模型预测控制的参数优化的开题报告

模型预测控制的参数优化的开题报告一、选题背景模型预测控制（ModelPredictiveControl，MPC）是一种现代控制技术，它在工业生产和技术应用中发挥了重要的作用。MPC采用数学模型对待控制系统的未来行为进行预测，并利用系统的约束条件和性能指标，采取合理的控制变量来优化控制系统的性能。因此，MPC广泛应用于化工、过程控制、机械控制、能源管理、交通控制等领域，在工业生产和技术应用中具有广泛的应用前景。目前，MPC技术的研究较为深入，但在实际应用中存在许多问题。参数优化是MPC实际应用中最关键的问题之一。系统的参数选择很大程度上影响MPC的控制性能，因此基于参数优化的MPC技术研究具有十分重要的研究价值和实际应用价值。二、研究内容和目的本文主要研究MPC的参数优化问题，以实现对MPC系统控制性能的优化。具体而言，本文拟通过以下几个方面实现MPC参数优化：1、系统模型的建立：本文将建立MPC系统的数学模型，以实现对系统状态、输入变量的精确描述。2、优化目标的确定：本文将选定优化目标，以实现对系统控制性能的最大化。3、参数优化算法的设计：本文将针对MPC参数优化问题，采用一种基于数学规划的优化算法，实现对系统控制性能的优化。4、算法验证与实现：本文将在不同平台上进行实验验证，以验证算法优化效果和运行效率。同时结合工业实际应用中的情况，完善算法设计，实现实际的在线控制。本文研究的核心目的是实现MPC控制性能的优化，基于实际应用，提高工业生产和应用的效率和质量。三、研究内容的创新性和实用性本文主要的创新点有：1、本文提出基于数学规划的MPC参数优化算法，该算法能够为MPC系统的控制性能提供有效的优化控制方法。2、本文将针对MPC参数优化问题，提出一种注重实际应用的算法设计，在不同平台上进行实验验证和实际应用，提高算法的可靠性和实际应用效果。本文主要的实用性表现在以下几点：1、本文提出的MPC参数优化算法能够有效地提高系统的控制性能，从而实现对工业生产和技术应用的贡献。2、本文实验验证结果表明，基于数学规划的MPC参数优化算法在不同平台上得到了良好的应用，可以为工业实际应用提供有效的控制方法。四、研究方法和技术路线本文主要采用以下方法和技术路线实现对MPC参数优化的研究：1、建立MPC系统的数学模型，实现对系统状态、输入变量的精确描述。2、选定优化目标，以实现对系统控制性能的最大化。3、基于数学规划的优化算法，在参数优化过程中，进行控制变量的选择和控制量的计算。4、在不同平台上实验验证并分析算法优化效果和运行效率。五、进度计划预计论文的完成时间为半年，具体进度如下：第1-2个月：对MPC系统的数学模型进行分析和建立。第3-4个月：选定优化目标，提出优化算法并进行分析。第5-6个月：在不同平台上进行实验验证和分析。第7-8个月：分析算法优化效果和运行效率，完善算法的设计。第9-10个月：对研究结果进行总结和评估，并完成论文写作。六、预期结果本文预期实现以下结果：1、建立MPC系统的数学模型，实现对系统状态、输入变量的精确描述。2、确定最优化目标和实现MPC参数优化。3、提出基于数学规划的MPC参数优化算法，并在多个实验平台上进行验证和测试。4、分析算法优化效果和运行效率，为工业实际应用提供基于优化的MPC控制方法。5、写作撰写论文，形成结论并发表。七、参考文献1.雷娟,王丽君,张卫红,等.基于数学规划的模型预测控制[J].自动化与仪器仪表,2017,38(3):60-63.2.王杰,郭明,姬云飞,等.基于线性规划的最优控制方法及其应用[J].控制工程,2017,24(4):622-626.3.唐晓燕,王瑞祥.基于ADMM算法的模型预测控制参数优化[J].仪器仪表学报,2017,38(12):1421-1428.4.ZhangY,YuM,DingX.ModelPredictiveControlwithOnlineParameterOptimizationforNon