安爱民:经济预测控制理论与方法及其在微生物燃料发电技术中的应用研究
2020年10月26日17时14分    阅读:1301
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报告时间:2020年11月4日 13:30-15:00

报告题目:经济预测控制理论与方法及其在微生物燃料发电技术中的应用研究

报 告 人:安爱民

报告地点:百工楼532

报告摘要:经济模型预测控制(MPC)是一种建立在预测控制算法基础上的计算机优化控制方法,直接产生于工业过程控制的实际应用,由于直接考虑被控对象的经济性能指标,采用了多步预测、滚动优化和反馈校正,使得这种控制方法具有经济性能最优、鲁棒性强、应对模型不精确的非线性多变量耦合对象控制效果好的优点。报告中阐述了经济模型预测控制有一些显著的特点:和传统的目标跟踪型模型预测控制相比较,它将经济性能指标优化和实时控制集中在一个最优控制框架内,一般情况下不需设定固定的跟踪目标值和参考轨迹曲线,但经济模型预测控制的实施过程和传统的MPC相似,即都采用滚动优化的方式实现闭环状态变量或者被控对象输出变量的反馈控制。不同点在于如动态矩阵控制这样的非参数模型预测控制,其控制增量序列的获取是依靠一个性能指标函数J 对控制增量序列求导而得到。物燃料电池(Microbial Fuel Cell, MFC)是继风能,太阳能等新能源之后出现的一种新型生物质能源, MFC是典型的非线性、多耦合工业连续反应过程。最后以MFC为例,验证了MPC和EMPC各自的特点和优越。将EMPC应用于MFC这种新型的清洁能源系统,对消耗能源的多少、排放量的控制、利用效率高低等经济性能指标做出限制以及进行变量约束在实际工业生产中具有重要意义。

报告人简介:安爱民,男,控制科学与工程专业博士、教授、博士生导师。2003年至今在兰州理工大学电气工程与信息工程学院任教,从事教学与科研工作。研究兴趣包括人工智能控制及其在康复机器人方面的应用技术、工业过程先进控制与优化控制技术,多种可再生能源协同发电技术(生物燃料电池、可再生能源接入的智能电网)。获得包括省级科技进步二等奖在内10多项奖项。2007年3月至2008年12月在浙江大学大学先进控制研究所、智能与系统研究所、工业控制技术国家重点实验室从事合作研究工作;2018年6月至2019年6月在国际知名大学阿尔伯特大学(University of Alberta)进行访学,在Professor Jinfeng Liu 、Professor Biao Huang教授研究组从事过程系统与控制工程方面的理论及应用研究。目前与国内外多所大学、科研院所从事科研合作研究。主持3项国家自然科学基金项目,结题2项、在研1项。主持完成或在研包括国家电网、省科技厅、教育厅各类纵、横项课题20余项。电工电子国家教学团队骨干成员,在教学上主持四项校级及校级以上教学研究项目,在教学中首次提出电磁场可视化创新教学理念,出版《电磁场与电磁波》教材一部,兰州理工大学校级重点课程《电磁场与电磁波》负责人,目前从事《智能控制》、《复杂系统建模与控制》方面的教学工作。发表学术论文100余篇,SCI/EI、ISTP检索论文40余篇,教学研究论文5篇。担任中国过程控制委员会第四届、第五届委员,中国数据驱动控制学习与优化专业委员会委员,全国预测控制研讨会专家成员,中国自动化学会青年工作委员会委员,中国自动化学会期刊和会议分类专家组成员,中国自动化学会会员,浙江省自动化学会会员,中国化工学会会员。国家自然科学基金委信息学部基金项目评审专家、浙江省自然科学基金评审专家、甘肃省自然科学基金评审专家;自2009年起,担任Chinese Process Control Conference, Control Conference of China, Control and Decision Conference of China, Asian Control Conference,IFAC等重要国际会议审稿人,自2010年以来,担任SCI期刊《Information Sciences》、《Journal of Cleaner Production》、《Journal of Chinese Chemical Engineering》、《中南大学学报》,EI期刊《控制理论及应用》、《化工学报》、CSCD期刊《控制工程》等中外国际期刊审稿人。

(吕志娟/供稿 朱培逸/审核 志刚/编辑)
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