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基于新型分区策略的分布式模型预测控制方法

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简介：
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。

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  • 基于新型分区策略的分布式模型预测控制方法
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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。
     
  • 基于MATLAB的分布式模型预测控制软件包
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    本软件包采用MATLAB开发，提供了一套高效的工具和算法，用于实现复杂系统的分布式模型预测控制。它支持多变量系统、通讯约束处理及控制器协同设计等功能，旨在简化分布式模型预测控制系统的设计与仿真流程。 基于MATLAB的分布式模型预测控制工具箱（DMPC）提供了一套用于设计、分析和实现分布式系统的先进算法和方法。该工具箱支持用户在复杂网络化环境中进行高效的建模与仿真，特别适用于需要协调多个子系统以达到整体优化目标的应用场景。通过利用MATLAB的强大功能，研究人员及工程师可以方便地探索不同的控制策略，并对实际工程问题提出创新解决方案。
     
  • 基于分布式模型预测控制的无人机群组控制.pdf
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    本文探讨了分布式模型预测控制在无人机群组控制中的应用，通过优化算法实现多机协作与避障，提高任务执行效率和系统稳定性。 本段落提出了一种基于分布式模型预测控制的无人机编队控制方法。该方法通过将编队控制问题分解为多个子问题，并利用模型预测控制算法进行优化求解，实现了编队中各无人机间的协同操作。实验结果显示，此方法能够有效实现无人机编队控制，提升编队稳定性和精确度。
     
  • 微网PQ控制策略模型分析
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    本文探讨了微电网中功率质量（PQ）控制策略的建模与分析方法，旨在优化分布式能源系统的性能和稳定性。 基于微网的并网PQ控制策略已经完成仿真，并生成了波形图。所有参数均已详细设置完毕且能够正常运行，无任何错误出现。
     
  • 多区域互联电网的分布式模型预测负荷频率控制
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    本研究探讨了在多区域互联电网中实施分布式模型预测控制策略以优化负荷频率控制的有效性，旨在提升电力系统的稳定性和响应速度。 多区域互联电力系统（MASP）是一个复杂的网络结构，由多个相连的子系统组成。每个区域内有一个或一组发电机负责与邻近地区进行功率交换，并通过联络线相互连接以维持系统的稳定运行。 负荷频率控制（LFC）是保证供电质量的关键环节之一，在电力系统中扮演着重要角色。它主要任务在于保持系统频率和互联线路中的传输功率在设定范围内，确保整个电网的稳定性及可靠性。 传统方法虽然能够在特定条件下保障系统稳定，但在大规模多区域互联电力系统的优化与效率提升方面存在局限性。因此，研究人员提出了基于分布式模型预测控制（DMPC）的新策略来改进LFC性能。 模型预测控制(MPC)是一种先进的控制系统技术，通过未来时段的系统行为进行优化以满足预定目标，并且能够自然地考虑各种约束条件。在每个时间周期内，MPC都会求解一个在线优化问题，在此基础上计算当前时刻所需的控制输入值。 分布式模型预测控制（DMPC）是MPC的一种变种形式，它将大规模系统分解成若干个子系统，每一个都配备自己的本地控制器来进行操作决策。这些子系统的控制器通过交换测量数据和预测信息来实现协调工作，从而提高了整体性能并减少了计算负荷。 在多区域互联电力系统中应用DMPC技术时，除了需要考虑发电机组的输出功率范围、频率变化极限等物理硬约束外，还需要考虑到各地区的负载参考设定点限制。这些设定值通常根据电网实时需求动态调整以确保各个地区之间的电能交换符合预定目标。 本段落通过一个三区域互联电力系统的实例分析和模拟实验展示了DMPC技术在多区域互联电力系统负荷频率控制中的优势。结果显示采用该方法可以改善闭环性能、降低计算负担，同时增强系统的鲁棒性，并且能够有效遵守物理硬约束条件。 为了实现基于DMPC的LFC设计，在一个多区域互联电力系统中需要完成以下步骤：首先建立动态模型；然后利用DMPC策略进行控制方案的设计并考虑发电速率限制（GRC）和负载参考设定点等关键因素。在执行过程中，每个子系统的控制器会收集本地信息并通过通信网络与相邻地区交换数据，以便将其他区域的信息整合进自身的控制目标中实现协调一致的管理。 总之，分布式模型预测控制为多区域互联电力系统提供了有效的解决方案，在提升整个电网面对不确定性变化时的稳定性和可靠性方面表现突出，并且能够适应日益增长的技术需求。
     
  • 基于模型预测控制的VSI电路分析
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    本研究探讨了应用模型预测控制（MPC）技术于电压源逆变器（VSI）电路中的方法和效果，旨在优化系统性能与效率。 模型预测控制的C语言编程涉及将复杂的算法转换为高效的代码实现，以便在嵌入式系统或实时控制系统中应用。这通常包括状态估计、滚动优化以及反馈校正等步骤，需要深入理解控制理论与实际编程技巧相结合的方法。
     
  • 新的弱磁控制策略：利用模型预测控制算法应用于永磁同步电机.docx
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    本文探讨了一种新型的弱磁控制策略，通过应用模型预测控制算法于永磁同步电机中，优化了其在高速运行条件下的性能和效率。 本段落提出了一种基于模型预测控制算法的永磁同步电机弱磁控制新策略。该策略结合了弱磁标定查表法与反电动势电压前馈技术，在驱动电机高速应用中表现突出，能够显著提升电机转速范围和稳定性，并具备优异的抗扰动性能。 在新能源电动汽车领域，永磁同步电机（PMSM）是不可或缺的关键组件。由于这类车辆需应对快速动态响应、高速稳定性和宽广调速范围等多样化控制需求，对高效能驱动系统的研究尤为重要。模型预测控制算法以其原理简洁、鲁棒性强、在线优化能力强及反应迅速等特点，在此类应用中展现出巨大潜力。 针对永磁同步电机的特性，本段落建立了详细的数学模型，涵盖了电压方程、转矩方程和机械动力学方程等关键参数，以精确描述其电磁特性和动态行为。弱磁控制技术通过减少磁场强度来扩展电机的工作范围；现有文献提出过多种实施方式：前馈式、反馈式及混合型策略。 本段落创新性地融合了查表法与电压差前馈机制，并将其嵌入模型预测控制系统中，旨在优化永磁同步电机的高速性能。此方法不仅提升了系统的响应速度和稳定性，还增强了对环境变化的适应能力。通过实时调整控制参数以应对不同工况，该策略在提高系统鲁棒性方面表现尤为突出。 综上所述，本段落提出的弱磁控制新策略为新能源电动汽车驱动系统的高效运行提供了强有力的技术支持。
     
  • 基于轨迹灵敏度的分布式协同模型预测电压控制 (2013年)
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    本文提出了一种基于轨迹灵敏度分析的分布式协同模型预测控制策略，用于电网中的电压调节。该方法能够有效提升电力系统的稳定性和响应速度，在2013年度取得了重要进展。 为了克服集中式模型预测电压稳定控制的局限性,本段落基于系统分区及预测电压控制模型分解提出了一种适用于大型电力系统的协同分布式模型预测电压控制方法。该方法通过构建所有子区域目标函数的凸组合来形成全局目标代价函数，并利用轨迹灵敏度技术预测节点电压变化轨迹，将目标代价函数转化为与所有子区域控制变量相关的二次函数，从而避免了各子区域之间优化过程中可能出现的目标冲突问题。 在两个试验系统上的仿真结果表明,本段落提出的方法能够实现类似于集中式模型预测电压控制的效果，同时计算效率得到了显著提升。
     
  • 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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    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。
     
  • 基于分布式模型预测控制的多固定翼无人机共识控制（含MATLAB源码）
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    本研究提出了一种基于分布式模型预测控制(DMPC)的策略，用于实现多架固定翼无人机之间的协调飞行与状态同步。通过优化算法确保各无人机在任务执行中的高效协作和一致性，同时提供了包含关键算法的MATLAB源代码以供学术探讨和技术验证使用。 本研究专注于利用分布式模型预测控制（DMPC）来开发多固定翼无人机的共识控制策略。文章深入探讨了如何通过DMPC技术实现多架无人机之间的信息共享、协调决策，以达成协同飞行的目标。具体内容涵盖环境感知方法、通信机制以及共同制定飞行和路径规划策略等方面。该研究面向从事无人机控制系统研发的专业人士及学者，并且对所有对无人机协作飞行感兴趣的爱好者开放。 实际应用领域包括但不限于：搜索与救援行动中使用多架无人机进行高效覆盖；在监控任务中，运用协同技术来增强监测范围和精度；以及执行巡航任务时通过优化路径规划提高工作效率。研究的主要目标在于提升复杂环境下由多个无人机组成的系统完成各项任务的安全性和效率。 关键词标签：分布式控制、模型预测控制、无人机、协同飞行