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Model-based Predictive Control for Spatially-distributed Systems Using Dimensional Reduction Models
  • ISSN号:1476-8186
  • 期刊名称:International Journal of Automation and Computing
  • 时间:2011.2.2
  • 页码:1-7
  • 分类:TP273[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]Institute of Automation, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, PRC, [2]Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education, Shanghai 200240, PRC
  • 相关基金:supported by National High Technology Research and Development Program of China (863 Program)(No. 2009AA04Z162); National Nature Science Foundation of China(No. 60825302, No. 60934007, No. 61074061); Program of Shanghai Subject Chief Scientist,“Shu Guang” project supported by Shang-hai Municipal Education Commission and Shanghai Education Development Foundation; Key Project of Shanghai Science and Technology Commission, China (No. 10JC1403400)
  • 相关项目:数据驱动的预测控制器设计与性能监控
中文摘要:

在这份报纸,一低维多重输入、多重产量(MIMO ) 为预兆的控制(MPC ) 配置建模为部分微分方程(PDE ) 被介绍未知空间地分布式的系统(SDS ) 。首先,有主要部件分析(PCA ) 的尺寸减小被用来把高度维的时间空间的数据转变成低维的时间域。MPC 策略基于联机修正被建议低维的模型,在在一以前的时间的系统的状态被用来改正低维的模型的产量的地方。为靠近环的稳定性的足够的条件被介绍并且证明。模拟表明建议方法论的精确性和效率。

英文摘要:

In this paper, a low-dimensional multiple-input and multiple-output (MIMO) model predictive control (MPC) configuration is presented for partial differential equation (PDE) unknown spatially-distributed systems (SDSs). First, the dimension reduction with principal component analysis (PCA) is used to transform the high-dimensional spatio-temporal data into a low-dimensional time domain. The MPC strategy is proposed based on the online correction low-dimensional models, where the state of the system at a previous time is used to correct the output of low-dimensional models. Sufficient conditions for closed-loop stability are presented and proven. Simulations demonstrate the accuracy and efficiency of the proposed methodologies.

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期刊信息
  • 《国际自动化与计算杂志:英文版》
  • 主管单位:
  • 主办单位:中国科学院自动化研究所
  • 主编:胡豁生
  • 地址:北京市海淀区中关村东路95号
  • 邮编:100080
  • 邮箱:ijac@ia.ac.cn
  • 电话:010-62655893
  • 国际标准刊号:ISSN:1476-8186
  • 国内统一刊号:ISSN:11-5350/TP
  • 邮发代号:80-479
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,英国科学文摘数据库
  • 被引量:180