具有模糊参数的大工业过程的关联平衡法

考虑到模型 -实际差异 ,将子过程的数学模型中的系数处理为模糊数 ,提出了基于模糊模型的大工业过程的稳态关联平衡法 .论文研究了关联平衡法的三种情况 :开环的、有全局反馈的以及双迭代的关联平衡法 .仿真结果验证了基于模糊模型的关联平衡法的有效性 .同时表明模糊双迭代法是迄今为止在线迭代次数最少的稳态协调算法 .

基于模糊模型的大系统关联平衡法的收敛性

结合模糊规划与非线性规划的收敛性分析方法,给出了基于模糊模型的关联平衡法的收敛性分析.首先证明了经去模糊处理后形成的约束集合与子过程原有的约束集合必有交集,并且此交集是凸集.在此基础上,分析和证明了基于模糊模型的关联平衡法可用于求解基于模糊模型的稳态大工业过程递阶优化问题.继而通过定义迭代序列的A-内积,证明了基于模糊模型的关联平衡法是收敛的.同时给出了保证迭代收敛的迭代系数取值范围.

具有模糊约束的大工业过程的关联平衡法

研究稳态大工业过程的递阶优化控制算法时 ,针对模型 -实际存在差异以及实际约束条件有一定伸缩性的问题 ,将子过程模型作为等式约束 ,通过引入模糊系数使其转化为模糊等式约束 ,同时对子过程原有的不等式约束进行模糊化处理 ,提出具有模糊约束的关联平衡法 ,进而研究了两种情形 (开环和有全局反馈 )的关联平衡法。仿真结果表明 。

具有矩形模糊参数的大工业过程关联平衡法

为解决大工业过程稳态递阶优化控制中普遍存在着的模型 实际差异问题 ,将子过程模型中的系数处理为矩形模糊数 ,提出了有矩形模糊参数的大工业过程稳态关联平衡法 .基于模糊模型 ,关联平衡算法能找到使目标函数更小的解 ,并且迭代次数更少 .对开环的关联平衡法和有全局反馈的关联平衡法进行了研究 .分析和讨论了关联平衡法中矩形模糊参数的选取方法 .仿真结果表明 ,有矩形模糊参数的关联平衡法能有效地解决模型 实际差异问题 .

一个增广开环关联平衡法

在线性化增广拉格朗日函数法的基础上,利用双环迭代的思想,提出稳态递阶优化开环算法--增广开环关联平衡法。它具有适应范围宽、参数易选的特点。对于某些非凸问题亦能求解,兼有IBM和LALM的优点,并以实例比较加以说明。

稳态大系统中关联平衡法的改进

对于子系统的性能指标按一定顺序耦合的稳态大系统，本文采用两级递阶优化控制算法。利用上下级之间的纵向信息交换对子系统之间的关联进行解耦，利用子系统之间的横向信息传递对目标函数进行解耦，这种方法是对关联平衡法的改进，从而，解决了一类不可分的稳态优化问题，仿真效果好。

梯级水电站群补偿调节的大系统分解协调算法

本文提出了梯级水电站群补偿调节的大系统分解协调算法,并以汉江上游石泉安康梯级水电站为例,给出了计算结果。