检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]重庆邮电大学移通学院自动化系,重庆401520 [2]昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明650500
出 处:《重庆大学学报(自然科学版)》2013年第12期86-91,共6页Journal of Chongqing University
基 金:国家自然科学基金资助项目(61263017);云南省自然科学基金资助项目(2011FZ060)
摘 要:针对一类工业生产过程中实时跟踪问题,本文提出一种增量式模型预测控制算法,其基本思想是在预测模型中根据跟踪误差采用速度响应来建立预测模型,并在预测模型中采用控制量的增量软约束和在线滚动优化方法使其二次性能指标达到最优。理论分析和Matlab仿真实验结果表明,该控制算法能获得良好的跟踪性能、平稳的被控对象动态响应以及更强的闭环系统鲁棒性。An algorithm of incremental model predictive control is proposed to solve a class of industrial production process real-time tracking problems. The basic idea is to establish a predictive model by adopting speed response on the basis of tracking error, and realize the optimization of the second time performance by using the soft constraint of the increment of control quantity and the online rolling optimization method. The theoretical analysis and Matlab simulation results show that the control algorithm can obtain good tracking performance, smooth dynamic response of the controlled object and strong robustness of the closed-loop system.
分 类 号:TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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