一种面向大规模工业过程的分布式模型预测控制方法技术

本发明专利技术涉及大规模工业过程控制技术领域，具体公开了一种面向大规模工业过程的分布式模型预测控制方法，包括：S1：将大规模工业过程分为多个相对独立的子系统，根据子系统将集中目标解析分解；S2：根据分解结果设计控制器，并使其能够根据局部目标和约束条件来生成控制指令；S3：将控制器划分到不同的组，建立协调方案来实现控制器间的实时通讯或信息交换；本发明专利技术将复杂的大规模工业过程的实时问题求解分散到各个子系统中去分布式实现，同时各个子系统之间通过网络进行通信和信息共享，采用协同控制结合分布式优化集成子系统控制行为和全局优化，从而降低了问题的规模和复杂性，提高系统的鲁棒性、稳定性和性能，并降低计算负载和通信开销。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于大规模工业过程控制，具体涉及一种面向大规模工业过程的分布式模型预测控制方法。

技术介绍

1、随着计算机网络的迅速发展，控制作为一种信息处理手段已不限于集中式的控制，而更多地为分布式控制所取代，这就给传统的控制问题带来了新的挑战和要求。预测控制作为一种先进的过程控制方法已被广泛地应用在各种工业过程中，实际系统中大量而广泛存在的是复杂高维的大规模系统，其变量和约束的数目常常是几十个甚至是上百个，对于这样一类大规模预测控制的在线实现问题就显得十分重要。

2、如果采用集中式的整体求解，对计算机的性能和处理速度等要求很高，而在实际工业系统中必须考虑经济性，因此人们更愿意采用多台廉价的微机取代高性能计算机对复杂的工业对象进行控制，同时希望保持良好的控制性能，通信网络的建立和现场总线的发展为这种需求提供了可能性。虽然计算机计算力也在不断增强，但是针对大规模工业过程的分布式模型预测控制问题的高效求解仍然是很多要求实时工程控制的应用场景下的难题。

3、因此，有必要提出一种面向大规模工业过程的分布式模型预测控制方法，以至少部分地解决现有技本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种面向大规模工业过程的分布式模型预测控制方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种面向大规模工业过程的分布式模型预测控制方法，其特征在于：所述解析分解将控制目标细分为不同的控制问题，并将其与对应子系统关联起来，所述在S1中采用相关性分析将工业过程分解为不同的子系统，所述在S1中子系统之间通过网络进行通信和信息共享。

3.根据权利要求2所述的一种面向大规模工业过程的分布式模型预测控制方法，其特征在于：所述在S2中对于每个控制问题设计一个对应的控制器，所述局部目标与控制问题是相对应的，且约束条件基于局部目标对控制问题的处理方式进行约束，所述在S2中根...

【技术特征摘要】

1.一种面向大规模工业过程的分布式模型预测控制方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种面向大规模工业过程的分布式模型预测控制方法，其特征在于：所述解析分解将控制目标细分为不同的控制问题，并将其与对应子系统关联起来，所述在s1中采用相关性分析将工业过程分解为不同的子系统，所述在s1中子系统之间通过网络进行通信和信息共享。

3.根据权利要求2所述的一种面向大规模工业过程的分布式模型预测控制方法，其特征在于：所述在s2中对于每个控制问题设计一个对应的控制器，所述局部目标与控制问题是相对应的，且约束条件基于局部目标对控制问题的处理方式进行约束，所述在s2中根据大规模工业过程的目标和整体条件对子系统的控制指令进行计算得到全局的最优控制指令。

4.根据权利要求3所述的一种面向大规模工业过程的分布式模型预测控制方法，其特征在于：所述在s3中控制器间信息的交换程度与控制行为的整体成本相平衡，所述协调方案中将闭环控制行为相对输出测量值的灵敏度作为标准来确定该输出测量值是否对控制器组有用，所述协调方案包括迭代求解、控制行为选择、控制问题修改和自动学习。

5.根据权利要求4所述的一种面向大规模工业过程的分布式模型预测控制方法，其特征在于：所述迭代求解是指每一个控制器在考虑到相邻控制器决策的同时...

【专利技术属性】
技术研发人员：王新丽，扈静，孙一品，高阳，葛沐雨，罗子惟，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：