【摘 要】
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针对非线性预测控制(NMPC)在线优化计算量大这一关键问题，提出一种基于全局正交配置的非线性 预测控制算法。该算法以高阶插值正交多项式为基函数同时配置优化时域内的状态变
【机 构】
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中国石油大学(华东)信息与控制工程学院,山东东营 257061
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针对非线性预测控制(NMPC)在线优化计算量大这一关键问题，提出一种基于全局正交配置的非线性 预测控制算法。该算法以高阶插值正交多项式为基函数同时配置优化时域内的状态变量和控制变量，将连续动 态优化问题转化为非线性规划问题（NLP)求解。全局正交配置可以使用较少的配置点而获得较高的逼近精度， 这样即使NMPC使用很长的优化时域,离散化后得到的NLP问题的规模也比较小,能够有效地降低在线优化计 算量。最后，以连续聚合反应过程为例验证了算法的有效性。
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