多变量预测控制结构分解的图论方法
王洪瑞1
邹涛2
张鑫3
王美聪4
陆云松3
1.中国科学院沈阳自动化研究所,辽宁沈阳110016;中国科学院机器人与智能制造创新研究院,辽宁沈阳110016;中国科学院大学,北京1000492.广州大学机械与电气工程学院,广东广州5100063.中国科学院沈阳自动化研究所,辽宁沈阳110016;中国科学院机器人与智能制造创新研究院,辽宁沈阳1100164.沈阳化工大学环境与安全工程学院,辽宁沈阳110142
摘要：预测控制算法的计算复杂度主要由变量个数和控制时域决定,而大型复杂系统中变量个数较多将导致计算量大的问题,尤其在有约束预测控制的优化求解中增加较重的计算负担.本文针对此问题利用邻接矩阵、可达矩阵和关联矩阵梳理系统传递函数模型中变量之间的关联,将有关联的控制变量划分为一个子系统,进而将一个大系统分解成若干独立子系统,即可将一个高维度的优化求解问题分解成多个维度较低的子优化问题,降低计算复杂度以达到减少计算量的目的 .最后将其应用在多变量有约束的双层结构预测控制算法中,通过仿真进行验证.
关键词：预测控制图论计算复杂度系统分解
资助基金：国家自然科学基金(61773366)辽宁省自然科学基金(2019-KF-03-07)辽宁省博士启动基金(20180540066)广东省重点领域研发计划项目(2020B0101050001)
论文发表日期：2020-09-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 1904-1912 )
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