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首页> 外文期刊>Optimal Control Applications and Methods >A pragmatic approach to distributed nonlinear model predictive control: Application to a hydrostatic drivetrain
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A pragmatic approach to distributed nonlinear model predictive control: Application to a hydrostatic drivetrain

机译：实用的分布式非线性模型预测控制方法：在静液压传动系统中的应用

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The global control of large-scale production machines composed of interacting subsystems is a challenging problem due to the intrinsic presence of high coupling, constraints, nonlinearity, and communication limitations. In this work, a pragmatic approach to distributed nonlinear model predictive control (DNMPC) is presented with guaranteed decrease in cost. Furthermore, in order to tackle time-varying process dynamics, a learning algorithm is developed, thereby improving the performance of the global control. The proposed control framework is experimentally validated on a hydrostatic drivetrain, which exhibits nonlinear dynamics, strongly interacting subsystems. The experimental results indicate that good tracking performance and disturbance rejection can be obtained by the proposed DNMPC. Copyright (c) 2014 John Wiley & Sons, Ltd.
机译：由于高耦合，约束，非线性和通信限制的内在存在，由交互子系统组成的大规模生产机器的全局控制是一个具有挑战性的问题。在这项工作中，提出了一种实用的分布式非线性模型预测控制（DNMPC）方法，并保证了成本的降低。此外，为了解决时变过程的动力学问题，开发了一种学习算法，从而提高了全局控制的性能。所提出的控制框架在静液压传动系统上进行了实验验证，该静液压传动系统具有非线性动力学，相互作用强烈的子系统。实验结果表明，提出的DNMPC可以获得良好的跟踪性能和干扰抑制能力。版权所有（c）2014 John Wiley＆Sons，Ltd.

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