ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Improvement of Controller Performance Index (CPI) Using Distributed MPC Algorithms

العنوان بلغة أخرى: زيادة كفاءة معامل اداء المتحكم باستخدام خوارزمية نموذج التحكم التنبؤي الموزع
المصدر: مجلة الدراسات العليا
الناشر: جامعة النيلين - كلية الدراسات العليا
المؤلف الرئيسي: Rahim, Mohamed A. (Author)
مؤلفين آخرين: Ramasamy, M. (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج13, ع52
محكمة: نعم
الدولة: السودان
التاريخ الميلادي: 2019
الشهر: مارس
الصفحات: 130 - 143
DOI: 10.33914/1382-013-052-029
ISSN: 1858-6228
رقم MD: 1007016
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: HumanIndex, EduSearch, IslamicInfo, EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
نموذج التحكم التنبؤي الموزع التعاوني | تداخل الأنظمة | معامل اداء المتحكم | الأمثلة | المنشاءات الصناعية الكبرى | Cooperative DMPC | Distributed MPC | Subsystem Interactions | Controller Performance Index | Optimization; Large –Scale Plants
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

2

حفظ في:
المستخلص: يساعد نموذج التحكم التنبؤي الموزع في التحكم في المنشاءات الصناعية الكبيرة بصورة أكثر كفاءة من المتحكمات التنبؤية غير المركزية. تقدم هذه الورقة نموذج التحكم التنبؤي الموزع التعاوني للأنظمة الخطية بالمقارنة مع أداء المتحكمات التنبؤية المركزية واللامركزية. الطريقة المقترحة في هذا البحث من المؤكد أن تعوض النقص المتوقع في دقة النماذج الرياضية وكفاءة الحسابات المتعلقة بتكوين النماذج للمتحكمات الموزعة جغرافيا. إن الفائدة الأساسية من طريقة التحكم المقترحة هو إمكانية الوصول لحل مركزي مثالي (قيمة باريتو المثلى) وتكوين تحكم بمعلومات مرجعية تضمن استقرارية الأنظمة ذات التحكم المغلق. في هذا البحث تم عرض نظام ثنائي للتبسيط ولكن على الرغم من ذلك فان نموذج التحكم التنبؤي الموزع الذي تم عرضه يمكنه أن يطبق بمرونة في عدد لا نهائي من الأنظمة.

Distributed model predictive controllers (DMPC) help in controlling large-scale plants more efficiently than decentralized predictive controllers. Distributed model predictive controllers (DMPC) help in controlling large-scale plants more efficiently than decentralized predictive controllers. In this paper a cooperative distributed model predictive control strategy for linear systems is presented in comparison to centralized and decentralized control. The proposed scheme will definitely compensate the possible lack of accuracy in addition to computational efficiency associated with model-based techniques for the geographically distributed controllers. The key benefit of the proposed control strategy is the ability to converge to the centralized optimal solution (Pareto optimum) and produce a control feedback which in turn insures the closed-loop stability. A process of two subsystems is presented for simplicity; nevertheless, the strategy offers the flexibility for being extended to any finite number of subsystems.

ISSN: 1858-6228