公开(公告)号：CN103472723A

公开(公告)日：2013-12-25

申请号：CN201310363168.4

申请日：2013-08-19

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 王昕 ,  宋治强

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种基于多模型广义预测控制器的预测控制方法，在抑制过程扰动的同时，使预设的期望输出值跟踪所述最优设定值轨迹，并采用多个固定模型和多个自适应模型并行辨识系统的动态特性，获得系统的实际输出值和最优的输入控制量。本发明还提供了一种预测控制系统，采用DRTO双层结构，用多模型广义预测控制器代替现有的单模型广义预测控制器。本发明具有以下有益效果：更好地匹配了生产中的实际过程特征，降低系统成本消耗，提高系统经济效益；提高了系统暂态性能和系统模型参数跳变时系统的调节能力；可以有效的消除扰动对系统输出的干扰；降低由于DRTO双层结构中优化层与控制层模型不一致对经济效益的影响。

公开(公告)号：CN103425048A

公开(公告)日：2013-12-04

申请号：CN201310191901.9

申请日：2013-05-22

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 王昕 ,  宋治强

IPC: G05B13/04

Abstract: 一种基于动态优化的多模型广义预测控制系统，其包括动态优化层、MPC层以及基础控制层；所述动态优化层位于上层，其计算出关键控制变量的优化值作为MPC层的最优设定值；所述MPC层位于下层在待优化变量满足模型动态行为的条件下采用滚动优化的预测算法对该待优化变量进行调节，使其跟踪S1中得出的最优设定值；所述基础控制层位于底层，将该待优化变量的最终优化值送至执行机构。本发明降低系统成本消耗，提高系统经济效益，并且可以提高系统暂态性能以及系统模型参数跳变的调节能力，同时还可以有效的消除扰动对系统输出的干扰。

公开(公告)号：CN103425048B

公开(公告)日：2017-03-15

申请号：CN201310191901.9

申请日：2013-05-22

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 王昕 ,  宋治强

IPC: G05B13/04

Abstract: 一种基于动态优化的多模型广义预测控制系统，其包括动态优化层、MPC层以及基础控制层；所述动态优化层位于上层，其计算出关键控制变量的优化值作为MPC层的最优设定值；所述MPC层位于下层在待优化变量满足模型动态行为的条件下采用滚动优化的预测算法对该待优化变量进行调节，使其跟踪S1中得出的最优设定值；所述基础控制层位于底层，将该待优化变量的最终优化值送至执行机构。本发明降低系统成本消耗，提高系统经济效益，并且可以提高系统(56)对比文件陈增强 等.一种新型的快速无超调预测控制器及其应用《.工业仪表与自动化装置》.2002,(第4期),李小田.多模型阶梯式广义预测控制策略研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2012,(第6期),

公开(公告)号：CN104375475B

公开(公告)日：2018-05-04

申请号：CN201410409098.6

申请日：2014-08-19

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 王昕 ,  宋治强

IPC: G05B19/418

CPC classification number: Y02P90/02

Abstract: 本发明提供了一种间歇反应器中间歇反应过程的优化控制方法，包括如下步骤：S100：采用TLBO算法，依据接收到的经济优化指标，计算出控制对象的最优值轨迹作为控制层的参考轨迹；S200：在间歇反应过程中，采用一个线性广义预测控制器保证闭环系统的输入输出信号有界，采用一个非线性神经网络广义预测控制器补偿系统的非线性项，在每个采样时刻根据预设的切换性能指标选择线性广义预测控制器或非线性神经网络广义预测控制器，使被控对象追踪S100得到的最优值轨迹；S300：通过一个底层控制器抑制、消除进入到系统中的扰动对输出的影响，进而将控制对象的值输出。

公开(公告)号：CN104375475A

公开(公告)日：2015-02-25

申请号：CN201410409098.6

申请日：2014-08-19

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 王昕 ,  宋治强

IPC: G05B19/418

CPC classification number: Y02P90/02 ,  G05B19/41885

Abstract: 本发明提供了一种间歇反应器中间歇反应过程的优化控制方法，包括如下步骤：S100：采用TLBO算法，依据接收到的经济优化指标，计算出控制对象的最优值轨迹作为控制层的参考轨迹；S200：在间歇反应过程中，采用一个线性广义预测控制器保证闭环系统的输入输出信号有界，采用一个非线性神经网络广义预测控制器补偿系统的非线性项，在每个采样时刻根据预设的切换性能指标选择线性广义预测控制器或非线性神经网络广义预测控制器，使被控对象追踪S100得到的最优值轨迹；S300：通过一个底层控制器抑制、消除进入到系统中的扰动对输出的影响，进而将控制对象的值输出。