子系统间动态耦合行为作用下分布式多预测控制器间的优化协调研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61064003
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
  • 资助金额:
    28.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0302.控制系统与应用
  • 结题年份:
    2013
  • 批准年份:
    2010
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

在过程控制中,集中式控制方式不利于灵活操作和方便维修,分布式控制是解决这一问题的有效途径。但子系统间的动态耦合行为是影响多控制器间优化协作以及整个控制系统可靠、稳定运行的主要原因之一。本项目以反应器-存储罐-分馏器组成的实验过程,采用理论分析、实验和仿真相结合的方法,在子系统间动态耦合信息变化的情形下,研究在分布式控制中通过实施鲁棒区域控制实现不同子控制器的优化协调。从过程优化控制的理念出发,探讨子模型相互作用行为及扰动对整个过程中多个控制器之间的协调和稳定性能的影响。在此基础上,建立在伪随机输入信号激励下整个过程模型以及各子系统模型和子模型间耦合动态行为模型,掌握影响控制器间信息交换的精度和协调控制的主要因素,深入理解耦合动态行为和不确定性扰动对模型动力学行为以及多预测控制器协作式系统的稳定性共同作用的机理,通过优化区域裕量,对控制器间优化协调与整个系统的稳定性提出更合理的通信、协调机制

结项摘要

工业过程的大型化和综合化有利于生产企业提高管控效益和实现节能降耗的目的。以分布式预测控制(DMPC)为主的分布式控制是实现大型过程灵活、优化控制的有效技术。在实施DMPC的过程中,子系统间的耦合动态行为影响分布式控制的性能。本课题就是针对分布式控制中子系统间的耦合动态性对子MPC控制器间相互协调下展开分析和研究,为大型工业过程实施分布式优化控制技术的设计与实施提供理论依据,将对大型工业过程实现灵活、平稳运行以及提升行业经济效益提供有价值的参考。本项目完成了如下研究:.1、在深入调研的基础上,了解国内外有关分布式预测控制方法的背景和追踪最新研究成果和现状。对分布式控制、预测控制器理论进行深入理解; .2、对选择的RSTS(Reactor-Storage tank-Separator)过程,在Simulink环境下对以常微分方程所表述的非线性系统进行建模。对该过程的动力学行为进行分析,阶跃测试、稳定性分析。分析子系统间的耦合关系、确定子系统间的耦合通道。采用PRBS信号对耦合通道间的耦合动力学行为进行测试和分析,制定一个合适的耦合动力学行为上界 ,考虑小于该界的耦合行为下的子系统MPC控制器间协调。.3、实现MATLAB环境下的预测控制算法进行编程,对RSTS过程实施CMPC控制策略。观测突发扰动出现、关键输入突变实施整体控制性能的变化。合适选择和调节控制器的参数CMPC能很好地稳定被控对象。然后对RSTS过程进行分割,实施常规的DMPC控制,观测扰动不存在、以及与CMPC情形相同的控制性能测试;在不考虑耦合动态行为的情形下,DMPC控制很难稳定被控制对象。若合理考虑耦合动态行为,并选择合适的迭代优化算法,DMPC控制是可以稳定被控制对象。从实时性、抑制扰动、准确跟踪设定值来看,DMPC控制的性能还是不如CMPC。.4、实施鲁棒稳定区域存在的情况下的DMPC控制。鲁棒区域 的选择与耦合行为上界 、DMPC控制性能之间的关系、不同子系统的MPC控制器的目标函数中的 之间的调整对稳定性的影响,找一个 准则,使所有的子MPC控制器协调下,整个系统稳定。. 结论是,对于大型过程系统,当扰动有界,时滞很小时,使用鲁棒稳定区域协调控制方法的DMPC可以很好地稳定被控制系统。今后,将考虑当不确定扰动变化、大间滞存在时DPMC稳定性、状态估计等方面的研究,同时也考虑网络环境下DMPC。

项目成果

期刊论文数量(17)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(9)
专利数量(0)
提高分布式多预测控制器协调及稳定性的鲁棒区域控制
  • DOI:
    10.3384/hygiea.1403-8668.1613119
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    计算机与应用化学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    安爱民
  • 通讯作者:
    安爱民
监督交通量变化的多模型预测自适应交通信号灯控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2010
  • 期刊:
    控制理论与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    安爱民;郝晓弘;张爱华;赵超
  • 通讯作者:
    赵超
Design of liveness-enforcing supervisors with simpler structures for deadlock-free operations in flexible manufacturing systems using necessary siphons
设计具有更简单结构的活性执行监控器,以便使用必要的虹吸管在灵活的制造系统中实现无死锁操作
  • DOI:
    10.1007/s10845-012-0647-4
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Journal of Intelligent Manufacturing
  • 影响因子:
    8.3
  • 作者:
    Li; Shao Yong;An; Ai Min;Wang; Ying;Wang; Gang;Hou; Cai Qin;Cai; Ying
  • 通讯作者:
    Ying
Generalized Predictive Control for gas supply system Proton Exchange Membrane Fuel Cell
质子交换膜燃料电池供气系统广义预测控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    Advanced Materials Research
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    安爱民
  • 通讯作者:
    安爱民
热轧板带横向和纵向厚度综合控制系统LQG控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    兰州理工大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郝晓弘;李建伟;安爱民;杜旭红
  • 通讯作者:
    杜旭红

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其他文献

一种鲁棒且线性的PnP问题求解方法
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    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2017
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  • 作者:
    安爱民
  • 通讯作者:
    安爱民
基于广义预测控制策略的微生物燃料电池控制
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  • 作者:
    安爱民
  • 通讯作者:
    安爱民
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    控制理论与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李绍勇;安爱民;蔡颖;厚彩琴;韩喜莲;王瑛
  • 通讯作者:
    王瑛

其他文献

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安爱民的其他基金

多尺度动态行为-网络化交互作用下多速率采样分布式预测控制策略研究
  • 批准号:
    61563032
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    37.0 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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