基于LMI的鲁棒预测控制在变风量空调系统的应用
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更新于2024-09-05
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“本文探讨了鲁棒模型预测控制在变风量空调系统中的应用,通过采用线性矩阵不等式(LMI)的鲁棒预测控制策略,解决二次泵压差控制中的不确定性问题,提高控制效率和精度。文章指出,传统的预测控制算法在线计算量大,而基于LMI的鲁棒MPC方法通过离线和在线两部分优化,降低了在线计算的复杂性,实现了更好的控制性能。”
在变风量空调系统中,二次泵压差控制是节能的关键技术。当空调负荷变化时,通过调整压差来控制冷冻水的供应量,能够有效降低能耗,特别是在水系统的阻力较大时。然而,由于系统的不确定性,如负载波动、管道阻力变化等因素,常规的控制策略可能无法实现理想的控制效果。
预测控制作为一种先进的控制策略,以其前瞻性、灵活性和对系统动态性能的优化能力而被广泛应用。然而,在模型存在不确定性的情况下,预测控制的效果会受到影响。为解决这一问题,本研究提出了一种基于线性矩阵不等式(LMI)的鲁棒模型预测控制(Robust Model Predictive Control, RMPC)方法。LMI允许在数学上明确地处理不确定性,通过对控制输入和对象输出的约束进行优化,确保控制的稳定性和动态性能。
RMPC方法将控制算法分为离线和在线两部分。离线阶段,通过传统算法计算出目标函数的上界,然后重新优化以获得一组大的渐近稳定的不变椭圆集。在线阶段,利用三个相邻的椭圆集在每个采样周期内对状态变量进行精确定位,从而给出控制输入。这种方法减少了在线计算的复杂度,提高了控制的实时性。
理论证明和仿真结果表明,该算法能有效提高控制的精度和响应速度,增大了控制的可行性域。在实际的二次泵压差控制实验中,应用该算法后,系统响应迅速,控制效果显著。
鲁棒模型预测控制通过引入LMI优化,为变风量空调系统提供了更高效、更稳定的控制解决方案,有助于进一步降低能耗,提升空调系统的整体性能。这一研究对于推动空调系统节能技术的发展,以及在实际工程中的应用具有重要意义。
2019-09-20 上传
2021-09-29 上传
2019-09-20 上传
2021-09-29 上传
2019-09-20 上传
2019-07-22 上传
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2019-07-23 上传
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