动态输出反馈鲁棒模型预测控制

研究了具有多包不确定性和有界噪声的系统的动态输出反馈鲁棒模型预测控制的综合方法.系统为准线性参数时变的,即系统时变参数在当前时刻精确已知,但在将来时刻未知.采用二次有界概念刻画扩展闭环系统的稳定性.本文主要创新在于提出了一种辅助优化方法,从而为下个采样时刻的主优化问题提供可靠的真实状态的界.通过连续搅拌釜式反应器控制系统验证了该方法的有效性.

动态输出反馈鲁棒模型预测控制离线算法

研究具有多包不确定性和有界噪声系统的动态输出反馈鲁棒模型预测控制(Robust model predictive control,RMPC)的离线方法.先前的在线方法中,在估计状态和估计误差集合已知的情况下,在每一采样时刻通过近似最优算法求解控制器参数.本文采用先前的方法计算离线控制器参数和吸引域.首先,选定一系列估计状态,其中,每个估计状态对应同样一组嵌套的估计误差集合.然后,针对每一估计状态和每一估计误差集合的组合,离线计算唯一的控制器参数和对应的吸引域.这些控制器参数和对应的吸引域存储在表中.如果离线确定的吸引域包含实时的扩展状态,则该离线控制器参数是实时可行的.在线时,根据实时估计状态和选取实时估计误差集合,在表中搜索包含实时扩展状态且优化性能指标最小的吸引域所对应的控制器参数.通过连续搅拌釜式反应器控制系统验证了该方法的有效性.

基于椭圆型估计误差界的动态输出反馈鲁棒模型预测控制

研究具有多包不确定型参数和有界噪声系统的动态输出反馈鲁棒模型预测控制(Output feedback robust model predictive control,OFRMPC)的综合方法.前期的研究表明,估计误差集合(Estimation error set,EES)的更新是输出反馈模型预测控制综合方法研究的一个关键技术.在本文中,通过利用S-procedure,采用新的估计误差集合更新方法.通过适当地在线更新估计误差集合,可获得下一采样时刻更紧凑的估计误差集合.通过数值仿真例子验证了该方法的有效性.

面向创新创业教育导向的课程改革--以“传感器原理与应用”课程为例

针对目前“传感器原理与应用”课程教学内容与方法之间、培养学生传感器设计与应用能力之间的矛盾,以及理论讲授和实验课程之间脱节的问题,以面向创新创业教育为目标,基于案例分析、项目驱动及虚实结合进行课程改革。教学方法以传感器理论教学和实验结合、传感器系统结构分析和原理认知统一、系统构建和测量应用关联为关注点,目的在于培养学生对传感器原理的理解认知,以及测量系统设计和实践能力。

准最小最大优化动态输出反馈鲁棒MPC

针对包含有界干扰的约束线性参数变化系统中未知系统状态情况,设计了一种基于准最小最大鲁棒优化的动态输出反馈鲁棒模型预测控制方法。在优化控制问题中,动态输出反馈控制器采取参数依赖形式,从而可以借助线性矩阵不等式技术将优化控制问题转化为凸优化。在准最小最大鲁棒优化控制问题中,通过约束当前和预测的闭环系统状态在不同的鲁棒正不变集合之内,并且考虑当前采样时刻模型参数精确已知情况,降低了动态输出反馈控制器参数设计保守性。此外,实时估计误差集合更新采用预测的闭环系统状态在鲁棒正不变集合内的不变性进行,从而避免了通常输出反馈鲁棒模型预测控制算法中辅助优化更新估计误差集合的要求。所提出的算法不仅提升了控制性能和确保优化控制问题递归可行性,而且可降低优化控制问题求解在线计算量。当标称闭环系统收敛到平衡点时,包含有界干扰的不确定性系统稳定在平衡点附近有界集合之内,从而确保了被控系统的鲁棒稳定性。通过仿真算例验证了该方法的有效性。

甲醇流加策略对重组毕赤酵母表达人肝再生增强因子的影响

考察了5L发酵罐中三种甲醇流加策略(恒溶氧、恒比生长速率和恒甲醇浓度)对重组毕赤酵母表达人肝再生增强因子(hALR)的影响。控制恒定甲醇浓度为10g/L诱导时,甲醇比消耗速率和hALR表达速率显著高于其它两种流加策略,最终hALR表达水平为360mg/L。