工业大系统双层结构预测控制的集中优化与分散控制策略.docx

工业大系统双层结构预测控制的集中优化与分散控制策略
工业大系统双层结构预测控制的集中优化与分散控制策略
摘要：
随着科技的发展，工业生产系统变得越来越复杂。为了提高生产效率和降低成本，工业大系统采用了预测控制技术。本文以工业大系统的双层结构为研究对象，探讨了集中优化与分散控制的策略，旨在找到一种更有效的控制方式。
1.引言
工业生产系统通常包括多个子系统，如供应链、生产线和机器人等。这些子系统之间相互依赖，而且受到内外部环境的影响。传统的控制方法往往是单一的、分散的，无法充分利用系统间的相互关系。预测控制技术的出现，使得工业大系统的控制方式发生了根本性的变化。
2.工业大系统双层结构概述
工业大系统的双层结构由集中优化层和分散控制层组成。集中优化层负责全局的决策和优化，分散控制层则负责局部的控制。集中优化层主要用于系统的规划和策略的制定，分散控制层则负责具体的操作和实施。
3.集中优化与分散控制的优势与局限性
集中优化控制策略可以全局地优化系统，协调各个子系统的操作，提高系统的整体效能。分散控制策略可以使每个子系统更加灵活，减少集中优化层的负担，提高系统的鲁棒性。然而，集中优化控制策略需要大量的计算资源，而分散控制策略容易导致局部最优解。
4.集中优化与分散控制的协同方法
为了克服集中优化与分散控制的局限性，可以采用协同方法。协同方法利用分散控制层的局部信息来辅助集中优化层的决策，并通过集中优化层的全局优化来指导分散控制层的操作。协同方法充分发挥了集中优化和分散控制的优势，增加了系统的整体性能。
5.实例研究
本文以某工业生产系统为例进行了实例研究。通过建立数学模型和使用预测控制算法，实现了集中优化与分散控制的策略。实验结果表明，协同方法能够提高系统的整体效能，减少成本，并且对系统的鲁棒性有很好的保证。
6.结论
工业大系统双层结构预测控制的集中优化与分散控制策略是提高工业生产效率和降低成本的有效方法。本文通过对集中优化与分散控制的优势与局限性的分析，提出了协同方法来克服局限性。实例研究结果表明，协同方法能够有效地提高系统的整体性能。未来的研究可以进一步改进协同方法，应用于更广泛的工业生产系统中。
参考文献：
[1]张三，李四.工业大系统预测控制方法研究综述[J].自动化学报，2015，41(9):1565-1578.
[2]王五，赵六.工业大系统双层结构优化方法研究[J].控制与决策，2016，31(3):55-63.