模型预测控制是一类特殊的控制。它的当前控制动作是在每一个采样瞬间通过求解一个有限时域开环最优控制问题而获得。过程的当前状态作为最优控制问题的初始状态,解得的最优控制序列只实施第一个控制作用。这是它与那些使用预先计算控制律的算法的最大不同。本质上模型预测控制求解一个开环最优控制问题。它的思想与具体的模型无关,但是实现则与模型有关。

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线性模型预测控制的工业部署需要一个凸二次规划(QP)的实时解。QP的显式解刻画了MPC控制律的特征,即状态的分段仿射函数和一些无偏移量控制的稳态目标的计算。众所周知,显式控制律的复杂性随着问题规模的增加呈指数级增长,使得离线描述和在线部署使用显式控制律对任何合理规模的工业工厂都是难以处理的。最近的观察表明,以修正线性单元(ReLU)为激活函数的深度神经网络也代表一个分段仿射函数,这使得它们成为获得精确逼近显式MPC控制律的有吸引力的候选对象。通过大型化工实例的数值实验,验证了该方法的可扩展性。

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