帶軟約束的調(diào)度魯棒預(yù)測控制在大范圍變工況工業(yè)系統(tǒng)中的應(yīng)用的開題報告

帶軟約束的調(diào)度魯棒預(yù)測控制在大范圍變工況工業(yè)系統(tǒng)中的應(yīng)用的開題報告一、選題背景和意義工業(yè)生產(chǎn)過程中通常涉及大量機械設(shè)備的調(diào)度控制。在實際工業(yè)生產(chǎn)中，由于各種因素的影響，如原料、氣候、人力等，很難保證工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)穩(wěn)定運行。因此，在大范圍變工況的工業(yè)系統(tǒng)中，調(diào)度魯棒預(yù)測控制具有重要的應(yīng)用價值。調(diào)度魯棒預(yù)測控制是一種將模型預(yù)測控制與調(diào)度策略相結(jié)合的控制方法，可以對系統(tǒng)進行魯棒性分析和優(yōu)化調(diào)度，能夠針對系統(tǒng)變化快的特點，實現(xiàn)對系統(tǒng)的自適應(yīng)控制，提高工業(yè)生產(chǎn)的效率和質(zhì)量。通過帶軟約束的調(diào)度魯棒預(yù)測控制，在各種復(fù)雜工業(yè)系統(tǒng)中實現(xiàn)調(diào)度控制，可以使得系統(tǒng)能更好地應(yīng)對不同的工況變化，提高工業(yè)生產(chǎn)效率和穩(wěn)定性，具有重要的實際應(yīng)用價值。二、研究內(nèi)容和研究方法1.研究內(nèi)容本文旨在研究帶軟約束的調(diào)度魯棒預(yù)測控制在大范圍變工況工業(yè)系統(tǒng)中的應(yīng)用。主要包括以下方面：（1）建立大范圍變工況的工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)模型；（2）分析系統(tǒng)的魯棒性并設(shè)計調(diào)度策略；（3）將模型預(yù)測控制應(yīng)用于系統(tǒng)，進行優(yōu)化調(diào)度；（4）對系統(tǒng)進行仿真實驗，并進行性能分析。2.研究方法本文采用以下研究方法：（1）建立數(shù)學(xué)模型。對工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)進行建模分析，包括物理模型、控制模型和優(yōu)化模型。（2）分析系統(tǒng)的魯棒性。針對系統(tǒng)的不確定性和擾動，采用魯棒性分析方法，設(shè)計調(diào)度策略。（3）建立模型預(yù)測控制算法。借助MATLAB等數(shù)學(xué)工具，運用控制理論和優(yōu)化方法，建立模型預(yù)測控制算法。（4）仿真實驗。對建立的算法進行仿真實驗，測試算法的控制效果和應(yīng)對不同工況的能力。三、預(yù)期成果和創(chuàng)新點1.預(yù)期成果通過帶軟約束的調(diào)度魯棒預(yù)測控制，在大范圍變工況的工業(yè)系統(tǒng)中進行調(diào)度控制，實現(xiàn)系統(tǒng)穩(wěn)定運行、提高工業(yè)生產(chǎn)效率和質(zhì)量。2.創(chuàng)新點（1）針對大范圍變工況的工業(yè)系統(tǒng)，提出帶軟約束的調(diào)度魯棒預(yù)測控制方法，能夠有效應(yīng)對系統(tǒng)變化快的特點。（2）提出新的魯棒性分析方法，設(shè)計調(diào)度策略，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性。（3）建立模型預(yù)測控制算法，將其應(yīng)用于大范圍變工況的工業(yè)系統(tǒng)控制，提高工業(yè)生產(chǎn)效率和質(zhì)量。四、進度安排本文的大致進度安排如下：（1）文獻綜述：9月完成。（2）系統(tǒng)分析與建模：11月完成。（3）控制策略設(shè)計：12月完成。（4）算法建立與仿真：2月完成。（5）數(shù)據(jù)處理與分析：3月完成。（6）論文撰寫與修改：5月完成。五、參考文獻[1]R.Chudoba,R.Baczynski,andM.Iwanowski.Robustpredictiveproductionschedulinginlarge-scalemanufacturingplants.ControlEngineeringPractice,14(4):437-452,2006.[2]Y.Chen,T.Xu,andJ.Lu.Robustschedulingandmodelpredictivecontrolunderuncertainty.IEEETransactionsonControlSystemsTechnology,22(4):1427-1434,2014.[3]D.Sun,L.Wang,andJ.Gong.Anovelrobustpredictivecontrolstrategyforlarge-scalenonlinearsystemssubjecttomodeluncertaintyandinputdisturbance.ISATransactions,53:342-352,2014.[4]Y.Qiu,B.Lu,andL.Wang.Robustmodelpredictivecontrolforindustrialprocesses:asurvey.ChemicalEngineeringScience,63:863-875,2008.[5]M.RamezaniandA.Khaki-Sedigh.Robustproductionschedulingconsideringpro