【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及預測控制，尤其涉及一種基于分布式計算的預測控制方法、系統、設備及介質。
技術介紹
1、預測控制，即模型預測控制(model?predictive?control，mpc)，是一種多變量控制策略，其已經被廣泛應用于工業生產過程，其中基于階躍響應序列的動態特性矩陣控制由于實現簡單、魯棒性強，因此廣泛應用于化工和石油行業的過程控制中。在每個周期，動態特性矩陣控制需要計算出相關模型的動態特性矩陣，但是由于流程工業控制過程涉及的操作變量和被控變量較多，因此導致動態特性矩陣的維度通常較大，進而使得動態特性矩陣控制的計算效率受到顯著影響。
2、現有技術，為了提高動態特性矩陣控制的計算效率，一般通過子系統劃分方法將一個控制系統劃分為多個子控制系統，從而降低控制系統的操作變量和被控變量的規模。隨后，再通過序貫法求解每一子控制系統的操作變量，將求解得到的操作變量施加到原控制系統上，進而完成工業生產過程的預測控制。但是，在子控制系統劃分上，采用鄰接矩陣法，該方法的計算復雜度較高，且對于大規模的控制系統，該方法制約了控制系統拆分的效率。并且通過序貫法求解每一子控制系統的操作變量，其求解效率也不高。
技術實現思路
1、（一）要解決的技術問題
2、鑒于現有技術的上述缺點、不足，本專利技術提供一種基于分布式計算的預測控制方法、系統、設備及介質，其解決了工業預測控制過程中預測控制算法運行時間長的技術問題。
3、（二）技術方案
4、為了達到上述目的，本專
5、第一方面，本專利技術實施例提供一種基于分布式計算的預測控制方法，該方法所應用的控制系統為多輸入多輸出系統，所述方法包括：
6、獲取控制系統中操作變量與被控變量的模型關系；
7、依據并查集算法和所述模型關系，將所述控制系統拆分為若干不耦合的子控制系統；
8、基于控制系統在優化決策時產生的決策變量和約束條件，構建每一子控制系統的預測控制優化命題；
9、對所述預測控制優化命題進行并行分布式求解，并將求解得到各個子控制系統的最優操作變量進行集成，獲得所述控制系統的最優操作變量。
10、可選地，獲取控制系統中操作變量與被控變量的模型關系包括：
11、獲取控制系統中操作變量和被控變量；
12、根據所述操作變量和所述被控變量，構建所述控制系統的動態特性矩陣；
13、根據所述動態特性矩陣，獲取所述控制系統中操作變量與被控變量的模型關系；
14、其中，所述動態特性矩陣為傳遞函數矩陣和階躍響應序列矩陣中的任意一種。
15、可選地，在依據并查集算法和所述模型關系，將所述控制系統拆分為若干不耦合的子控制系統之前，還包括：
16、獲取所述控制系統中操作變量的數量和被控變量的數量；
17、判斷所述操作變量的數量和所述被控變量的數量是否超過預設的數量閾值；
18、在所述操作變量和所述被控變量中任意一個變量的數量超過預設的數量閾值時，調用并查集算法用以拆分所述控制系統。
19、可選地，依據并查集算法和所述模型關系，將所述控制系統拆分為若干不耦合的子控制系統包括：
20、將所述控制系統中的操作變量和被控變量均設置為對應的節點；
21、遍歷全部節點之間的模型關系，篩選至少2個節點作為根節點；
22、根據所述根節點，結合所述模型關系和所述節點所在多叉樹的深度信息，將剩余節點的父節點設置到對應的根節點中，獲得與根節點數量一致的多節點樹，該多節點樹為子控制系統。
23、可選地，在基于控制系統在優化決策時產生的決策變量和約束條件，構建每一子控制系統的預測控制優化命題之前，還包括：
24、通過構建控制系統的預測控制優化命題，獲取控制系統在優化決策時產生的決策變量和約束條件；
25、其中，控制系統的預測控制優化命題為：
26、；
27、式中， u( i)代表操作變量， i=0,..., m， m代表控制時域；代表操作變量的增量， i=0,..., m-1； y( i)代表被控變量， i=0,..., p，p代表預測時域； y ref( i)代表被控變量在每個周期的參考軌跡， i=0,..., p； q代表為被控變量中控制偏差的權重矩陣； r為操作變量中抑制變化的權重矩陣； f代表控制系統的預測模型動態方程；代表操作變量的下限；代表操作變量的上限；代表被控變量的下限；代表被控變量的上限；代表操作變量的增量下限；代表操作變量的增量上限。
28、可選地，所述子控制系統的預測控制優化命題為：
29、；
30、式中， n j表示子控制系統 j的變量索引集合； z代表屬于子控制系統 j的被控變量的索引； x代表屬于子控制系統 j的操作變量的索引；代表操作變量 x，其中 i=0,..., m， m代表控制時域；代表操作變量 x的增量， i=0,..., m-1；代表被控變量 z，其中 i=0,..., p，p代表預測時域；代表被控變量 z在每個周期的參考軌跡， i=0,..., p； q代表為被控變量中控制偏差的權重矩陣； r代表操作變量中抑制變化的權重矩陣；代表操作變量 x的下限；代表操作變量 x的上限；代表被控變量 z的下限；代表被控變量 z的上限；代表操作變量 x的增量下限；代本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于分布式計算的預測控制方法，其特征在于，該方法所應用的控制系統為多輸入多輸出系統，所述方法包括：
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取控制系統中操作變量與被控變量的模型關系包括：
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在依據并查集算法和所述模型關系，將所述控制系統拆分為若干不耦合的子控制系統之前，還包括：
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，依據并查集算法和所述模型關系，將所述控制系統拆分為若干不耦合的子控制系統包括：
5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在基于控制系統在優化決策時產生的決策變量和約束條件，構建每一子控制系統的預測控制優化命題之前，還包括：
6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述子控制系統的預測控制優化命題為：
7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，對所述預測控制優化命題進行并行分布式求解，并將求解得到各個子控制系統的最優操作變量進行集成，獲得所述控制系統的最優操作變量包括：
8.一種基于分布式計算的預測控制系統，其特征在于，包括：
10.一種計算機可讀介質，其上存儲有計算機可執行指令，其特征在于，所述可執行指令被處理器執行時實現如權利要求1-7任一項所述的一種基于分布式計算的預測控制方法步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種基于分布式計算的預測控制方法，其特征在于，該方法所應用的控制系統為多輸入多輸出系統，所述方法包括：
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取控制系統中操作變量與被控變量的模型關系包括：
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在依據并查集算法和所述模型關系，將所述控制系統拆分為若干不耦合的子控制系統之前，還包括：
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，依據并查集算法和所述模型關系，將所述控制系統拆分為若干不耦合的子控制系統包括：
5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在基于控制系統在優化決策時產生的決策變量和約束條件，構建每一子控制系...
【專利技術屬性】
技術研發人員：余天宇，馮凱，胡舒杰，王家棟，
申請(專利權)人：中控技術股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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