| 【中文题名】 | 基于并行算法的模型预测控制研究 |
| 【英文题名】 | The Research of Model Predictive Control Based on Parallel Algorithm |
| 【学科专业】 | 控制理论与控制工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-8-6 |
| 【中关键词】 | 模型预测控制,并行算法,Hildreth-dEsopo方法,遗传算法,, |
| 【英关键词】 | MPC,parallel algorithm,Hildreth-d'Esopo method,genetic algorithm, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>自动控制理论>> |
| 【论文摘要】 |
预测算法优化过程中多维搜索的复杂性,使整个算法的快速性受到限制,特别是在快速系统中尤为明显。如何快速找到最优解,是预测控制算法的最困难的环节。本文设计高效的并行优化算法实现模型预测控制器,利用并行算法得天独厚的速度优势,在不影响性能的情况下,快速找到最优解,进而提高模型预测控制的快速性。
本文以三容系统为控制对象,分别采用Hildreth-d'Esopo方法和遗传算法处理预测控制中的优化问题,并以“分而治之”的原则设计高效的并行Hildreth-d'Esopo方法和并行遗传算法。算法以同一个进程中共享资源的多个线程的形式实现。 |
| 【论文题纲】 |
|
提要 |
4-7 |
|
第一章 绪论 |
7-15 |
|
1.1 模型预测控制的发展历程 |
7-10 |
|
1.2 模型预测控制的工业应用 |
10 |
|
1.3 模型预测控制可能的发展方向 |
10-11 |
|
1.4 模型预测控制在实际应用中存在的问题 |
11-13 |
|
1.5 应用并行算法解决优化问题 |
13 |
|
1.6 本文主要研究内容 |
13-15 |
|
第二章 模型预测控制 |
15-33 |
|
2.1 模型预测控制的基本原理 |
15-16 |
|
2.2 模型预测控制的特点 |
16-18 |
|
2.3 模型预测控制的数学描述 |
18-19 |
|
2.4 线性约束模型预测控制求解方法 |
19-27 |
|
2.4.1 阶跃响应模型的建立 |
19-24 |
|
2.4.2 问题的求解 |
24-27 |
|
2.5 三容系统的模型预测控制 |
27-31 |
|
2.5.1 三容系统建模 |
27-30 |
|
2.5.2 三容系统预测控制 |
30-31 |
|
2.6 本章小结 |
31-33 |
|
第三章 并行算法设计 |
33-45 |
|
3.1 并行计算机发展的现状与趋势 |
33-35 |
|
3.2 计算问题的并行性 |
35 |
|
3.3 计算问题的分类 |
35-36 |
|
3.4 并行算法 |
36-40 |
|
3.4.1 并行算法的发展 |
37-38 |
|
3.4.2 串并算法的关系和差异 |
38-39 |
|
3.4.3 并行算法的分类 |
39 |
|
3.4.4 并行算法的目标 |
39-40 |
|
3.5 高效并行算法的设计方法和技术 |
40-44 |
|
3.5.1 串行算法的并行化 |
41-43 |
|
3.5.2 高效并行算法的设计方法和原则 |
43-44 |
|
3.6 本章小结 |
44-45 |
|
第四章 基于并行算法的模型预测控制 |
45-66 |
|
4.1 算法的运行环境 |
46 |
|
4.2 采用HILDRETH-D'ESOPO 方法处理优化 |
46-54 |
|
4.2.1 Hildreth-d'Esopo 方法描述及串行运算效果 |
46-51 |
|
4.2.2 Hildreth-d'Esopo 方法并行化 |
51-53 |
|
4.2.3 串行、并行方法寻优时间比较 |
53-54 |
|
4.3 采用遗传算法处理优化问题 |
54-65 |
|
4.3.1 标准遗传算法描述及串行运算效果 |
54-61 |
|
4.3.2 并行遗传算法描述及运算效果 |
61-64 |
|
4.3.3 基本、并行遗传算法寻优效果比较及分析 |
64-65 |
|
4.4 本章小节 |
65-66 |
|
第五章 全文总结 |
66-68 |
|
5.1 全文工作总结 |
66-67 |
|
5.2 今后工作展望 |
67-68 |
|
参考文献 |
68-71 |
|
附录 三容系统阶跃响应系数 |
71-79 |
|
摘要 |
79-81 |
|
ABSTRACT |
81-83 |
|
致谢 |
83 |
|
| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388713 |
