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[发明专利]一种基于动态多模型预测控制器的风机有功功率跟踪方法-CN202011520427.6有效
发明人：曾凡春;江灿安;赵霞;高越;杨继明 -专利权人：北京华能新锐控制技术有限公司
申请日： 2020-12-21 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： F03D7/00 文献下载
摘要：本公开提供一种基于动态多模型预测控制器的风机有功功率跟踪方法，所述方法包括：建立风机的各非线性模型，并在各个工况点处分别将各所述非线性模型线性化和离散化，获得所述风机的线性多工况多模型；根据所述风机的所述线性多工况多模型，搭建模型预测控制器；根据所述风机实际的运行状态去更新矫正所述模型预测控制器中模型的参数，搭建动态多模型预测控制器；基于实际实验平台或高保真仿真软件，验证所述动态多模型预测控制器在风机有功功率追踪上的有效性改进了传统风机有功功率追踪策略的不足，基于动态多模型预测控制器，来抑制风机输出功率追踪时的波动，提高风机的经济性能。
一种基于动态模型预测控制器风机有功功率跟踪方法

[发明专利]一种智能汽车多预测范围模型预测轨迹跟踪控制方法及系统-CN201910559172.5有效
发明人：解云鹏;蔡英凤;陈龙;孙晓强;李祎承;施德华 -专利权人：江苏大学
申请日： 2019-06-26 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： B60W50/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能汽车多预测范围模型预测轨迹跟踪控制方法及系统，包括信息感知、路径规划、多预测范围模型预测控制器建模以及驱动执行；环境感知实时采集智能汽车的前方道路信息及自身状态，将相关事件实时收集并传递至多预测范围模型预测控制器供其调用；路径规划根据信息感知的数据规划出一条期望路径；所述多预测范围模型预测控制器能够实现紧急事件下的预测控制；所述驱动执行根据多预测范围模型预测控制器输出的前轮转角值驱动操纵车辆的执行机构。本发明通过调用多预测范围模型预测控制器与可能发生事件相对应的预测时域与相应约束集及成本函数，使得无人驾驶车辆提前改变跟踪路径避免紧急情况的发生从而提升了汽车行驶的稳定性。
一种智能汽车预测范围模型轨迹跟踪控制方法系统

[发明专利]基于多模型预测控制的超临界机组协调控制方法-CN201210333197.1无效
发明人：陈世和;张曦;阎威武;罗嘉;李晓枫;王国良 -专利权人：广东电网公司电力科学研究院;上海交通大学
申请日： 2012-09-10 - 公布日： 2012-12-26 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了基于多模型预测控制的超临界机组协调控制方法。该方法包括：根据超临界机组的非线性工况响应，设置预设数个局部预测模型；通过模型识别方法，选取负荷参数作为控制变量，通过插值公式获取各个局部预测模型的输出增量；在每个控制周期中，通过DMC预测控制算法将所述各个局部预测模型的输出增量进行叠加采用本发明，将多模型预测控制方法用于超超临界机组的协调控制，提出了预测控制用控制变量、过程变量和扰动变量的选取方法及多模型预测控制在协调控制系统中实施的具体方案。具有先进性，实用性强，鲁棒性好。而且控制效果快速平稳，能够取得理想的控制效果。
基于模型预测控制临界机组协调方法

[发明专利]多模型广义预测控制系统及其性能评估方法-CN201210496506.7无效
发明人：王昕;张巍 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2012-11-28 - 公布日： 2013-03-27 - 主分类号： G05B13/00 文献下载
摘要：本发明提供一种多模型广义预测控制系统及其性能评估方法，采用多个固定模型和两个自适应模型，并行辨识系统的动态特性，基于性能指标在每个采样时刻切换到最优的局部模型作为当前模型，并设计最优控制器实现控制，采用最小方差准则的性能评估方法对多模型切换的广义预测控制系统进行性能评估与传统的单模型广义预测控制系统相比，本发明在处理过程参数跳变的系统，采用多模型切换的广义预测控制，可以有效的提高了系统的暂态性能，消除暂态误差，并且保证了系统的稳定性。
模型广义预测控制系统及其性能评估方法

[发明专利]基于多模态模型预测控制脱硫系统多目标优化控制方法-CN202010318242.0在审
发明人：竺森林;胡建垠;杨路宽 -专利权人：大唐环境产业集团股份有限公司
申请日： 2020-04-21 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及基于多模态模型预测控制脱硫系统多目标优化控制方法。该基于多模态模型预测控制脱硫系统多目标优化控制方法包括如下步骤：以DCS控制系统所记录的脱硫系统和主机系统历史数据作为工艺特性分析的数据来源，建立数据库；对数据库进行归一化处理；吸收塔模型的建立、浆液池模型的建立、脱硫效率模型的建立和其它必要模型及连接单元的建立；稳态点线性状态空间辨识；基于线性状态空间模型预测未来系统动态。本发明提供的基于多模态模型预测控制脱硫系统多目标优化控制方法,通过将多目标稳态优化、不确定性补偿以及非线性预测控制相结合，达到脱硫系统多目标实时优化控制。
基于多模态模型预测控制脱硫系统多目标优化方法

[发明专利]针对离散系统多执行器失效故障的主动容错预测控制方法-CN201811117986.5在审
发明人：杨蒲;疏琪堡;王玉霞 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2018-09-19 - 公布日： 2018-12-25 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了针对离散系统多执行器失效故障的主动容错预测控制方法。考虑离散控制系统多个执行器发生常见的部分失效故障，结合离散滑模观测器和模型预测控制，提出一种主动容错控制方法。根据系统的初始状态模型，考虑到阶跃型干扰和误差，设计加入嵌入式积分器的增广状态模型，并以此设计了预测控制律；根据故障模型，设计了二阶离散滑模观测器，检测出多个执行器故障的失效因子，补偿预测控制律，最终构成完整的主动容错预测控制器本发明方法通过设计二阶滑模观测器，准确估计出失效因子，利用模型预测控制算法设计了预测控制律，可实现控制律的在线优化，有效提高被控系统的控制精确度，为带有多执行器失效故障的控制系统提供很好的容错能力。本发明用于带有多执行器失效故障的离散系统的主动容错控制。
失效故障主动容错多执行器预测控制离散系统模型预测控制离散滑模失效因子观测器控制律二阶离散控制系统滑模观测器预测控制器被控系统补偿预测故障模型控制系统容错能力算法设计在线优化状态模型积分器阶跃型嵌入式检测

[发明专利]一种无刷直流电机的多胞体近似显式模型预测控制方法-CN201810057827.4在审
发明人：张聚;赵恺伦;周俊;田峥 -专利权人：浙江工业大学之江学院
申请日： 2018-01-22 - 公布日： 2018-07-27 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：一种无刷直流电机的多胞体近似显式模型预测控制方法，包括如下步骤：步骤1)双描述法，迭代得到新多面体；步骤2)多胞体近似化处理；步骤3)电机状态空间分区上的重心插值以及状态分区上的近似显式控制律；步骤4)电机控制系统状态分区上的多胞体近似显式控制律的稳定性分析；步骤5)无刷直流电机的多胞体近似显式模型预测控制。本发明提出了基于多胞体近似控制方法分析了多胞体近似方法的性能原理与特性，减少了显示模型预测控制中状态分区，大大降低了显式模型预测控制问题的复杂度。同时又保证了系统的稳定性能，与显示模型预测控制进行了对比，证明了该发明的优越性能。
模型预测控制胞体近似显式无刷直流电机状态分区显式控制电机控制系统稳定性分析电机状态方法分析近似控制空间分区稳定性能性能原理多面体复杂度迭代重心保证

[发明专利]一种二阶多智能体系统在网络预测下实现包容控制的方法及系统-CN202310907922.X在审
发明人：谭冲;朱美华;张腾;张宇涛 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种二阶多智能体系统在网络预测下实现包容控制的方法及系统，涉及网络化多智能体系统技术领域。本发明的技术要点包括：建立具有网络延迟和数据包丢失的离散时间二阶多智能体系统动态模型；根据动态模型建立预测模型，并进行状态预测；利用预测模型得到的预测状态设计预测控制器；将预测控制器代入所述动态模型中，获得位置估计误差和速度估计误差的表达式；对位置估计误差和速度估计误差进行求解，获得预测控制器的反馈增益常数及采样周期满足的条件；将满足条件的反馈增益常数代入设计的预测控制器中，利用预测控制器实现包容控制本发明克服了通信延迟和数据包丢失对包容控制的影响，具有易求解、易实现等优势。
一种二阶多智能体系网络预测实现包容控制方法系统

[发明专利]三自由度直升机的多胞体近似显式模型预测控制方法-CN201810057826.X在审
发明人：张聚;赵恺伦;周俊;田峥 -专利权人：浙江工业大学之江学院
申请日： 2018-01-22 - 公布日： 2018-07-20 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：三自由度直升机多胞体近似显式模型预测控制方法，包括如下步骤：步骤1)双描述法，迭代得到新多面体；步骤2)多胞体近似化处理；步骤3)三自由度直升机状态分区上的重心插值以及状态分区上的近似显式控制律；步骤4)三自由度直升机状态分区上的多胞体近似显式控制律的稳定性分析；步骤5)三自由度直升机系统多胞体近似显式模型预测控制。本发明提出了基于多胞体近似控制方法分析了多胞体近似方法的性能原理与特性，减少了显式模型预测控制中状态分区，大大降低了显式模型预测控制问题的复杂度。同时又保证了系统的稳定性能，与显式模型预测控制进行了对比，证明了该发明的优越性能。
模型预测控制胞体近似显式三自由度状态分区直升机显式控制稳定性分析方法分析近似控制稳定性能性能原理多面体复杂度迭代重心保证

[发明专利]风机多模型预测控制方法、系统、存储器及控制器-CN201710501186.2在审
发明人：黎德文;李柠 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2017-06-27 - 公布日： 2017-09-22 - 主分类号： F03D7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种风机多模型预测控制方法、系统、存储器及控制器，所述风机多模型预测控制方法包括获取风机在各风速点的线性化模型并根据间隙度量获取各风速点的线性化模型之间的动态差异；根据所述动态差异划分风速区间并建立所述风速区间的由对应风速的线性化模型形成的线性化模型集；根据所述风速区间的线性化模型集获取每个风速区间用于风机控制的预测控制器的最优控制输入；根据各线性化模型间的切换规则调用相应的预测控制器获取实时最优控制输入。本发明可以实现风机系统的全工况控制，特别是根据间隙度量建立了完备、低冗余的线性模型集，从而提高了风机系统的多模型预测控制效果，适用于独立式、分布式或并网的风电机组的全工况控制。
风机模型预测控制方法系统存储器控制器

[发明专利]一种基于gap metric加权函数的多模型预测控制方法-CN201811137302.8在审
发明人：杜静静;陈俊风 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2018-09-28 - 公布日： 2018-12-28 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于gap metric加权函数的多模型预测控制方法，利用gap metric提出一种系统、有效的多模型加权算法，对各个子模型预测控制器进行合成，得到多模型预测控制器，对非线性系统进行优化控制比如梯形加权函数相比，该加权函数只有一个整定参数，大大减少了参数整定的工作量，而且权值可离线计算，并存储在查询表里备用，大大减低了在线计算量；本发明提供的算法保留了传统加权算法的优点，而克服了其缺点，是一种有效的多模型加权算法，对提高多模型预测控制器的性能大有裨益。
加权函数加权算法多模型预测控制模型预测控制器梯形加权函数非线性系统预测控制器在线计算量参数整定离线计算优化控制子模型算法整定工作量备用存储合成查询保留

[发明专利]一种应用在列车主动悬挂系统上的多速率预测控制方法-CN201510131174.6在审
发明人：曹青松;王明翔;陶晶;周继惠;陈刚;刘志洋 -专利权人：华东交通大学
申请日： 2015-03-25 - 公布日： 2015-09-30 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：一种应用在列车主动悬挂系统上的多速率预测控制方法，本发明在高速列车主动悬挂系统模型的基础上，开展基于一种标准正交基函数-Laguerre函数的预测控制算法研究，将悬挂系统的状态空间模型作为预测控制模型，结合预测控制中的滚动优化等基本原理，考虑到列车在运行时受到的不确定轨道干扰激励等影响因素，为高速列车主动悬挂多速率及含时滞的多速率系统设计相应的预测控制器，根据系统模型，不断调整优化控制器参数，使系统达到最佳的控制效果，以优化高速列车在运行时的振动主动控制性能，保证列车运行的操作稳定性和舒适性。
一种应用列车主动悬挂系统速率预测控制方法

[发明专利]基于变约束多模型预测控制的SCR脱硝控制方法-CN201710239768.8在审
发明人：吕剑虹;周帆 -专利权人：东南大学
申请日： 2017-04-13 - 公布日： 2017-06-13 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于变约束多模型预测控制的SCR脱硝控制方法，所述方法将多模型预测控制算法、智能模型加权算法和变约束条件相结合，包括如下步骤(A)由智能模型加权算法得到精确NOx预测模型；(B)由多模型预测控制算法不断滚动优化本发明解决了现有预测控制策略在SCR脱硝系统中应用的模型精度与控制算法复杂度之间的矛盾；首先，与传统的多个线性模型简单的线性加权方法相比，提高了算法的模型精度；其次，将传统的定约束条件改为，与工况随动的变约束条件，约束调节更加准确，以此减小求解控制指令的计算负担，易于工程实现，克服SCR系统的大滞后特性，显著改善了NOx浓度的调节品质。
基于约束模型预测控制 scr 方法

[发明专利]一种基于深度学习重构显式模型预测控制方法-CN202210313902.5在审
发明人：张聚;施超;牛彦;潘伟栋;陈德臣 -专利权人：杭州师范大学
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度学习重构显式模型预测控制方法，包含：步骤1)将显式模型预测控制重新优化表述为多参数二次规划问题；步骤2)数据的收集及深度神经网络的搭建；步骤3)训练搭建完成的深度神经网络；步骤4)验证深度神经网络的可行性；步骤5)重构显式模型预测控制；步骤6)重构后的参数优化。本发明集成了深度学习模型和显式模型预测控制，解决克服了传统模型预测控制计算资源需要高，计算时间长，保证了控制精度和预测准确率，提高了计算效率。
一种基于深度学习重构显式模型预测控制方法

[发明专利]一种基于集中式预测控制的多机器人协作搬运控制方法-CN202111390059.2有效
发明人：刘安东;周时钎;朱华中;徐建明;张文安;倪洪杰 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-11-22 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于集中式预测控制的多机器人协作搬运控制方法，所述方法步骤包括：基于阻抗控制策略建立多机器人的各机械臂与被抓持物体质心的动力学模型；建立协作搬运闭链模型；设计集中式模型预测控制器。本发明主要多针对多机器人搬运中的协作问题，提出了一种集中式预测控制方法，通过在线求解系统最优化问题，能够实现多机器人对共同物体的协作搬运工作。
一种基于集中预测控制机器人协作搬运方法

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