一种基于模型预测控制的动态多属性决策方法

来源 :第26届中国过程控制会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:fsswyjz
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
  动态多属性决策问题包含有多时间阶段的属性值,反映了各时间节点对于决策对象的状态评估。论文基于模型预测控制思想,提出了一种基于相似关系的动态赋权重方法,通过灰色预测模型GM(1,1)对属性值进行预测,对集成权重实施滚动优化,从而有效地解决动态多属性决策问题,实例分析表明了所提方法的有效性,并通过预测模型精度验证方法的可靠性。
其他文献
本文基于迭代正交变换的思想,提出了一种新的低维序贯式融合滤波算法,能够有效地处理过程噪声与观测噪声一步互相关、各观测噪声一步自相关的多传感器融合滤波问题。基于迭代正交变换的思想提出的解相关方法能够将观测方程经过2 次等价改写去除系统噪声的相关性,然后依据序贯滤波的思想,依次处理到达融合中心的观测信息,进而得到一类新的序贯式融合滤波算法。本文方法是在LMMSE 意义下严格推导得到的,能够实现系统状态
工业过程常常是强非线性的,并有多个工况,传统的软测量方法存在预测能力差,不能有效利用误差信息等缺点。为了有效解决这些问题,本文基于动态校正思想,提出了一种自适应高斯混合模型的高斯过程回归(AGMM-GPR)多模型软测量建模方法。首先,通过Bayes 信息准则对高斯成分的个数进行优化,得到最优的子模型个数,构建高斯混合模型(GMM),用来拟合样本信息的特征空间分布;然后,用GPR 对每个子模型进行建
在很多工业过程中,常常可获得两种测量数据,在线测量值和含时滞的离线测量值,其中,在线测量值直接由传感器测得,即时却精度较低,离线测量值通过人工实验分析得到,精度高却有时滞。本文引入状态增广卡尔曼滤波法对上述两种数据进行融合以估计当前状态值,算法简单明了。在线测量模型存在不可避免的模型不匹配问题,因此本文在离线测量值获得后对在线测量模型进行校正。最后将本文方法运用到线性化的非线性二元蒸馏塔模型中估计
在化工系统实际运行过程中,常常会出现一些不正常的工作状态,为了使系统运行状态能够避开这些不正常的工作状态,往往需要对控制器进行重构。针对这种情况,本文阐述了一种基于分段仿射(PWA)模型的控制策略,该控制策略采用显式模型预测控制对系统进行控制,当检测到系统出现异常工作点时,先对系统进行形式验证,根据验证结果,再决定是否进行控制器重构,这样,既大大节约了生产时间和成本,也提高了控制效率。将该控制策略
萤火虫算法是最近提出的一种基于种群迭代的全局优化方法,在许多领域有着广泛的应用。然而,基本萤火虫算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优、求解精度低等缺陷。提出一种改进的萤火虫算法用于求解无约束优化问题。该算法首先利用反向学习策略初始化萤火虫的位置,为全局搜索的多样性奠定基础;引入Rosenbrock 搜索以增强算法的局部搜索能力和加快收敛速度;采用高斯扰动对当前最优解进行变异操作以避免算法陷入局部最优
介绍一种在工业过程中两输入两输出(TITO)系统控制器的设计和调节方法,提出一种逆向解耦方法,该方法能对具有耦合对象的系统有效的解耦成对角矩阵,以减小各回路之间的耦合影响,解耦矩阵因其结构上较为复杂、物理上不易实现等特点,因此在不加入解耦矩阵的情况下,利用解耦后的对角矩阵对TITO系统进行分散PID控制器的独立设计。首先通过一阶加时滞的模型方法对对角矩阵元素降阶,并对降阶后的模型采用内模控制方法进
针对最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的参数优化问题,提出了一种基于改进的果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)的最小二乘支持向量机参数选择方法。该方法通过在一定条件下容忍次优的果蝇个体和改变寻优范围两方面对传统的果蝇优化算法进行改进,增强了果蝇优化算法摆脱局部极值点的能力。对
针对目前低温余热蒸汽回收难度大的问题,本文开发了一种罗茨式蒸汽动力机,并以此为基础设计了一套可移植的,通用性强的模块化嵌入式控制系统,模块化设计的软、硬件系统既便于系统功能的扩展和裁剪,又便于系统管理、维护。文章从总体结构方案、硬件设计以及软件设计三个方面对其进行了具体阐述,并对该控制器进行了相应的试验研究,验证了控制系统的可行性,为下一步样机应用及其他类型发电机组奠定了基础。
基于加权的软子空间聚类是处理高维数据的一种有效手段,文中在原有的软子空间聚类算法基础上改进了目标函数,并通过拉格朗日极值求得新的更新公式,由此得到一种新的软子空间聚类算法,改进后的聚类算法在原有聚类算法的基础上提高了原有算法的抗噪性及聚类效率;通过与典型的软子空间聚类算法在聚类准确率及稳定性方面进行比较试验,结果表明改进后的聚类算法的聚类准确度较高,并且受参数影响较低,说明其稳定性方面较好。
针对污水处理过程能耗模型难以建立的问题,提出了一种基于数据驱动的污水处理能耗模型。通过分析污水处理出水水质和能耗内部变量关系,设计了一种基于出水水质和内部变量的能耗模型表达;同时利用污水处理过程实际运行数据对模型参数进行校正,获得了一种基于数据驱动的污水处理能耗模型。最后,将设计的该模型应用于实际的污水处理过程,实验结果表明:该能耗模型能较好地表达运行过程的运行成本,并且具有较高的建模精度。