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1)  model predictive control
模型预测控制
1.
A new control algorithm with multi-object in model predictive control;
可实现多种控制目标的模型预测控制新算法
2.
Performance assessment for robust model predictive control systems;
鲁棒模型预测控制系统的评估基准
3.
An improvement method of performance assessment of model predictive control;
模型预测控制性能评价的一种改进方法
2)  MPC
模型预测控制
1.
Optimization of supply chain management in inventory & manufactory based on MPC strategy
模型预测控制策略的供应链库存与生产优化调度方法
2.
In practical application,aiming at largescale complex industry systems,to implement robust control of them,a very large control horizon is usually needed by using the traditional model predictive control(MPC) methods.
复杂的工业大系统,利用传统的模型预测控制(MPC)方法对其实施鲁棒性控制时,不可避免地产生因计算复杂而带来巨大的计算负荷问题。
3.
An automatic monitoring system based on model predictive control(MPC) technology is designed,where the supervisory subsystem uses MPC strategy to on-line optimize the control policy-decision and the regulatory subsystem uses cascade control strategy to keep the process variables at their set values.
针对某选矿厂的两段磨矿回路,通过分析磨矿过程,确定了主要的输入输出变量,设计了基于模型预测控制技术的自动监控系统,其中监督层采用模型预测控制策略在线优化控制决策,控制层采用串级控制策略确保过程变量保持在设定值。
3)  model based predictive control
模型预测控制
4)  model predictive control(MPC)
模型预测控制
1.
In traditional model predictive control(MPC),non-parameter model based on pulse response is usually adopted as predictive control model,which results in complex computation,so this method is difficult to implement directly in realtime control system.
传统的模型预测控制(MPC)采用脉冲响应的非参数模型作为系统的预测控制模型,计算量大,很难直接应用于实时控制系统。
5)  model predictive control (MPC)
模型预测控制
1.
Improvement algorithms of Model Predictive Control (MPC) for most industrial processes with over damping characteristics are presented in this paper.
针对大多数工业过程被控对象具有过阻尼特性的特点,提出一种模型预测控制改进算法,可减小截取被控对象时间响应有限序列为内模的截断误差,使取为内模的被控对象时间响应有限序列的长度大大减小,进而大大减少在线预测计算量。
2.
Model predictive control (MPC) is an example of successful applications of modern control theory in industrial processes.
模型预测控制(MPC)是现代控制理论在工业过程控制中成功应用的例子。
6)  Predictive Control Model
预测控制模型
补充资料:回归模型预测法


回归模型预测法


【回归模型预测法】简称“回归预测法”,以定量研究变量间相关关系的回归方法为基础的预测方法。基本思路是:通过样本信息,分析预测对象与有关因素之间的总体相关关系,设定适当的数学模型(称为总体回归模型)将这种相关关系的类型表达出来;然后再利用样本信息,运用参数估计法,建立反映预测对象与主要相关因素之间总体关系的样本回归模型;进行必要的检验;最后根据已建立并通过检验的样本回归模型,来预测研究对象的未来状况。其中,在预测之前所做的那些工作,包括模型设定、参数估计和模型检验,统称为回归分析。由回归方法建立起来的数学模型,就称为回归模型。它一旦用于预测,又可称为预测回归模型。回归模型可分为线性回归模型和非线性回归模型,也可分为一元回归模型和多元回归模型。回归预测法,有比较严密的理论基础和较成熟的计算分析方法,如果模型建立得当,则可得到比较精确的预测结果。
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参考词条