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数据驱动预整定自适应子空间模型预测控制 被引量:1
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作者 韩璞 刘淼 贾昊 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期332-340,共9页
针对电厂过热汽温系统的大迟延、大惯性、时变等的特性,研究其预测控制问题,提出一种数据驱动预整定自适应子空间模型预测控制方法 PTA-MPC(Pre Tuning Adaptive Subspace Model Predictive Control),结合子空间辨识和状态空间预测控制... 针对电厂过热汽温系统的大迟延、大惯性、时变等的特性,研究其预测控制问题,提出一种数据驱动预整定自适应子空间模型预测控制方法 PTA-MPC(Pre Tuning Adaptive Subspace Model Predictive Control),结合子空间辨识和状态空间预测控制的优点。通过子空间辨识得到多个工况在输入信号满足持续激励的情况下的状态空间模型。通过状态空间模型递推出预测控制律,利用粒子群算法对各工况下的控制器参数进行整定。采用最小二乘参数估计的方法将多工况下的状态空间模型及预测控制器参数进行平滑处理。给出了PTA-MPC在串级控制中设计的步骤。仿真实验的结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 子空间辨识 状态空间模型 预测控制 预整定自适应
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