350 руб
Журнал «Информационно-измерительные и управляющие системы» №1 за 2013 г.
Статья в номере:
Регуляризация некорректно поставленных задач упреждающего управления в энергосберегающих технологиях
Ключевые слова: энергетическая эффективность упреждающее управление метод регуляризации
Авторы:
Л.С. Казаринов - д.т.н., профессор, зав. кафедрой «Автоматика и управление», декан приборостроительного факультета, Южно-Уральский государственный университет. E-mail: kazarinov@ait.susu.ac.ru Т.А. Барбасова - к.т.н., доцент, кафедра «Автоматика и управление», Южно-Уральский государственный университет. E-mail: tatyana_barbasova@mail.ru
Аннотация:
Применение упреждающего управления в энерго-ресурсосбере-гающих технологиях является перспективным направлением исследований, так как позволяет формировать в реальном времени оптимальную подачу ресурсов с упреждением до того, как они будут израсходованы. На практике текущие данные могут не содержать необходимую информацию о параметрах процессов, что приводит к некорректным постановкам задач упреждающего управления. В работе предложен метод регуляризации некорректно поставленных задач упреждающего управления, основанный на минимизации текущих норм потребления энергетических ресурсов в технологических процессах.
Страницы: 5-15
Список источников
  1. Qin S. J., Badgwell T. A. (2003). A survey of industrial model predictive control technology. Control Engineering Practice.  V. 11. Р. 733 - 764.
  2. Пропой А. И., Цыпкин Я. З.Об адаптивном синтезе оптимальных систем. Доклады АН СССР. 1967.Т. 175.№ 6.
  3. Lee E. B. & Markus L. (1967) Foundations of Оptimal Control Theory. New York: Wiley.
  4. Цыпкин Я. З. Адаптация и обучение в автоматических системах. М.: Наука. 1968. 400 с.
  5. Richalet J. B., Rault A., Testud J. L., & Papon J. (1976). Algorithmic control of industrial processes. In Proceedings of the 4th IFAC symposium on identification and system parameter estimation. Р.1119-1167.
  6. Richalet J. B., Rault A., Testud J. L. & Papon J. (1978). Model predictive heuristic control: Applications to industrial processes. Automatica. V. 14. Р. 413-428.
  7. Richalet J. (1993). Industrial applications of model-based control. Automatica. V. 29. Р. 1251-1274.
  8. Clarke D. W. et al. (1987). Generalized predictive control - Part I & II, Automatica. V. 23. № 2. Р. 137 -160. см. также: Clarke, D. W. et al. (1989). Properties of generalized predictive control, Automatica, V.25. № 6. Р. 859-875.
  9. Prett D. M. & Garcia C. E. (1988). Fundamental process control. Boston: Butterworths.
  10. De Keyser, R.M.C., Van de Velde, Ph.G.A. & Dumortier, F.A.G. (1988). A comparative study of self-adaptive long-range predictive control methods. Automatica. V. 24. № 2. Р. 149-163.
  11. Garcia C. E., Prett D. M. & Morari M. (1989). Model predictive control: Theory and practice-a survey. Automatica. V. 25(3). Р. 335-348.
  12. Ricker N. L. (1991). Model predictive control: State of the art. In Y. Arkun, W. H. Ray (Eds), Chemical process control-CPC IV, Fourth international conference on chemical process control (Р. 271 -296). Amsterdam: Elsevier.
  13. Morari M. & Lee J. H. (1991). Model predictive control: The good, the bad, the ugly. In Y. Arkun, W. H. Ray (Eds), Chemical process control-CPC IV. Fourth international conference on chemical process control (Р. 419 -444). Amsterdam: Elsevier.
  14. Soeterboek R. (1992). Predictive control: a unified approach. International Series in Systems and Control Engineering. Prentice Hall.
  15. Muske K. R. & Rawlings J. B. (1993). Model predictive control with linear models. A.I.CH.E. Journal. V.39. № 2.Р. 262-287.
  16. Rawlings J. B., Meadows E. S. & Muske K. (1993). Nonlinear model predictive control: a tutorial and survey. In Proceedings of IFAC ADCHEV, Japan.
  17. Mayn D. Q. (1997) Nonlinear model predictive control: An assessment. In J. C. Kantor, C. E. Garcia, & B. Carnahan (Eds), Fifth international conference on chemical process control AICHE and CACHE (Р. 217 -231).
  18. Lee J. H. & Cooley B. (1997). Recent advances in model predictive control and other related areas. In J. C. Kantor, C. E. Garcia & B. Carnahan (Eds), Fifth international conference on chemical process control AICHE and CACHE (Р. 201 -216).
  19. Allgower F., Badgwell T. A., Qin S. J., Rawlings J. B. & Wright S. J. (1999). Nonlinear predictive control and moving horizon estimation-an introductory overview. In P. M. Frank (Ed.), Advances in control: highlights of ECC '99. Berlin Springer.
  20. Mayn D. Q., Rawlings J. B., Rao C. V. & Scokaert P. O. M. (2000). Constrained model predictive control: Stability and optimality, Automatica. V. 36. Р. 789-814.
  21. Rawlings J. B. (2000). Tutorial overview of model predictive control. IEEE Control Systems Magazin.V.20. Р. 38-52.
  22. Qin, S. J., Badgwell, T. A. (2003). A survey of industrial model predictive control technology. Control Engineering Practice.
    V. 11. Р. 733-764.
  23. Allgower F. & Zheng A. (Eds.) Nonlinear model predictive control, progress in systems and control theory. V. 26. Basel. Boston. Berlin: Birkhauser Verlag.
  24. Kouvaritakis B. & CannonM. (Eds.) (2001). Nonlineary predictive control, theory and practice. London: The IEE.
  25. Maciejowski J. M. (2002) Predictive control with constraints. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.
  26. Казаринов Л. С. Системные исследования и управление / Когнитивный подход. Научно-метод. пособие. Челябинск: ИздательскийцентрЮУрГУ. ИздательТ. Лурье. 2011. 524 с.