双层结构预测控制研究进展
文献类型：期刊论文
| 作者 | 邹涛 ; 潘昊; 丁宝苍; 于海斌
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| 刊名 | 控制理论与应用
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| 出版日期 | 2014 |
| 卷号 | 31期号:10页码:1327-1337 |
| 关键词 | 模型预测控制 双层结构 积分过程 稳态分析 奇异性 |
| ISSN号 | 1000-8152 |
| 其他题名 | Research development of two-layered predictive control |
| 产权排序 | 1 |
| 通讯作者 | 邹涛 |
| 中文摘要 | 现代工业大系统的优化控制采用递阶结构，其中以预测控制为代表的先进过程控制已经成为重要的一级目前，主流的工业预测控制技术均采用双层结构，即包含稳态优化层和动态控制层双层结构预测控制技术可以有效解决复杂工业过程常见的多目标优化、多变量控制的难点问题本文简要总结了双层结构预测控制的算法，并从控制输入与被控输出稳态关系入手分析了多变量预测控制稳态解的相容性和唯一性，说明了稳态优化的重要性针对双层结构预测控制与区间预测控制的性能比较、稳态模型的奇异性以及闭环系统动态特性等提出了一些见解，并指出了需要重点研究的主题 |
| 英文摘要 | Modern large-scale industrial control systems adopt hierarchical structures, where the advanced process control with model predictive control (MPC), as its representative, has been considered one of the most important achievements. The two-layered structure, i.e., the steady state optimization layer and the dynamic control layer, is dominant in the industrial MPC technology. The two-layered MPC can effectively handle the multi-objective optimization and multi-variable control problems in the complex processes. The algorithm of two-layered MPC is briefly summarized. The compatibility and uniqueness of the steady state solutions for the multi-variable MPC are analyzed based on the steady-state relationship between the control inputs and the controlled outputs, demonstrating the importance of the steady state optimization. Viewpoints are presented on issues such as performance comparisons between two-layered MPC and zone MPC, the singularity of the steady-state model, and the dynamics of the closed-loop system. Topics requiring further researches are pointed out. |
| 收录类别 | EI ; CSCD |
| 资助信息 | 国家自然科学基金资助项目(61374112, 61174095, 61074059);中国科学院重点部署项目(KGED-EW-302) |
| 语种 | 中文 |
| CSCD记录号 | CSCD:5288608 |
| 公开日期 | 2014-11-29 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/15294]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_信息服务与智能控制技术研究室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 邹涛,潘昊,丁宝苍,等. 双层结构预测控制研究进展[J]. 控制理论与应用,2014,31(10):1327-1337. |
| APA | 邹涛,潘昊,丁宝苍,&于海斌.(2014).双层结构预测控制研究进展.控制理论与应用,31(10),1327-1337. |
| MLA | 邹涛,et al."双层结构预测控制研究进展".控制理论与应用 31.10(2014):1327-1337. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
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