基于大规模化工过程的快速分布式MPC算法研究

发布时间：2017-08-09 22:09

  本文关键词：基于大规模化工过程的快速分布式MPC算法研究

  更多相关文章： 大系统 分布式模型预测控制 子系统协调 全局性能指标 迭代时间

【摘要】：针对目前化工过程复杂,在分布式模型预测控制(MPC)的实施中会面临强耦合以及慢速收敛的问题,提出了改进全局性能指标的快速分布式MPC算法。首先在每个采样时刻分别求解子系统自身的局部优化问题,同时考虑关联子系统之间的相互作用,然后在协调过程中对全局最优性能指标进行改进以减少迭代次数。该方法降低了控制问题的复杂度,减少了迭代时间,有效地改善了收敛速度。最后分别对二元精馏塔过程和苯乙烯聚合反应过程进行了仿真,验证了所提算法的有效性。
【作者单位】： 南京工业大学电气工程与控制科学学院;
【关键词】： 大系统 分布式模型预测控制 子系统协调 全局性能指标 迭代时间
【基金】：国家自然科学基金项目(61203072) 江苏省六大人才高峰项目(DZXX-042)
【分类号】：TQ015
【正文快照】： 分布式模型预测控制(MPC)作为一种先进的过程控制方法已被广泛地应用在工业过程中[1-3],但由于大系统规模复杂,通常需要将大系统进行分解[4],这样可以在一定程度上降低问题的复杂度,并且整个系统的控制效果也得到相应地改善。但实际的过程系统大都是多变量控制系统[5],分解后，

本文编号：647527