基于分段仿射模型的DC/DC变换器预测控制研究

基于混杂系统理论,分析了DC/DC功率变换器在连续工作模式下的动态特性,采用ν步离散法得到一个占空比控制变量与连续变量直接相互作用的数学模型,即分段仿射(PWA)模型。结合预测控制方法,在建立的数学模型基础之上,设定系统的二次型性能指标,并引入预测误差对系统的输出进行反馈校正,通过性能指标的优化计算得到占空比控制信号,由此出设计预测控制器。以Buck功率变换器为研究对象,设计了一个开关频率为400 KHz的实验样机,仿真结果和实验结果验证了该方法的有效性。

运用分段仿射变换模型拼接分片TDICCD图像

介绍了多片非共线TDI CCD传感器,并分析了该类传感器的成像特点。用SIFT算法提取片间连接点,用分段仿射变换模型描述分片CCD图像的平移、旋转和缩放,利用大量连接点构建误差方程,求解仿射变换系数,最终实现分片TDI CCD图像的几何拼接。采用某高分辨率卫星遥感图像对提出算法进行实验验证,结果表明:分段仿射变换拼接算法总体拼接精度达到子像素级。

DC/DC变换器的PWA模型及预测控制

利用υ步离散法,得到变换器输入控制变量与状态变量之间的直接映射关系,基于混杂系统理论分析系统的动态方程,建立其分段仿射模型。在此模型的基础上,结合非线性预测控制算法,通过模型预测系统的输出,利用反馈校正误差,给出二次型性能指标的优化计算方法,并由此设计预测控制器。最后,以Buck功率变换器为研究对象,通过与峰值电流控制算法的仿真结果进行比较,验证模型的正确性以及控制器设计的有效性。

一种基于PWA模型的控制策略在连续搅拌反应釜中的应用

在化工系统实际运行过程中,常常会出现一些不正常的工作状态,为了使系统运行状态能够避开这些不正常的工作状态,往往需要对控制器进行重构。针对这种情况,本文阐述了一种基于分段仿射模型的控制策略,该控制策略采用显式模型预测控制算法对系统进行控制,当检测到系统出现异常工作点时,先对系统进行形式验证,根据验证结果,再决定是否进行控制器重构,这样,既大大节约了生产时间和成本,也提高了控制效率。将该控制策略应用到连续搅拌反应釜系统中,取得了显著的应用成效。

基于PWA模型的安全诊断方法在CSTR系统中的应用

针对石油化工行业生产过程的安全性问题,提出了一种基于分段仿射(PWA)模型的安全诊断方法。该方法需要先建立石化系统的PWA模型,该类模型能够很好的描述石化系统的非线性特性和混杂特性;再采用基于可达性分析的形式验证算法,求取系统状态所有可能的运行轨迹,对系统在运行过程中是否发生危险进行预判,以便及时采取相应的措施,保证系统运行的可靠性和安全性。将该方法应用到连续搅拌反应釜(CSTR)系统中,仿真结果验证了其有效性和实用性。

基于PWA模型的混杂系统优化控制

针对混杂系统非线性和非一致连续的复杂特性,使用混杂系统描述语言(HYSDEL)建立能以任意的精确程度描述非线性系统特性的分段仿射(Piece Wise Affine,PWA)模型并采用模型预测控制对系统进行优化。通过对具体实例的仿真研究,结果表明优化控制方法是有效的。

高效显式模型预测控制在两容水箱中的应用

针对一类具有分段仿射形式的混杂系统模型的控制方法问题,提出了一种高效显式模型预测控制算法;该算法通过将最优控制问题转化为多参数规划问题,离线求得具有分段仿射形式的显式控制器;在线过程,应用一种新的搜索算法,它能够快速准确地对系统状态点进行定位,确定其所属的控制器分区,再根据该分区所对应的子控制率,进行简单的线性运算,即可得到系统的输入;该控制方法避免了反复的在线优化计算,大大减少了计算量,并且,在线计算的速度更快,控制的实时性更好;将该算法应用到具有典型混杂特性的两容水箱系统中,仿真结果表明:水箱的液位从初始液位能够快速平稳的达到期望的液位,且与其它的控制算法相比较,该算法更加高效。

基于微粒群优化算法的非线性系统PWA多模型建模

针对复杂非线性系统,将微粒群优化(PSO)算法与多模型建模相结合,设计了一种基于PSO算法的非线性系统分段仿射(PWA)多模型建模算法。该算法将PWA多模型建模问题转化为混合整数二次规划(MIQP)问题,并基于PSO算法对其进行优化求解。在求解的过程中,采用分层优化求解方法,有效降低优化问题的维数,减小了陷入局部最优的概率,并通过仿真验证了该算法的有效性。

串列式双风轮风电机组气动特性建模及仿真

针对水平轴串列式双风轮风电机组多输入多输出(MIMO)复杂非线性气动特性,提出了一种前后风轮干涉条件下的双风轮风电机组气动MIMO系统全工况分段仿射自回归(PWARX)建模方案。结合所搭建的双风轮风电机组半物理仿真平台进行运行仿真和测试验证,分析了该模型在不同工况场景下的输出值对实际值的跟踪精确度。结果表明:所建立的双风轮风电机组气动MIMO系统的PWARX模型对双风轮风电机组全工况气动特性具有高精度的全局逼近能力。

基于数据驱动的混杂系统建模与优化控制研究

针对一类非线性、多变量的工业过程,提出了一种基于数据驱动的多输入多输出混杂系统模型辨识方法和基于多参数规划的实时非线性预测控制方法。该方法采用高维数据空间的聚类划分方法,成功实现了MIMO形式的分段仿射含输入自回归(PWARX)模型的辨识;利用混杂系统的HYSDEL建摸语言及其编译器工具,将得到的MIMO-PWARX模型转化成非线性的分段仿射(PWA)模型,采用多参数规划的方法,设计基于PWA模型的预测控制器。该方法实现了从过程数据中挖掘出系统的混杂模型的信息,自动生成复杂过程的PWA模型,并实现了实时的非线性预测控制。最后利用该方法成功实现了四容水箱非线性多输入多输出过程模型的在线控制,得到较好的控制效果。

交通网络车流量的分布式协同优化方法研究

针对城市交通网络主干道车流量密度非连续特性,分析了交通网络车流量分段仿射模型.从最小化车流量延迟角度,给出了优化目标函数并进行凸分析.在此基础上,将城市交通网络系统描述为非完整性约束条件的非线性动态系统,利用反步法通过控制变量代换和状态转换将该系统转化为时变可控协同标准型的一般形式,并设计城市交通网络系统的分布式协同控制律.然后在城市主干道交通网络模型中,分别对协同分布式优化方法、定时控制、感应控制三种交通控制算法进行对比仿真分析,从仿真结果可以看出,本文所提出的协同分布式优化方法具有较好的性能,有效的降低了交通网络中车辆平均等待时间.

大型风机主导机械动态的智能灰箱建模及其线性状态空间表征

随着风电发展逐渐从量的扩张过渡为质的提高阶段,风机精细化控制日益受到重视,而风机动态的合理建模是其重要基础.本文研究了风机主导机械动态建模并建立其完整的状态空间表征.首先,分析了风机子系统特性,针对气动特性建立气动转矩的分段仿射模型,用于表征气动系统的静态特性.然后,系统地制定了智能灰箱参数辨识步骤,对于多入多出的传动系统设立加权优化目标进行辨识,以获取其蕴含物理意义的状态空间模型,与气动模型合并得到联合状态空间模型.最后,依托FAST的5 MW风机模型进行仿真,验证了建模策略的有效性,仿真结果展现了构建的联合模型对实际动态特性较好的拟合效果.

DC/DC变换器预测函数PID控制算法研究

为提高DC/DC变换器的动态特性和抗干扰性,采用混杂系统理论分析其动态过程,建立系统的分段仿射模型,并将其作为预测模型,通过将预测函数控制算法的目标函数改写为PID形式,引入预测误差对系统输出进行校正,设计了一种新型的基于预测函数PID控制的DC/DC变换器系统。仿真实验表明,该算法在系统超调量、调节时间等性能方面明显优于预测函数控制,能实现对DC/DC变换器的有效控制。

一种基于差分进化算法的多模型建模方法

针对非线性系统的多模型建模问题,基于差分进化算法提出了一种优化建模方法.从系统的输入输出数据出发,将样本空间分割与局部模型建立相结合,首先将PWA辨识问题转化为MIQP问题;然后采用自适应混沌差分进化算法对模型数量及模型参数同时优化;最后利用支持向量基求取分割曲面方程.仿真结果表明,该方法能以最优的线性子模型集准确地逼近非线性系统.