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不确定环境下的电力系统拓扑控制问题
  • ISSN号:0253-2778
  • 期刊名称:《中国科学技术大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP273.3[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]
  • 作者机构:[1]清华大学自动化系,北京100084
  • 相关基金:supported by the the National Basic Research Program of China‘973 Program’(No.2012CB720505); the National Natural Science Foundation of China(Nos.61174105,60874049); the Key Laboratory of Advanced Process Control for Light Industry(Jiangnan University),Ministry of Education,China
中文摘要:

为了提高迭代学习控制方法在间歇过程轨迹跟踪问题中的收敛速度,本文将批次间的比例型迭代学习控制与批次内的模型预测控制相结合,提出了一种综合应用方法.首先根据间歇过程的线性模型,预测出比例型迭代学习控制的系统输出,然后在批次内采用模型预测控制,通过极小化一个二次型目标函数来获得控制增量.该方法可使系统输出跟踪期望轨迹的速度比比例型迭代学习控制方法更快些.最后通过仿真实例验证了该方法的有效性.

英文摘要:

In order to improve the convergence speed of iterative learning control(ILC),an integrated scheme for tracking problem of batch process is proposed by combining batch-to-batch P-type ILC and within-batch model predictive control(MPC).Based on a predefined batch-wise linear model of the process,the output of traditional P-type ILC can be predicted,and then MPC is induced to minimize a quadratic objective function within the current batch.The input is updated within the batch so that the output may approach the reference trajectory faster.An illustrative example is presented to demonstrate the performance of the proposed scheme.

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期刊信息
  • 《中国科学技术大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学技术大学
  • 主编:何多慧
  • 地址:安徽省合肥市金寨路96号
  • 邮编:230026
  • 邮箱:JUST@USTC.EDU.CN
  • 电话:0551-63601961 63607694
  • 国际标准刊号:ISSN:0253-2778
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1054/N
  • 邮发代号:26-31
  • 获奖情况:
  • 1999年,全国优秀高等学校自然科学学报及教育部优...,2001年,安徽省1999-2001年度优秀科技期刊一等奖,2002年,第三届华东地区优秀期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
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