初始接触时的间隙量为μ值时的物理意义。该研究可为其他含关节间隙多体系统的研究提供新的研究方法和理论基础。 展开更多
关键词 并联机构 关节间隙 运动学 动力学
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基于分层内嵌预测控制的多微电网能量优化管理 预览
18
作者 董亦 邹媛媛 牛玉刚 《华东理工大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2018年第4期463-473,共11页
针对提高多微电网的恢复力,考虑微电网发生故障时的多微电网能量调度管理,提出了一种基于分层内嵌结构的预测控制策略。在内嵌结构层中,通过对不同微电网的负荷关键度进行区分,将拥有关键负荷的微电网嵌套于内嵌结构里层进行保护,... 针对提高多微电网的恢复力,考虑微电网发生故障时的多微电网能量调度管理,提出了一种基于分层内嵌结构的预测控制策略。在内嵌结构层中,通过对不同微电网的负荷关键度进行区分,将拥有关键负荷的微电网嵌套于内嵌结构里层进行保护,保证了关键微电网的安全运行,有效降低故障微电网的波及影响。在中央调度层,通过协调各微电网及电动汽车出力,在考虑电动汽车接入微电网具有随机性的情况下,实现对故障微电网在短期内的功率支撑,保证其长期安全运行的目的。仿真结果表明,本文提出的方法能够在微电网发生故障时对故障微电网提供可靠的能量供给,满足多微电网系统的功率平衡,同时降低故障的影响范围,保证多微电网系统的安全运行。 展开更多
关键词 多微电网系统 恢复力 能量管理 预测控制
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网络信息模式下大范围工况运行系统的多模型协同预测控制
19
作者 亓晓雯 李少远 邹媛媛 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2018年第1期5-15,共11页
针对大范围工况运行的非线性系统,提出了网络信息模式下的多模型协同预测控制算法.系统发生大范围工况切换时,应用间隙度量理论将非线性系统操作空间分为不同工况下的局部子空间,在每个子空间内采用局部线性模型代替非线性模型,设计基... 针对大范围工况运行的非线性系统,提出了网络信息模式下的多模型协同预测控制算法.系统发生大范围工况切换时,应用间隙度量理论将非线性系统操作空间分为不同工况下的局部子空间,在每个子空间内采用局部线性模型代替非线性模型,设计基于局部模型的无穷时域预测控制器.针对状态变量在不同子空间的转移问题,考虑预测状态在子区间的转移对控制性能的影响,优化N步时域的控制序列代替单一的反馈控制律,降低多模型预测控制中忽略区间转移带来的保守性.将该算法施加于化工过程中广泛应用的连续搅拌釜式反应器,仿真结果表明了算法的有效性. 展开更多
关键词 网络信息 协同预测控制 间隙度量 多工况系统 线性模型
基于性能触发的双层结构模型预测控制 被引量:1
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作者 王琳 邹媛媛 李少远 《上海交通大学学报》 CSCD 北大核心 2018年第10期1324-1332,共9页
双层控制结构广泛应用于工业过程控制,针对实际系统中不确定性导致的性能下降和控制不可行的问题,提出一种事件触发的动态实时优化(Dynamic Real-Time Optimization,D-RTO)与模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)双层结构.上层... 双层控制结构广泛应用于工业过程控制,针对实际系统中不确定性导致的性能下降和控制不可行的问题,提出一种事件触发的动态实时优化(Dynamic Real-Time Optimization,D-RTO)与模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)双层结构.上层采用经济模型预测控制(Economic MPC,EMPC)对目标函数进行优化,计算最优参考轨迹并传给下层;下层采用MPC使系统跟踪上层轨迹;通过构建基于性能指标的事件触发条件来及时补偿不确定性造成的系统性能损失,无需等到D-RTO的下一次优化.当实际系统性能指标与上层优化的性能指标之差超出阈值时,需要重新求解EMPC,并基于当前状态更新参考轨迹.在此基础上,进一步分析了事件触发的D-RTO与MPC双层控制结构的可行性和闭环稳定性.数值模拟实验验证了方法的有效性. 展开更多
关键词 模型预测控制 双层控制结构 动态实时优化 事件触发 不确定性
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