液位系统的多模型广义预测控制研究

计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (27): 236-238.

液位系统的多模型广义预测控制研究

李灿军1，彭辉2

1.湖南网络工程职业学院信息工程系，长沙 410004
2.中南大学信息科学与工程学院，长沙 410083

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2011-09-21 发布日期:2011-09-21

Multiple-model generalized predictive control of water-level system

LI Canjun1，PENG Hui2

1.Department of Information & Engineering，Hunan Network Engineering Vocation College，Changsha 410004，China
2.School of Information Science & Engineering，Central South University，Changsha 410083，China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2011-09-21 Published:2011-09-21

摘要/Abstract

摘要： 用多模型的广义预测控制器对复杂的非线性液位系统进行仿真控制。通过在覆盖工况的若干个平衡点采用最小二乘法离线辨识建立多个线性模型，形成非线性系统的多模型表示，然后对各个子模型分别设计子控制器，采用基于相对残差的方法来实现控制增量的加权以获取控制增量。通过对单容液位系统的仿真，表明该方法的有效性。

关键词: 多模型, 预测控制, 非线性系统, 多模型广义预测控制

Abstract: Generalized predictive controller using multiple models of complex nonlinear of liquid level control system is simulated.The offline identification of a number of linear models using least squares method at the different equilibrium points which covers the operating rang，the multiple-model set of nonlinear systems is taken shape.Based on each offline model of the set，a local GPC controller is designed.Different sub-controllers have different weighted increments.The appropriate control increment is the weighted-sum of sub-controllers.The simulation result of a single-tank system proves the effectiveness of the method.

Key words: multiple model, predictive control, nonlinear system, multiple-model generalized predictive control

李灿军1，彭辉2. 液位系统的多模型广义预测控制研究[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(27): 236-238.

LI Canjun1，PENG Hui2. Multiple-model generalized predictive control of water-level system[J]. Computer Engineering and Applications, 2011, 47(27): 236-238.

[1]	顾海艳，陈亮，王多点. 基于模型预测控制的无人机时空协同航迹规划[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(23): 270-279.
[2]	王银，张灏琦，孙前来，李小松，孙志毅. 基于自适应MPC算法的轨迹跟踪控制研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(14): 251-258.
[3]	杨世忠，邢丽娟. 可变多胞体结构的鲁棒模型预测控制[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(7): 266-272.
[4]	石贞洪，江洪，于文浩，柳亚子，蒋潇杰，姜民. 适用于路径跟踪控制的自适应MPC算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(21): 266-271.
[5]	侯利民，顾海旺，蒋尚昆，刘宇. 容错逆变器驱动的PMSM双环预测控制的研究[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(18): 212-217.
[6]	朱洪峰，熊伟，崔亚奇，吕亚飞. 新的自适应转弯模型的IMM算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(17): 252-258.
[7]	何文韬，何德峰，崔靖龙，彭彬彬. 网联车辆自适应巡航控制算法验证平台设计[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(14): 235-241.
[8]	张维华1，2，孙启臣1，张丽静1. 新的分布交互式多模型广义概率数据关联算法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(4): 44-49.
[9]	范怡敏1，罗云飞2，沈克永1. 具有先应性最优通道传输的车载网络研究分析[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(23): 68-73.
[10]	花晓峰，段建民，田晓生. 基于禁区惩罚函数和MPC倍增预测的车辆避障研究[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(15): 131-138.
[11]	胡素强1，张利民2，油振伟1. 离线椭圆集的非线性模型预测控制算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(13): 236-240.
[12]	孙京诰1，2，占子赫1，2. 直接radau配置的多阶非线性模型预测聚合反应控制[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(12): 244-250.
[13]	宋英莉，刘宣宇，张凯举，施惠元，王倩. IMNMSSPC算法在盾构机土压平衡控制中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(4): 251-255.
[14]	罗小锁. 连续子空间预测控制方法及其应用[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(3): 64-67.
[15]	耿宏，任道先，杜鹏. 基于NARX神经网络航空发动机参数动态辨识模型[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(12): 241-248.