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基于子空间识别的模型预测控制策略及应用(2009年)

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简介:
本研究提出了一种基于子空间识别技术的模型预测控制策略,并探讨了其在工业过程中的应用效果。该方法通过优化控制算法,提高了系统的稳定性和响应速度,在化工、制造等领域展现出广泛应用前景。 针对化工过程中常见的非线性和时变特性问题,本段落提出了一种基于递推子空间辨识的自适应预测控制策略。通过使用子空间辨识法获取初始模型,并根据在线更新模型与初始模型之间的匹配误差选择最优预测模型来计算过程输入值,从而提高模型精度。模拟移动床过程控制的仿真试验表明该方法具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。

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客服
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  • 2009
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    本研究提出了一种基于子空间识别技术的模型预测控制策略,并探讨了其在工业过程中的应用效果。该方法通过优化控制算法,提高了系统的稳定性和响应速度,在化工、制造等领域展现出广泛应用前景。 针对化工过程中常见的非线性和时变特性问题,本段落提出了一种基于递推子空间辨识的自适应预测控制策略。通过使用子空间辨识法获取初始模型,并根据在线更新模型与初始模型之间的匹配误差选择最优预测模型来计算过程输入值,从而提高模型精度。模拟移动床过程控制的仿真试验表明该方法具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。
  • 状态论文研究-.pdf
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    本文探讨了利用状态空间模型进行预测控制的方法,并详细介绍了基于子空间辨识技术的应用与优化,为复杂系统的建模和控制提供了新的理论依据和技术支持。 针对无法从工业过程直接获得准确状态空间模型的问题,本段落提出了一种基于子空间辨识的状态空间模型预测控制方法。通过利用子空间辨识技术获取系统模型,并在此基础上设计了满足特定约束条件的预测控制算法。以CD播放器机械臂系统为例,实验结果表明,采用该预测控制方法能够有效实现对系统输出的精确跟踪控制,验证了其良好的应用效果和实用性。
  • 56534144444PMC.s(状态
    优质
    本项目探讨了基于状态空间的模型预测控制(PMC)技术,通过构建系统数学模型进行多步骤预测与优化决策,在工业自动化领域具有广泛应用前景。 基于状态空间的模型预测控制方法有具体的实例可供参考,并提供了一个很好的模型预测控制程序。只需调整参数即可使用该程序。
  • 状态程序
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    本项目开发了一种基于状态空间模型的预测控制程序,旨在优化工业过程中的控制系统性能。通过精确的状态估计和未来行为预测,该程序能够实现更高效的自动化操作,并减少能源消耗与生产成本。 这是一个非常有用的程序,适合初学者使用。它基于状态空间模型的预测控制算法,如果有需要可以自行获取。
  • MATLAB无自适Simulink.rar
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    本资源提供了一种使用MATLAB和Simulink开发无模型自适应控制系统的方法。通过构建Simulink模型并制定相应的控制策略,旨在优化系统的实时响应与性能。包含源代码及相关文档。 基于MATLAB的无模型自适应控制方法在Simulink中的应用涉及一种不依赖于系统模型的控制策略。该资源包含一个名为“matlab simulink模型不依赖系统模型的控制方法”的RAR文件,其中详细介绍了如何使用MATLAB进行无模型自适应控制的设计与实现。
  • 估器_PEMFC___估器_
    优质
    简介:本文探讨了子空间预估器(PEMFC)在质子交换膜燃料电池(PEMFC)中的应用,通过子空间辨识技术建立精确的子空间模型,提升系统预测与控制性能。 在燃料电池技术领域,尤其是质子交换膜燃料电池(PEMFC),建模是理解和优化系统性能的关键步骤之一。子空间预估器是一种先进的系统辨识方法,通常用于复杂动态系统的模型构建。本教程将深入探讨如何利用子空间预估器进行PEMFC电特性的建模。 子空间辨识是一种数据驱动的系统识别技术,通过分析系统的输入输出数据来提取其动力学结构。这种方法不需要深入了解系统的物理机制,而是基于实际测量的数据建立模型。在PEMFC中,电特性通常涉及复杂的多物理场交互过程,包括电极反应动力学、扩散和流体动力学等。子空间辨识能够处理这种复杂且非线性的关系。 离线卡尔曼滤波器(Offline Kalman Filter)或类似的估计算法可能用于优化系统模型参数,在PEMFC的子空间预估器建模过程中,可能会用到这种方法来估计系统的状态和参数。 接下来是文件说明: 1. `pemfc_subm.m`:这个程序很可能是执行整个子空间预估器辨识过程的主程序。它可能包含了数据预处理、模型构建以及参数估计等步骤。 2. `slpc.m`:SLPC(自适应线性预测控制器)在这个文件中实现,用于基于子空间预估器进行PEMFC系统的控制策略设计。通过在线调整控制器参数以应对实时变化。 3. `slpc_test.m`:这是测试上述控制策略的代码,用来验证其在不同条件下的性能表现和电特性响应情况。 4. `pemfc_model.m`:此文件可能包含了PEMFC系统的数学模型及其动态方程。这些参数可以通过子空间辨识以及离线卡尔曼滤波算法进行估计与更新。 通过以上分析,可以看出该资料包提供了一整套使用子空间预估器对PEMFC电特性建模和控制的方法。学习者可以先了解子空间辨识的基本原理,然后通过`pemfc_subm.m`中的代码来实现模型构建;接着研究`slpc.m`与`slpc_test.m`以理解控制策略的实施及验证过程;最后在探究PEMFC动态模型时参考文件 `pemfc_model.m`。这样的流程有助于深入理解PEMFC的工作机理,并能为实际系统设计和优化提供有力工具。
  • 有关MATLAB代码
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    这段资料提供了一系列用于执行子空间系统辨识和子空间状态空间系统控制算法的MATLAB代码。适合进行相关研究和学习使用。 各种子空间辨识相关源码包括开环子空间、闭环子空间、随机子空间以及确定性子空间辨识的代码。
  • 有关MATLAB代码
    优质
    本代码包涵盖了多种用于子空间系统识别和控制的方法,并提供了基于MATLAB的实现。适用于科研和工程实践中的模型开发和验证工作。 各种子空间辨识相关源码包括开环子空间、闭环子空间、随机子空间以及确定性子空间的代码实现。
  • MATLAB
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    《基于MATLAB的模型预测控制及其应用》一书专注于介绍如何利用MATLAB进行模型预测控制的设计与实现,并探讨其在工业自动化等领域的广泛应用。 模型预测控制及其MATLAB实现非常实用,可以帮助你掌握相关知识并进行实践操作。下载后一定对你有所帮助!其中包含代码,可以直接使用以实现功能。
  • 分区分布式方法
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    本研究提出了一种采用新型分区策略的分布式模型预测控制方法,旨在优化多区域系统的协调与控制性能。通过改进系统划分和信息交互机制,该方法能够有效提升复杂工业过程中的实时响应能力和稳定性。 本段落提出了一种用于大型分布式模型预测控制系统的新型分区方法,并基于此开发了相应的策略。该策略通过将整个系统分解为M个子系统来优化控制输入分配,在性能上优于传统的基于通信的分布式模型预测控制方案。文章还提供了确保应用新策略后的全局闭环系统稳定性的条件,以及一个数值示例以展示其效果。