预测控制_外文翻译

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1、杭州电子科技大学信息工程学院毕业设计(论文)外文文献翻译毕业设计(论文)题目多变量解耦预测算法研究翻译题目一种多变量模型预测控制算法的优化策略系自动控制系专业自动化姓名蔡东东班级08092811学号08928106指导教师左燕一种多变量模型预测控制算法的优化策略RahulShridharandDouglasJ.Cooper*摘要:在模型预测控制结构中移动压缩系数有两个目的:包括压缩集结控制作用和系统矩阵转置。这里提出的工作利用这种双重作用产生一个解析表达式,计算出适当的移动压缩系数作为一个函数的过程模型参数,其他模型预测算法

2、设计参数,系统矩阵的分块条件数。发展根据多变量系统矩阵的一个近似Hankel矩阵结构。这项工作的主要贡献是在整体模型预测控制调整策略的解析表达式中推导出移动压缩系数并进行了证明(文献1)。实例介绍显示,移动抑制系数保持适当缩减,当其他的模型预测算法设计参数和过程特点改变时,以产生一致的闭环性能。这种调整方法是适用于自由多变量过程,包括非线性方程系统。1.前言模型预测控制作为一种先进控制算法已经在工业控制中广泛运用(Richalet,1993;Deshpandeetal.,1995;VanDoren,1997)。一些评论文章从

3、学术的角度来看(Garcı´aetal.,1989;MorariandLee,1991;Ricker,1991;MuskeandRawlings,1993;LeeandCooley,1997),从工业的角度考虑模型预测算法。(PrettandGarcı´a,1988;Richalet,1993;Clarke,1994;Froisy,1994,CamachoandBordons,1995;QinandBadgwell,1997)“滚动”这个概念对于模型预测算法是使它区别于典型控制方法的关键因素,如图1所示。动态矩阵控制(DMC

4、)(CutlerandRamaker,1980;Cutler,1983)是一种运用于化工领域中非常受欢迎的模型控制算法。(QinandBadgwell,1997)。出于这个原因,DMC控制器也在这样的背景下被提出。动态矩阵控制算法只能应用于线性工作条件下。限制处理,即多个过程和执行目标结合起来直接被模型预测控制公式化,在工业应用中是非常重要的所以必须研究建立后,结果在这里提出解决。这项研究具有贡献,因为它提供了独特的见解DMC控制法的结构,具体来说,它建立了动态特性的一个过程,DMC的调优参数的选择,决定如何移动抑制系数,需

5、要取得一致的闭环性能值。调整线性和非线性多输入多输出已经在阵列研究中得到解决。这些措施包括:系统的试验和调整错误程序(e.g.,Cutler,1983;Ricker,1991),和常用的调节技术,如移动抑制方法(e.g.,Marchettietal.,1983),输入受阻(Ricker,1985),在“M=1”进行配置(Maurathetal.,1988),主变量的选择(Maurathetal.,1985)。DMC其他调整战略,如关于稳定等方面作为调整(Garcı´aandMorari,1982;ClarkeandScatt

6、olini,1991;RawlingsandMuske,1993),鲁棒性(Ohshimaetal.,1991;LeeandYu,1994)和执行性能(McIntoshetal.,1992;HindeandCooper,1995;MeganandCooper,1995;Palavajjhalaetal.,1994)。调谐装置的不等式约束的使用也被一些研究者研究。建立在这些研究人员的工作上,以前的文章中证实,此举抑制系数可以作为主要的可调参数,在调整单输入单输出的矩阵控制算法。在先前工作的贡献是一个解析表达式计算系统矩阵的条件

7、数保持目标值其他调谐参数的选择,不论此举抑制系数等。这反过来又导致适度调节变量的举动大小和一致的闭环系统性能研究。图1.模型预测算法的滚动优化这里介绍的工作在多变量的情况下更具挑战性,这种方法比较正式。方法是计算什么,现在变成一套移动抑制系数λs²(s=1,2,…,S),这样的条件数在整个系统中矩阵的对角线块举行目标值。系统矩阵的条件数与预测误差在操纵变量的相对变化相。多变量系统,λs²的值在系统矩阵对角线块固定在一个较低的目标值,不论过程的特点和在矩阵控制算法其余的可调参数的选择,确保在相应的操纵变量的适当变化。当所有的块

8、对角条件数是固定在一个相似函数,结果主持控制器活动和一致的闭环性能。表1总结了在多输入多输出矩阵控制算法的工艺特点的基础上调整参数的文献中一些主流的指南。提出的方法是适用于一类开环稳定,多变量过程。这项工作的一个重要贡献是除了移动抑制系数的解析表达式为λs²的工艺特点和矩阵控制算法的这些可

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