一类多相流量计系统的模型预测控制研究

发布时间：2017-09-24 17:02

  本文关键词：一类多相流量计系统的模型预测控制研究

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【摘要】：为解决控制约束对一类多相流量计系统液位控制造成的影响,提出了一种基于神经动态优化的模型预测控制算法。首先构建多相流量计系统传递函数模型,通过离散化建立相应状态空间模型,进一步地提出含控制约束的模型预测控制问题,然后将带约束的模型预测控制问题转化为带约束的标准二次规划问题,并运用简化对偶神经网络模型进行实时在线优化求解,从而获得系统最优控制序列,该网络模型的神经元个数仅与不等式约束个数相等,与现有文献中相关网络模型相比规模小、计算复杂度低,充分利用神经网络并行处理的优点,以提高模型预测控制的在线优化能力。最后,通过仿真实例验证了算法的有效性和优越性。
【作者单位】： 江南大学物联网工程学院;
【关键词】： 多相流量计 模型预测控制 神经动态优化
【基金】：国家自然科学基金项目(61473136)
【分类号】：TH814
【正文快照】： 1引言气液柱状旋流式(GLCC)多相流量计是一种高效分离式多相流计量装置[1],已广泛应用于石油和天然气产量的单井或分队连续计量中,其结构由GLCC分离器、控制系统和计量系统组成,其工作原理为气液混合物沿一个倾角向下的管道,由切线方向注入垂直的旋流分离器,在分离器中,由离心

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本文编号：912407