高效預(yù)測控制的策略及快速實(shí)現(xiàn)研究.pdf

1、模型預(yù)測控制（Model Predictive Control，MPC）因其具備對模型要求低、魯棒性好、可以較方便地處理約束等能力，近幾十年來在工業(yè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。MPC采用滾動(dòng)優(yōu)化方式，在每個(gè)控制周期內(nèi)都需求解一個(gè)約束優(yōu)化問題。為了在實(shí)際應(yīng)用中取得較好的控制效果，通常需要采用較短的采樣間隔和較長的控制時(shí)域，在線計(jì)算量的劇增和采樣間隔的減小大大限制了MPC算法在快速系統(tǒng)中的應(yīng)用。因此，提升MPC控制器在短時(shí)間內(nèi)完成優(yōu)化問題求解的能力，

2、成為本文工作的出發(fā)點(diǎn)。在算法改進(jìn)的層面，本文提出了針對高頻采樣系統(tǒng)的雙速率預(yù)測控制算法，在硬件提速的層面，本文提出了多點(diǎn)輻射的并行分支定界算法，并將其在GPU中實(shí)現(xiàn)。具體工作內(nèi)容如下：
　　1）提出了針對高頻采樣系統(tǒng)的雙速率預(yù)測控制算法，詳細(xì)說明了算法的核心思想及將實(shí)時(shí)控制量求取分解到兩個(gè)時(shí)間尺度的具體方案，給出詳盡的算法推導(dǎo)過程及最后的算法流程，并分析了算法的名義穩(wěn)定性和實(shí)時(shí)性。此外，還討論了在盒子約束下進(jìn)一步改進(jìn)算法的策略。對

3、倒立擺系統(tǒng)和電樞直流電動(dòng)機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行建模，將文中所提出的針對高頻采樣系統(tǒng)的雙速率預(yù)測控制算法分別應(yīng)用于兩個(gè)系統(tǒng)，在 MATLAB環(huán)境下進(jìn)行了仿真，分別給出了使用本文算法、傳統(tǒng)MPC算法、PID算法所得到的不同控制結(jié)果，進(jìn)行了詳細(xì)的比較和分析，通過實(shí)際算例說明了本文算法的有效性和快速性。
　　2）將離散時(shí)間簡單對偶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)充分并行化，給出了將其大規(guī)模并行化實(shí)現(xiàn)的策略，將其作為QP求解的工具。將并行化后的算法基于GPU中的線程邏輯進(jìn)行拆

4、分，然后編程在GPU上實(shí)現(xiàn)了QP求解器。為了提升求解器的計(jì)算效率，本文對內(nèi)存配置及底層算法進(jìn)行了改進(jìn)，包括對共享內(nèi)存、歸約方法的應(yīng)用等。
　　3）結(jié)合MIQP優(yōu)化問題本身的特性，提出了可以大規(guī)模并行實(shí)現(xiàn)的基于多點(diǎn)輻射的并行分支定界算法，文中詳細(xì)說明了該算法的原理、實(shí)現(xiàn)方式及算法流程。將所提出的并行求解MIQP問題的算法基于GPU中的線程邏輯進(jìn)行拆分，然后編程在GPU上實(shí)現(xiàn)了MIQP求解器。
　　4）對電能調(diào)度中的機(jī)組組合問題