公开(公告)号：CN109388062A

公开(公告)日：2019-02-26

申请号：CN201810347275.0

申请日：2018-04-18

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 李丽娟 ,  张姝 ,  金晶 ,  唐臻旭 ,  杨世品

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种基于系统分解指标的全局协调分布式预测控制算法，包括步骤：S101：根据系统输入输出数据进行基于AP-CCA的系统分解，得到相应的分解指标Iij，并利用最小二乘建模方法建立各子系统的预测模型。S102：各子系统利用自身及关联子系统的信息建立最优控制问题，其中关联子系统对本系统的不同影响用子系统之间的相关系数加权表示。S103：在控制时刻k，针对每个子系统，从全局输入变量集中获取其上一时刻自身及关联子系统的输入变量，求解S102中的优化问题，得到各子系统的最优控制律Δui，M(k)；S104：利用S103中Δui，M(k)以及S101中Iij加权求取各控制变量的实际施加量并作用于被控对象。S105：时间延续到k+1时刻，返回到S103，重复以上过程。本发明使得控制更加精细，效果更佳。

公开(公告)号：CN109388062B

公开(公告)日：2021-08-24

申请号：CN201810347275.0

申请日：2018-04-18

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 李丽娟 ,  张姝 ,  金晶 ,  唐臻旭 ,  杨世品

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种基于系统分解指标的全局协调分布式预测控制算法，包括步骤：S101：根据系统输入输出数据进行基于AP‑CCA的系统分解，得到相应的分解指标Iij，并利用最小二乘建模方法建立各子系统的预测模型。S102：各子系统利用自身及关联子系统的信息建立最优控制问题，其中关联子系统对本系统的不同影响用子系统之间的相关系数加权表示。S103：在控制时刻k，针对每个子系统，从全局输入变量集中获取其上一时刻自身及关联子系统的输入变量，求解S102中的优化问题，得到各子系统的最优控制律Δui，M(k)；S104：利用S103中Δui，M(k)以及S101中Iij加权求取各控制变量的实际施加量并作用于被控对象。S105：时间延续到k+1时刻，返回到S103，重复以上过程。本发明使得控制更加精细，效果更佳。