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利用社区发现算法研究了一种复杂非线性化工系统的子系统分解方法,并进行了分布式模型预测控制设计。引入信息图论的节点表示系统的状态、输入和输出变量,构建非线性过程系统的加权有向图,节点通过加权边连接,加权反映了节点间连接的强度,因而能够同时反映系统内部的连通性和连接强度。利用社区结构发现算法将所有变量分成子系统的群组,使得每个组内的关联比不同组间的相互作用强,从而得到复杂化工过程系统的子系统分解。针对连续搅拌反应釜过程,实施子系统分解,并设计分布式模型预测控制算法,结果表明,所提出的子系统分解方法更能考虑子系统之间的连接权重,得到更有利于分布式模型预测控制的子系统划分,提升系统控制的性能。 相似文献
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提出一种基于加权有向图的社区发现子系统划分方法, 并应用于分布式状态估计设计. 针对一类复杂非线
性系统, 构建考虑连接边强度的加权有向图, 引入社区发现算法将复杂非线性系统划分成多个子系统. 同时考虑子
系统之间连接边的数量和有向图顶点之间的连接强度, 使得划分得到的子系统内部关联较强, 而子系统之间的耦合
强度较弱. 针对划分得到的子系统, 设计基于信息交互的分布式滚动时域估计算法, 并与已有的子系统划分方法对
比, 在相同的状态估计设定下, 所提出的子系统划分方法能够有效提高状态估计的性能. 相似文献
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设计一种次序优化机制,提出一类饱和受限不确定系统的次序优化多步预测控制方法.将系统的输入分解成多个子集合,在各采样周期仅对其中一个集合的输入进行优化,待优化的输入保持上一优化值.针对每个输入集合,确定闭环系统的不变集条件,将次序优化预测控制器设计问题转化成“最小-最大”优化问题,通过求解一组线性矩阵不等式问题得到控制器.仿真算例表明,采用次序优化预测控制方法可以减少控制器的设计时间. 相似文献
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针对线性参数变化(LPV)系统提出一种切换控制器参数化设计方法.基于Youla参数化思想,将控制器设计过程分解为两个步骤.首先,设计一个中心控制器保证闭环系统的全局$H_\infty$性能;其次,将参数变化区域划分为若干个子区域,在每个子区域中将中心控制器进行线性分式变换,得到切换控制器自由参数的状态空间实现,将切换控制器转换为自由参数之间的切换.基于所提出的切换LPV控制器线性分式变换实现方法,不仅可以保证在任意切换的情况下子系统各自局部的$H_\infty$性能,而且可以保证整个闭环系统满足某一整体的$H_\infty$性能,并通过仿真结果验证了所提出方法的有效性. 相似文献
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在复杂的控制系统中,使用单一的线性时不变(linear time invariant, LTI)控制器不能有效地处理对象的动态变化或者满足系统更多的性能要求,基于此本文主要针对于一个LTI对象设计一个切换控制器,该切换控制器包含多个预先且独立设计的LTI控制器,所有的这些LTI控制器都能够使闭环系统稳定且满足相应H2控制性能准则.基于本文提出的H2性能状态空间实现方法,设计的切换控制器不仅可以保证在任意切换的情况下整个闭环系统满足某一H2性能,而且可以保证局部子系统的切换点满足相应的H2性能,仿真结果验证了方法的有效性. 相似文献
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