约束预测控制(Constrained model predictive control,CMPC)中,因约束的存在,优化过程中最优控制作用可能会在可行域的边界取值,也就是说会有一个或多个变量饱和,即约束边界效应.而过程控制中操纵变量饱和是我们不希望出现的.对此,首先...约束预测控制(Constrained model predictive control,CMPC)中,因约束的存在,优化过程中最优控制作用可能会在可行域的边界取值,也就是说会有一个或多个变量饱和,即约束边界效应.而过程控制中操纵变量饱和是我们不希望出现的.对此,首先基于稳态模型,对期望值位于可行域内时最优解必在期望值处达到给出证明;同时证明了期望值在可行域外时最优解可转化为期望值到可行域的投影.其次,针对变量在动态及稳态过程中饱和的情况提出了改善控制性能的措施—调整目标函数;终端约束的加入,为预测控制系统稳定性提供了保障.通过对包含约束的连续搅拌釜式反应器(Continuous stirred tank reactor,CSTR)系统进行仿真实验,验证了所提方法的正确性,并说明了对目标函数进行适当调整,可有效改善系统的控制性能.展开更多
基于欧拉-拉格朗日(Euler Lagrange-EL)模型的有源电力滤波器(Active Power Filter-APF)无源性控制中将对负载谐波电流的跟踪转换为对系统电源电流的控制,降低了控制器的跟踪难度。针对已有的APF无源性控制文献在设计系统电源电流期望...基于欧拉-拉格朗日(Euler Lagrange-EL)模型的有源电力滤波器(Active Power Filter-APF)无源性控制中将对负载谐波电流的跟踪转换为对系统电源电流的控制,降低了控制器的跟踪难度。针对已有的APF无源性控制文献在设计系统电源电流期望平衡点时需要提取负载有功电流,指出负载有功电流只是APF直流侧电压闭环的一个前馈信号,提出一种改进的无需检测负载有功电流的基于EL模型的APF无源性控制方法,在降低控制器算法复杂程度的同时去掉负载有功电流提取算法中数字低通滤波器(Low Pass Filter-LPF)带来的延时。仿真和实验证明了方法的有效性。展开更多
文摘约束预测控制(Constrained model predictive control,CMPC)中,因约束的存在,优化过程中最优控制作用可能会在可行域的边界取值,也就是说会有一个或多个变量饱和,即约束边界效应.而过程控制中操纵变量饱和是我们不希望出现的.对此,首先基于稳态模型,对期望值位于可行域内时最优解必在期望值处达到给出证明;同时证明了期望值在可行域外时最优解可转化为期望值到可行域的投影.其次,针对变量在动态及稳态过程中饱和的情况提出了改善控制性能的措施—调整目标函数;终端约束的加入,为预测控制系统稳定性提供了保障.通过对包含约束的连续搅拌釜式反应器(Continuous stirred tank reactor,CSTR)系统进行仿真实验,验证了所提方法的正确性,并说明了对目标函数进行适当调整,可有效改善系统的控制性能.
