公开(公告)号：CN111897217B

公开(公告)日：2022-03-11

申请号：CN202010698398.6

申请日：2020-07-20

Applicant: 清华大学

Inventor： 李升波 ,  成波 ,  麦尔旦江·买合木提 ,  李杰 ,  郜嘉鑫 ,  李文宇 ,  孙琪 ,  聂冰冰

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明涉及一种模型预测控制器时域分解加速方法，属于自动控制技术领域。本发明方法将模型预测控制算法在预测时域上进行分解，将预测时域内的每一组状态量，视作拓扑结构中的节点，利用系统的预测方程，实现信息的跨节点传递。再利用一致性优化方法对该问题进行迭代计算，交替更新原始变量、共识变量以及对偶变量，直至满足收敛准则。本发明通过信息的跨节点传递，提升了各节点间的信息传递效率。相比于信息仅在相邻节点间传递的传统方法，该方法大幅度提升了算法的收敛速。

公开(公告)号：CN111897217A

公开(公告)日：2020-11-06

申请号：CN202010698398.6

申请日：2020-07-20

Applicant: 清华大学

Inventor： 李升波 ,  成波 ,  麦尔旦江·买合木提 ,  李杰 ,  郜嘉鑫 ,  李文宇 ,  孙琪 ,  聂冰冰

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明涉及一种模型预测控制器时域分解加速方法，属于自动控制技术领域。本发明方法将模型预测控制算法在预测时域上进行分解，将预测时域内的每一组状态量，视作拓扑结构中的节点，利用系统的预测方程，实现信息的跨节点传递。再利用一致性优化方法对该问题进行迭代计算，交替更新原始变量、共识变量以及对偶变量，直至满足收敛准则。本发明通过信息的跨节点传递，提升了各节点间的信息传递效率。相比于信息仅在相邻节点间传递的传统方法，该方法大幅度提升了算法的收敛速。