模型預測控制方法及其應用.pdf

1、模型預測控制方法是從生產(chǎn)實踐中提煉出來的一類基于計算機優(yōu)化的控制算法，以其對約束處理能力強、魯棒性強、能方便適用于多輸入多輸出系統(tǒng)等優(yōu)點，廣泛應用于各類工業(yè)生產(chǎn)過程。隨著模型預測控制理論的不斷發(fā)展，其應用研究也越來越熱門，應用領域也在不斷拓展。本論文以實際生產(chǎn)過程為背景，基于模型預測控制的滾動不變時域優(yōu)化策略和滾動縮減時域優(yōu)化策略，分別對多次走刀切削參數(shù)優(yōu)化問題及煤炭交易決策優(yōu)化問題進行了深入研究和探討，并取得了一些研究成果，具體如下：

2、
　　1、本文針對多次走刀切削參數(shù)優(yōu)化問題，基于模型預測控制策略，建立了以生產(chǎn)率及單位切除體積生產(chǎn)成本為目標函數(shù)，相關技術指標為約束條件的多次走刀切削參數(shù)優(yōu)化模型。該模型屬于多目標、多變量、非線性優(yōu)化問題，文中分別采用寬容分層序列法及內(nèi)點法對其進行處理并求解，通過模型預測控制策略，獲得每次走刀的最優(yōu)切削參數(shù)，包括背吃刀量、進給量及主軸轉速。仿真分析中，將兩種不同策略下的優(yōu)化結果進行對比，證明了本文所提出的策略不僅求解復雜度低，而且

3、還能夠獲得使數(shù)控機床的生產(chǎn)率更高、生產(chǎn)成本更低的切削參數(shù)組合。
　　2、本文以帶有配煤能力的煤炭物流企業(yè)為研究對象，基于隨機模型預測控制，建立了煤炭交易混合整數(shù)線性優(yōu)化模型。該模型通過引入兩種訂單模式來定義相關約束，并同時考慮了訂單違反、配煤計劃、實時價格信息、隨機需求等因素。文中采用隨機模型預測控制策略可以充分利用最新的價格預測信息，并有效地處理有關隨機需求的概率約束。通過求解一系列的混合整數(shù)線性規(guī)劃，可獲得煤炭物流企業(yè)的最優(yōu)煤