基于RBF神经网络模型动态矩阵预测控制的小麦着水系统设计和应用 被引量：1

1

作者 王凯 《南方农机》 2022年第5期48-52,共5页

在面粉厂的整个制粉工艺流程中,润麦后小麦的湿度值直接决定着面粉出粉率的高低。笔者将电动调节阀和着水绞笼作为小麦着水系统的广义非线性被控对象,分别进行模型分析。针对小麦着水系统具有的时滞性和非线性特性,采用基于RBF神经网络... 在面粉厂的整个制粉工艺流程中,润麦后小麦的湿度值直接决定着面粉出粉率的高低。笔者将电动调节阀和着水绞笼作为小麦着水系统的广义非线性被控对象,分别进行模型分析。针对小麦着水系统具有的时滞性和非线性特性,采用基于RBF神经网络模型动态矩阵预测控制算法实现智能控制,控制器选用西门子S7-300 PLC,并在上位机监控中采用WINCC组态人机画面,用以实现现场监控和数据管理。仿真结果证明:该系统实现了用RBF神经网络对控制对象电动调节阀和着水绞笼的精准模型辨识和DMC对小麦着水系统的预测控制,解决了因控制对象具有时滞特性、非线性导致控制系统不稳定、精度不高等难题;同时,利用PLC、WICC实现了对系统的数据采集和远程控制;通过使用RBF NN DMC控制的小麦着水系统,面粉厂润麦湿度值的精准度、面粉生产合格率进一步提高,并且用水量大幅下降。 展开更多

关键词 小麦着水系统 rbf神经网络模型动态矩阵预测控制 S7-300 PLC WINCC

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车辆主动悬架RBF神经网络的模型预测控制仿真研究

2

作者 顾苏怡 蒋昌华 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第3期410-414,共5页

为了提升车辆行驶的稳定性和乘坐的舒适性,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的模型预测控制(MPC)系统,通过仿真验证主动悬架控制系统的有效性。创建7自由度车辆主动悬架简图,定义了车辆主动悬架动力学方程式。构建主动悬架MPC系统,... 为了提升车辆行驶的稳定性和乘坐的舒适性,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的模型预测控制(MPC)系统,通过仿真验证主动悬架控制系统的有效性。创建7自由度车辆主动悬架简图,定义了车辆主动悬架动力学方程式。构建主动悬架MPC系统,利用RBF神经网络结构捕捉车辆主动悬架系统的复杂动态特性,通过对大量数据的学习和训练,能够快速建立主动悬架MPC参数,最终实现对车辆主动悬架系统的精确控制。利用Matlab软件对车辆主动悬架的车身加速度、悬架位移、轮胎位移进行仿真,评估车辆不同控制策略的行驶性能。结果显示:在路面信号激励下采用MPC,车辆主动悬架的车身加速度、悬架位移、轮胎位移变化幅度较大;采用RBF神经网络的MPC,车辆主动悬架的车身加速度、悬架位移、轮胎位移变化幅度较小。所提出的RBF神经网络MPC系统,能够增强车辆主动悬架抗干扰能力,从而保持车辆行驶的稳定性和舒适性。 展开更多

关键词 车辆 主动悬架 rbf神经网络 模型预测控制 仿真

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基于RBF神经网络陶瓷窑炉温度动态矩阵控制 被引量：4

3

作者 刘伟 王思明 张国武 《中国陶瓷》 CAS CSCD 北大核心 2010年第9期28-30,共3页

陶瓷窑炉普遍具有纯滞后、大惯性、非线性、时变复杂等特点,其精确数学模型往往很难获取。针对这类系统,本文采用RBF神经网络建立被控对象模型,避免了常规控制算法建立对象精确数学模型的困难。应用动态矩阵预测算法实现对被控系统的预... 陶瓷窑炉普遍具有纯滞后、大惯性、非线性、时变复杂等特点,其精确数学模型往往很难获取。针对这类系统,本文采用RBF神经网络建立被控对象模型,避免了常规控制算法建立对象精确数学模型的困难。应用动态矩阵预测算法实现对被控系统的预测控制。该控制方法具有很好的动、静态性能和强鲁棒性。以陶瓷窑炉温度为对象,与PID控制进行了比较;仿真结果证明了所提控制方法的有效性。 展开更多

关键词 陶瓷窑炉 rbf神经网络 动态矩阵控制 温度

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一种基于RBF神经网络预测模型的DMC预测控制 被引量：4

4

作者 李志武 《科学技术与工程》 2010年第7期1643-1647,1651,共6页

研究了一种利用RBF神经网络预测模型的动态矩阵控制算法,首先利用动态节点生成构造性RBF神经网络辨识对象模型,同时预测对象的未来输出,然后用传统的动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正。仿真表明该算法在非线性对象的任意工作点... 研究了一种利用RBF神经网络预测模型的动态矩阵控制算法,首先利用动态节点生成构造性RBF神经网络辨识对象模型,同时预测对象的未来输出,然后用传统的动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正。仿真表明该算法在非线性对象的任意工作点都可以通过神经网络辨识获得工作点附近的近似线性模型,具有较好的实时性。 展开更多

关键词 径向基神经网络 动态矩阵 动态结点生成训练算法 非线性模型预测

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基于RBF神经网络优化的无人驾驶车辆增量线性模型预测轨迹跟踪控制研究 被引量：9

5

作者 肖宗鑫 李晓杰 +2 位作者 肖宗烁 张志文 董小瑞 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2021年第3期36-45,共10页

研究了无人驾驶车辆的轨迹跟踪问题,基于RBF(径向基函数)神经网络的自适应补偿和鲁棒控制分别设计了2种优化后的ILTV-MPC(增量线性时变模型预测控制)轨迹跟踪控制系统。建立了ILTV-MPC轨迹跟踪控制器,利用RBF神经网络的局部逼近特性,设... 研究了无人驾驶车辆的轨迹跟踪问题,基于RBF(径向基函数)神经网络的自适应补偿和鲁棒控制分别设计了2种优化后的ILTV-MPC(增量线性时变模型预测控制)轨迹跟踪控制系统。建立了ILTV-MPC轨迹跟踪控制器,利用RBF神经网络的局部逼近特性,设计了RBF自适应补偿控制器逼近模型的不精确部分;进而将逼近过程产生的误差作为外部干扰,设计了RBF鲁棒优化控制器,从而对逼近误差予以抑制。应用Lyapunov稳定性分析推导出隐含层网络权值训练规则,证明了控制系统的稳定性。当行驶在良好路面时,与传统ILTV-MPC相比,RBF补偿-ILTV-MPC最大误差减小约38.73%;RBF鲁棒-ILTV-MPC最大误差减小约68.42%。结果表明:RBF鲁棒控制较RBF补偿控制可进一步提高ILTV-MPC控制器的跟踪精度,减轻车辆侧滑程度,提高车辆行驶稳定性。 展开更多

关键词 模型预测控制 rbf神经网络 补偿控制 鲁棒控制 LYAPUNOV函数

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废水中和过程的RBF神经网络预测控制 被引量：6

6

作者 周洪煜 梁东义 周松杰 《控制工程》 CSCD 北大核心 2014年第1期79-83,共5页

废水中和过程有较强的非线性、时变性和滞后特性,对于过程模型的辨识与控制较为困难,采用常规的线性化模型或传统PID控制方法存在模型过于复杂,算法难以在线实施,控制精度不能保证等问题,很难取得满意的控制效果、针对该问题,应用酸碱... 废水中和过程有较强的非线性、时变性和滞后特性,对于过程模型的辨识与控制较为困难,采用常规的线性化模型或传统PID控制方法存在模型过于复杂,算法难以在线实施,控制精度不能保证等问题,很难取得满意的控制效果、针对该问题,应用酸碱中和的强酸当量模型,提出了一种基于敏感度(Sensitivity Analysis,SA)和动态粒子群优化算法(Dynamic Particle Swarm Optimization,DPSO)相结合的RBF神经网络模型辨识方法,通过调整网络结构和辨识出系统的滞后时间来提高模型辨识效率和预测精度,将RBF神经网络辨识器与神经网络控制器相结合构成电厂废水处理pH中和过程的预测控制系统。经过仿真研究和试验验证,与电厂实际应用的PID控制方法相比较,该方法能有效地对pH值进行控制,并实现较小的控制误差和节约药剂的效果。 展开更多

关键词 迟延系统 pH中和 SA—DPSO算法 模型辨识 预测控制 rbf神经网络

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基于神经网络的温室土壤水分动态预测模型研究 被引量：5

7

作者 万博雨 付聪 +2 位作者 郑世健 范玉德 刘知贵 《节水灌溉》 北大核心 2017年第11期72-76,共5页

针对智能温室变量施水的土壤水分预测问题,建立基于神经网络的土壤水分动态预测模型。以Delaunay三角剖分布点方法为基础,并将种植区域离散成若干单元。对各离散单元,模糊其土壤喷灌量,将单位时间土壤含水量的变化映射成土壤水势变化。... 针对智能温室变量施水的土壤水分预测问题,建立基于神经网络的土壤水分动态预测模型。以Delaunay三角剖分布点方法为基础,并将种植区域离散成若干单元。对各离散单元,模糊其土壤喷灌量,将单位时间土壤含水量的变化映射成土壤水势变化。考虑到土壤的时空特性,使用MATLAB建立以预测单元表层测量点土壤含水量、土壤温度和单位时间土壤含水量变化量作为输入,未来时刻该单元中心土壤深层含水量作为输出的BP神经网络和RBF神经网络预测模型。利用温室实际数据验证模型的准确性,通过比较两种神经网络模型结果,得出RBF神经网络模型具有较好实用性,为温室精细化变量施水的实现奠定基础。 展开更多

关键词 动态预测模型 DELAUNAY三角剖分 土壤含水量 水势 BP神经网络 rbf神经网络

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基于神经网络模型的扩展优化自校正预测控制 被引量：1

8

作者 董光平 方敏 王经维 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2002年第6期1163-1166,共4页

利用前馈神经网络权初值优化的快速BP算法建立对象的非线性预测模型,采用分段线性化的技术建立动态线性模型,基于该线性模型进行滚动优化,同时用非线性预测模型对其进行补偿,实现对具有时延的非线性系统的预测控制,较好地解决了非线性... 利用前馈神经网络权初值优化的快速BP算法建立对象的非线性预测模型,采用分段线性化的技术建立动态线性模型,基于该线性模型进行滚动优化,同时用非线性预测模型对其进行补偿,实现对具有时延的非线性系统的预测控制,较好地解决了非线性系统存在时变、模型失配等情况下的控制问题。仿真实验表明由它构成的控制系统具有很好的动态响应和较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 神经网络模型 优化 自校正预测控制 动态线性模型 非线性系统 控制系统

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基于局部模型网络的主汽温阶梯式动态矩阵控制

9

作者 石轲 董泽 孙明 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第10期1812-1822,共11页

火电厂主汽温系统的大惯性、时变性和多扰动等特点导致采用传统串级PID控制难以取得令人满意的控制效果。为了克服传统控制方案的缺陷,提出了一种基于局部模型网络的多模型阶梯式动态矩阵控制算法。首先,通过引入阶梯式策略有效解决了... 火电厂主汽温系统的大惯性、时变性和多扰动等特点导致采用传统串级PID控制难以取得令人满意的控制效果。为了克服传统控制方案的缺陷,提出了一种基于局部模型网络的多模型阶梯式动态矩阵控制算法。首先,通过引入阶梯式策略有效解决了原始动态矩阵控制算法固有的矩阵求逆问题;其次,通过引入扰动前馈补偿,提高了主汽温系统的抗扰动能力;最后,针对不同工况下动态特性大幅度变化的主汽温对象,设计了基于局部模型网络的多模型阶梯式动态矩阵控制器。仿真结果表明,相比于传统控制算法,所提算法明显提升了主汽温系统的全局设定值跟踪性能、抗扰动性能和鲁棒性能,可以满足火电机组主汽温的控制要求。 展开更多

关键词 动态矩阵控制 阶梯式策略 多模型预测控制 局部模型网络 主汽温控制

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基于自适应模糊神经网络的非线性系统模型预测控制 被引量：21

10

作者 周红标 张钰 +2 位作者 柏小颖 刘保连 赵环宇 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期3201-3212,共12页

针对非线性动态系统的控制问题,提出了一种基于自适应模糊神经网络(adaptive fuzzy neural network,AFNN)的模型预测控制(model predictive control,MPC)方法。首先,在离线建模阶段,AFNN采用规则自分裂技术产生初始模糊规则,采用改进的... 针对非线性动态系统的控制问题,提出了一种基于自适应模糊神经网络(adaptive fuzzy neural network,AFNN)的模型预测控制(model predictive control,MPC)方法。首先,在离线建模阶段,AFNN采用规则自分裂技术产生初始模糊规则,采用改进的自适应LM学习算法优化网络参数;然后,在实时控制过程,AFNN根据系统输出和预测输出之间的误差调整网络参数,从而为MPC提供一个精确的预测模型;进一步,AFNN-MPC利用带有自适应学习率的梯度下降寻优算法求解优化问题,在线获取非线性控制量,并将其作用到动态系统实施控制。此外,给出了AFNN-MPC的收敛性和稳定性证明,以保证其在实际工程中的成功应用。最后,利用数值仿真和双CSTR过程进行实验验证。结果表明,AFNN-MPC能够取得优越的控制性能。 展开更多

关键词 非线性系统 动态建模 模型预测控制 过程控制 模糊神经网络 自适应学习率

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基于混合神经网络的非线性预测函数控制 被引量：11

11

作者 周洪煜 张坚 +1 位作者 游立科 张峰 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期110-113,共4页

针对基本预测函数控制只能用于线性对象的控制这一不足,提出了基于混合神经网络的非线性预测函数控制.混合神经网络由BP网络和线性神经网络串连组成.采用混合神经网络对可用Hammerstein模型描述的非线性对象进行有效的辨识.其中,BP网络... 针对基本预测函数控制只能用于线性对象的控制这一不足,提出了基于混合神经网络的非线性预测函数控制.混合神经网络由BP网络和线性神经网络串连组成.采用混合神经网络对可用Hammerstein模型描述的非线性对象进行有效的辨识.其中,BP网络反映了非线性静态增益,线性神经网络反映了线性动态子系统.利用BP网络求出非线性静态增益的逆并与非线性对象串联,抵消非线性对象中的非线性静态增益部分,将非线性对象的控制问题转化为对线性对象的控制问题,实现了对非线性对象的预测函数控制.当被控对象的特性发生变化时,可对混合神经网络权值及时进行修正并调整控制器参数使控制系统始终保持良好的控制性能.仿真结果表明,此控制系统具有良好的控制效果. 展开更多

关键词 混合神经网络 HAMMERSTEIN模型 预测函数控制 非线性静态增益 线性动态子系统

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一种基于PSO的自适应神经网络预测控制 被引量：8

12

作者 苏成利 吴云 刘晓琴 《控制工程》 CSCD 北大核心 2009年第4期454-457,共4页

针对非线性系统,提出了一种基于微粒群优化(PSO)的自适应神经网络预测控制方法。采用对角递归网络(DRNN)对非线性系统进行建模,并利用扩展卡尔曼滤波(EKF)递推估计算法在线计算网络模型参数的Jacobian矩阵以实现模型参数的自适应。利用... 针对非线性系统,提出了一种基于微粒群优化(PSO)的自适应神经网络预测控制方法。采用对角递归网络(DRNN)对非线性系统进行建模,并利用扩展卡尔曼滤波(EKF)递推估计算法在线计算网络模型参数的Jacobian矩阵以实现模型参数的自适应。利用PSO算法在线优化求解非线性系统的预测控制律,以克服传统基于梯度法的非线性规划方法求解预测控制律时对初始条件非常敏感的缺点。生化发酵过程的仿真结果表明,所提出的控制方法具有良好的跟踪能力和抗干扰能力。 展开更多

关键词 模型预测控制 动态递归神经网络 微粒群优化 非线性系统

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基于汽车领域的神经网络动态矩阵的误差补偿控制研究

13

作者 潘春森 《现代电子技术》 北大核心 2015年第15期87-89,94,共4页

基于预测控制算法的动态矩阵控制理论,改进得到了算法模型的误差相关矩阵,给出约束多变量DMC模型以及神经网络误差补偿的动态矩阵控制验证,在误差控制仿真验证中,应用神经网络误差补偿的预测控制效果优势明显,这一研究对模糊预测技术的... 基于预测控制算法的动态矩阵控制理论,改进得到了算法模型的误差相关矩阵,给出约束多变量DMC模型以及神经网络误差补偿的动态矩阵控制验证,在误差控制仿真验证中,应用神经网络误差补偿的预测控制效果优势明显,这一研究对模糊预测技术的进一步推广应用有一定的促进作用。 展开更多

关键词 动态矩阵控制 预测模型 神经网络 误差补偿

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基于多模型动态矩阵预测的冷却剂平均温度控制 被引量：5

14

作者 钱虹 金蔚霄 《热力发电》 CAS 北大核心 2015年第11期98-103,108,共7页

由于核反应堆堆芯R棒棒位与冷却剂平均温度动态关系的非线特性,现有核电机组固定负荷控制系统的堆芯核功率难以快速跟踪机组负荷变化,对此,建立了表征R棒棒位与冷却剂平均温度动态特性关系的非参数模型组,基于动态矩阵预测控制算法设计... 由于核反应堆堆芯R棒棒位与冷却剂平均温度动态关系的非线特性,现有核电机组固定负荷控制系统的堆芯核功率难以快速跟踪机组负荷变化,对此,建立了表征R棒棒位与冷却剂平均温度动态特性关系的非参数模型组,基于动态矩阵预测控制算法设计了多模型控制器,并采用MATLAB/SIMULINK软件构建了冷却剂平均温度多模型动态矩阵预测控制系统,与核电站仿真模型连接构成仿真平台。利用该平台,在高功率运行状态下基于核电机组仿真模型数据,将多模型动态矩阵预测控制器与传统PI控制器进行了仿真对比。2 000s内冷却剂平均温度跟踪性能评价指标和仿真结果表明,在机组负荷升、降过程中多模型动态矩阵预测控制器作用下的冷却剂平均温度跟踪能力显著优于传统PI控制器。 展开更多

关键词 核电机组 核反应堆 堆芯 R棒棒位 冷却剂 平均温度 多模型 动态矩阵预测控制

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基于Kalman滤波的自适应离散递归神经网络模型的研究及应用 被引量：1

15

作者 王远景 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第z2期586-588,共3页

提出一种新基于自适应自回归神经网络控制模型,能够对未知的非线性动态系统进行预测控制,并成功地将其应用在化工热交换过程的流速与温度控制中,系统具有较好的鲁棒性。

关键词 自回归神经网络 非线性动态过程 模型预测控制 滤波

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最简点预测动态矩阵控制器的性能分析 被引量：2

16

作者 罗中良 高潮 +1 位作者 张前进 邱卫根 《兰州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2002年第2期77-82,共6页

定义了线性系统脉冲响应模型的相对模型误差和模型失配时的最小鲁棒指数 ,并在此基础上分析了各种拍控制器的性能 .指出动态矩阵控制所能达到的性能的极限 。

关键词 点预测动态矩阵 控制器 性能分析 模型误差 最小鲁棒指数 鲁棒性 模型失配 预测控制

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PSO算法在多模型自校正动态矩阵控制中的应用 被引量：2

17

作者 岳恒 张海军 柴天佑 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期153-156,165,共5页

为解决多模型控制中固定模型获取问题,将粒子群优化(PSO)算法应用于多模型自校正动态矩阵控制.对一类含跳变参数的单输入单输出离散时间系统,当模型参数突然跳变时,通过PSO算法在线优化自适应模型参数,并根据模型相似度实现固定模型的... 为解决多模型控制中固定模型获取问题,将粒子群优化(PSO)算法应用于多模型自校正动态矩阵控制.对一类含跳变参数的单输入单输出离散时间系统,当模型参数突然跳变时,通过PSO算法在线优化自适应模型参数,并根据模型相似度实现固定模型的动态管理,以有效控制模型数量和减轻系统负担.模型切换策略用于选择当前与实际被控对象最接近的控制器.仿真结果表明,该方法能够较大地改善系统的瞬态响应,优于常规的自校正动态矩阵控制算法;并说明了其有效性和可行性. 展开更多

关键词 多模型 粒子群 自校正 动态矩阵 预测控制

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空间网壳结构风振抑制的动态矩阵预测控制分析 被引量：1

18

作者 黄真 周岱 王亮 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期981-984,989,共5页

将传统预测控制方法进行改进并应用于空间网壳结构风致振动控制,采用动态矩阵预测控制理论来定义衰减函数参考轨迹,以适应空间网壳结构的风振控制特点,建立了空间网壳结构风振预测控制系统模型,采用多种结构响应反馈机制,选用典型网壳... 将传统预测控制方法进行改进并应用于空间网壳结构风致振动控制,采用动态矩阵预测控制理论来定义衰减函数参考轨迹,以适应空间网壳结构的风振控制特点,建立了空间网壳结构风振预测控制系统模型,采用多种结构响应反馈机制,选用典型网壳模型进行风荷载作用下的预测控制计算和控制效果分析.通过改变空间结构模型参数,探讨了空间网壳结构风振的动态矩阵预测控制的鲁棒性. 展开更多

关键词 空间网壳 风振 动态矩阵控制 预测模型

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Internet下双渠道闭环供应链动态模型及其预测控制 被引量：5

19

作者 郭海峰 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2018年第12期3157-3164,共8页

针对Internet下既包含电子商务网络渠道和传统分销渠道的双源渠道正向物流,又包含退货、再制造的双渠道逆向物流,建立了闭环供应链网络动态模型;给出模型预测控制方法的一般步骤,以及系统牛鞭效应、正向牛鞭效应和再制造牛鞭效应的l2范... 针对Internet下既包含电子商务网络渠道和传统分销渠道的双源渠道正向物流,又包含退货、再制造的双渠道逆向物流,建立了闭环供应链网络动态模型;给出模型预测控制方法的一般步骤,以及系统牛鞭效应、正向牛鞭效应和再制造牛鞭效应的l2范数量化方法;通过仿真讨论了模型预测控制方法对系统生产、订货和库存波动的平滑作用,对于3种牛鞭效应的抑制效果,进一步讨论了渠道偏好对系统牛鞭效应的影响。所提算法的本质是通过滚动优化和滚动实施不断适时调整订货量、生产量等控制变量,使系统在稳定的前提下得到良好的动态性能,从而抑制牛鞭效应。 展开更多

关键词 电子商务 双渠道闭环供应链网络 牛鞭效应 模型预测控制 动态矩阵

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动态矩阵预测控制一种PLC实现 被引量：1

20

作者 沈波 高嵩 +2 位作者 尹丰丰 张绍忱 卞宁 《中国矿业》 2023年第S02期83-86,共4页

现场浮选控制实践时遇到一个结构简单但因时变特性,导致控制难度较大的问题。使用经典PID参数变化范围大,同时系统耦合导致维护难度大,使用先进控制理论通常需要复杂的计算机控制软件和抽象的理论,现场技术人员难以理解。因此本文尝试... 现场浮选控制实践时遇到一个结构简单但因时变特性,导致控制难度较大的问题。使用经典PID参数变化范围大,同时系统耦合导致维护难度大,使用先进控制理论通常需要复杂的计算机控制软件和抽象的理论,现场技术人员难以理解。因此本文尝试采用一阶模型,以及模型预测控制理论中的动态矩阵控制方法结合实际情况进行降维,用一种简单易懂的方式,设计了可在PLC中实现的动态矩阵预测控制方案,将问题简化为求解一元二次方程极值的问题,借用动态矩阵控制方法中的误差矫正及滚动优化的特点弥补一阶模型的误差。 展开更多

关键词 浮选 一阶模型 模型预测控制 动态矩阵控制(DMC) PLC

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