最优控制实践最新停顿 (最优控制理论与方法)

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最优控制实践最新停顿
在线优化方法基于对象数学模型的离线优化方法是一种现实化方法。
因为工业环节会因环境变化、触媒和设施老化以及原料成分变化等起因遭到扰动,造成原来设计的现实工况不再是最优的。
为处置这类疑问,常驳回以下几种方法:部分参数最优化和全体最优化设计方法旨在经过调整控制器可调参数,使输入误差平方的积分最小,从而使被控环节和参考模型尽快到达分歧。
此外,经过联合静态最优与灵活最优,可成功从部分最优过渡到全体最优。
全体最优由目的函数表现,经过静态最优(离线最优)与灵活最优(在线最优)的协同作用成功。
预测控制中的滚动优化算法是一种新兴的优化控制算法,它驳回滚动式的有限时域优化战略,使得在现实状况下只能获取全局的次优解。
但其滚动实施个性,能及时补偿模型失配、时变、搅扰等不确定性,坚持控制实践上的最优。
这种启示式滚动优化战略统筹了现实优化和实践不确定性的影响,适用于复杂工业环境中的最优控制。
稳态递阶控制驳回集散控制形式,联算计算机在线稳态优化的递阶控制结构,经过部分决策单元与协调器的相互迭代找到最优解。
波兰学者Findeisen的奉献在于提出优化算法中的解为开环优化解,并提出从实践环节提取稳态消息反应批改解,以凑近实在最优解。
系统优化和参数预计的集成钻研方法将优化和参数预计离开处置并交替启动,直到迭代收敛到一个解。
这种方法在粗模型基础上成功优化,并经过批改模型设定点,构成系统优化和参数预计的集成钻研方法。
默认优化方法,如神经网络优化方法、遗传算法和含糊优化方法,随着含糊实践、神经网络等默认技术和计算机技术的开展,获取了注重和开展,适用于复杂控制对象中优化疑问的求解。
神经网络优化方法应用神经网络能量函数的极小点对应于系统的稳固平衡点,经过系统流最终抵达能量函数的极小点,成功优化计算。
遗传算法仿效动物退化和遗传,经过“优胜劣汰”准则逐渐迫近最优解,适用于非线性、不延续疑问,具备全局和次优解搜查才干。
含糊优化方法将含糊起因归入优化疑问,经过转化为非含糊优化疑问来求解,适用于蕴含含糊解放的设计疑问。
这些优化方法在控制工程中施展了关键作用,但仍有钻研空间,如缩小迭代次数、与结构优化技术联合等。
未来默认优化方法将在控制畛域施展更大作用,为复杂控制对象提供更优处置打算。
最优控制实践(optimal control theory),是现代控制实践的一个关键分支,着重于钻研使控制系统的功能目的成功最优化的基本条件和综合方法。
最优控制实践是钻研和处置从所有或者的控制打算中寻觅最优解的一门学科。
它是现代控制实践的关键组成部分。
经常使用在线优化的极速模型预测控制MPC(Matlab代码成功)
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本文讨论了经常使用在线优化提高模型预测控制(MPC)速度的方法,特意针对极速MPC成功。
传统MPC在灵活较慢的运行中经常使用,采样期间以秒或分钟为单位。
本文形容了一系列方法,旨在应用MPC疑问的特定结构,计算控制操作的速度比通用优化器快100倍。
详细案例展现了在具备3个形态、30个控制和450个期间步长的系统中,方法可在大概12毫秒内计算出控制举措,准许MPC在200 Hz下执行。
在经典MPC中,每个期间步的控制举措经过在线优化疑问取得。
关于线性模型、多面体解放和二次老本,生成的优化疑问是二次布局(QP)。
通用方法求解QP或者会很慢,限度了MPC的经常使用场景。
为处置这一疑问,一种方法是将QP解显式计算为初始形态的函数,而后以查找表方式在线成功控制操作。
但是,这种方法在形态、输入维度较大时受限,关键用于较小疑问。
本文引见了一系列方法,用于经常使用在线优化放慢MPC中控制举措的计算速度。
经过联合这些方法,MPC的成功速度比通用优化器快几个数量级。
关键战略是应用MPC中产生的QP结构,应用适当变量从新排序,经过求解线性方程组的块三对角线系统找到每一步的内点搜查方向。
这种方法将疑问复杂性在疑问范围内坚持线性,而不是立方,清楚提高了计算效率。
MPC在多个畛域有宽泛运行,包括化学环节、工业控制、排队系统控制、供应链治理、经济和金融、灵活对冲以及支出治理等。
从最优控制角度讨论MPC的文献包括[21]-[23],稳固性和最优性结果的考查见[24]。
无关敞开式(脱机)方法的钻研见[1]、[2]和[25]。
灵活轨迹优化的优化方法见[26]。
本文中提到的优化方法和案例钻研有助于了解如何减速MPC在极速灵活运行中的实施。
在实践运行中,这些方法和战略可以清楚提高MPC系统的照应速度和功能,使其适用于更多实时控制场景。
经常使用在线优化的极速模型预测控制MPC(Matlab代码成功)
在模型预测控制(MPC)畛域,咱们探求了一种经常使用在线优化技术来减速极速MPC成功的方法。
传统MPC因在线优化疑问求解速度缓慢,限度了其运行于灵活极速场景的才干。
本文引见了一系列技术,旨在清楚提高MPC中控制举措的计算速度,对比通用优化器,咱们的方法速度优化可达100倍。
经过联合特定疑问结构的定制方法,咱们可以应用在线优化技术来极速求解模型预测控制疑问。
例如,关于具备3个形态、30个控制和450个期间步长的系统,仅需大概12毫秒即可计算控制举措。
这使得MPC能够在200 Hz下高效执行,清楚提高了其在灵活极速运行中的适用性。
MPC通常触及在线优化求解二次布局疑问,而通用方法或者速度较慢。
为克制这一应战,一个经常出现战略是预先计算QP解作为初始形态的函数,构成查找表。
但是,这种方法适用于小型疑问,形态维度最多不超越五个。
本文提出的方法旨在更宽泛地运行,经过优化特定结构的二次布局求解环节,清楚缩小计算期间。
咱们的战略应用了MPC中产生的二次布局疑问的不凡结构,即经过适当的变量从新排序,可以将求解环节简化为线性方程组的块三对角线系统求解。
这样,关于形态维度n、输入维度m和期间步长T的疑问,内点方法每步操作的复杂度从O(T^3(n+m)3)降落到O(T(n+m)3),大幅缩小了计算老本。
MPC在多个畛域有着宽泛的运行,包括化学环节、工业控制、排队系统控制、供应链治理、经济与金融中的随机控制疑问、灵活对冲和支出治理等。
从最优控制的角度讨论MPC,以及关于其稳固性和最优性结果的考查,是了解MPC实践与运行的关键。
此外,经常使用优化方法进执行态轨迹优化也值得关注。
本文旨在展现如何经过应用疑问的结构和个性,应用在线优化技术减速MPC的计算环节,从而在灵活极速场景中提高MPC的效率与适用性。
经过与传统方法的比拟,咱们可以观察到清楚的功能优化,使得MPC在须要极速照应的运行中成为或者。
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