CIESC Journal

• SYSTEM ENGINEERING • 上一篇    下一篇

基于混杂策略的预测控制不可行与约束优先级处理

王宇红b; 黄德先a; 金以慧a   

  1. a Department of Automation, Tsinghua University, Beijing 100084, China
    b College of Information and Control Engineering, University of Petroleum, Dongying 257061, China
  • 收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2005-04-28 发布日期:2005-04-28
  • 通讯作者: 王宇红

A Hybrid Model Predictive Control for Handling Infeasibility and Constraint Prioritization

WANG Yuhongb; HUANG Dexiana; JIN Yihuia   

  1. a Department of Automation, Tsinghua University, Beijing 100084, China
    b College of Information and Control Engineering, University of Petroleum, Dongying 257061, China
  • Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2005-04-28 Published:2005-04-28
  • Contact: WANG Yuhong

摘要: A hybrid approach using MLD (mixed logical dynamical) framework to handle infeasibility and constraint prioritization issues in MPC (model predictive control) based on input-output model is introduced. By expressing constraint priorities as propositional logics and by transforming the propositional logics into inequalities,the infeasibility and constraint prioritization issues are solved in the MPC. Constraints with higher priorities are met first, and then these with lower priorities are satisfied as much as possible. This new approach is illustrated in the control of a heavy oil fractionator-Shell column. The overall control performance has been significantly improved through the infeasibility and control priorities handling.

关键词: 预控制模型;炼油工业;生产工艺;石油化工工业;软件;优化方法;混合系统

Abstract: A hybrid approach using MLD (mixed logical dynamical) framework to handle infeasibility and constraint prioritization issues in MPC (model predictive control) based on input-output model is introduced. By expressing constraint priorities as propositional logics and by transforming the propositional logics into inequalities,the infeasibility and constraint prioritization issues are solved in the MPC. Constraints with higher priorities are met first, and then these with lower priorities are satisfied as much as possible. This new approach is illustrated in the control of a heavy oil fractionator-Shell column. The overall control performance has been significantly improved through the infeasibility and control priorities handling.

Key words: model predictive control, feasibility, mixed logical dynamical system, priority, hybrid system