一种高效的快速近似控制向量参数化方法

控制向量参数化（Control vector parameterization,CVP）方法是目前求解流程工业中最优操作问题的主流数值方法,然而,该方法的主要缺点之一是计算效率较低,这是因为在求解生成的非线性规划（Nonlinear programming,NLP）问题时,需要随着控制参数的调整,反复不断地求解相关的微分方程组,这也是CVP方法中最耗时的部分.为了提高CVP方法的计算效率,本文提出一种新颖的快速近似方法,能够有效减少微分方程组、函数值以及梯度的计算量.最后,两个经典的最优控制问题上的测试结果及与国外成熟的最优控制软件的比较研究表明：本文提出的快速近似CVP方法在精度和效率上兼有...

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Published in自动化学报 Vol. 41; no. 1; pp. 67 - 74
Main Author 李国栋 胡云卿 刘兴高
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 浙江大学工业控制技术国家重点实验室 杭州 310027%南车株洲电力机车研究所有限公司 株州 412001 2015
Subjects
快速近似
控制向量参数化
最优控制
流程工业
计算效率
流程工业
最优控制
计算效率
控制向量参数化
control vector parameterization (CVP)
快速近似
optimal control
fast approximate
computational e?ciency
Process industry
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ISSN0254-4156
1874-1029
DOI10.16383/j.aas.2015.c140031

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Summary:控制向量参数化（Control vector parameterization,CVP）方法是目前求解流程工业中最优操作问题的主流数值方法,然而,该方法的主要缺点之一是计算效率较低,这是因为在求解生成的非线性规划（Nonlinear programming,NLP）问题时,需要随着控制参数的调整,反复不断地求解相关的微分方程组,这也是CVP方法中最耗时的部分.为了提高CVP方法的计算效率,本文提出一种新颖的快速近似方法,能够有效减少微分方程组、函数值以及梯度的计算量.最后,两个经典的最优控制问题上的测试结果及与国外成熟的最优控制软件的比较研究表明：本文提出的快速近似CVP方法在精度和效率上兼有良好的表现。
Bibliography:LI Guo-Dong,HU Yun-Qing,LIU Xing-Gao（1. state Key Laboratory Of Industry Control Technology, Zhejiang University, Hangzhou 310027; 2. CSR Zhuzhou Institute Co. Ltd., Zhuzhou 412001）
The control vector parameterization（CVP） method is currently popular for solving optimal control problems in process industries. However, one of its main disadvantages is the low computational efficiency, because the relevant differential equations in solving the generated nonlinear programming（NLP） problem should be calculated repeatedly with the adjustment of control, which is the most time-consuming part of the CVP method. A new fast approximate approach with less computational expenses on differential equations, function values and gradients is therefore proposed to improve the computational efficiency of the CVP method in this paper. The proposed approach is demonstrated to have marked advantages in terms of accuracy and efficiency, in contrast to mature optimal control softwares, on two classic optimal control problems.
11-210
ISSN:0254-4156
1874-1029
DOI:10.16383/j.aas.2015.c140031