李少远
自适应预测控制、满意优化控制和智能控制的理论、方法和应用。
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- 姓名:李少远
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学术头衔:
博士生导师,
- 职称:-
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学科领域:
控制理论
- 研究兴趣:自适应预测控制、满意优化控制和智能控制的理论、方法和应用。
李少远,男,1965年4月生,现为上海交通大学自动化系主任,教授,博士生导师。南开大学计算机与系统科学系获得博士学位,2000年上海交通大学控制科学与工程博士后出站后留校。2004年入选教育部新世纪优秀人才支持计划。
多年来一直从事预测控制,自适应控制和模糊智能控制的理论和应用研究,在学术上主要提出了基于模糊模型的非线性系统的多模型预测控制和基于模糊目标的约束满意优化控制,在国内外学术杂志上发表学术论文100余篇,SCI和EI收录论文50余篇,承担了包括国家自然科学基金、国家863计划在内的国家级科研项目10余项,2003年由科学出版社出版了国内模糊预测控制领域的第一本学术专著《复杂系统的模糊预测控制及其应用》,在2000年第三届亚洲控制会议(ASCC’2000)上论文“Generalized Predictive Control with Fuzzy Soft Constraints”获得Best Poster论文奖。在2004年第23届中国控制会议上论文“锅炉汽包水位非自衡系统的预测控制”获得固高应用研究奖(系统与控制方法在实际问题中的应用)。主要研究领域为:自适应预测控制、满意优化控制和智能控制的理论、方法和应用。
李少远教授现为IEEE高级会员,担任上海市自动化学会秘书长,中国运筹学会不确定系统分会副理事长,中国自动化学会控制理论专业委员会委员,中国自动化学会青年工作委员会委员等职。曾任第四届全球智能控制与自动化大会(WCICA’2002年)IPC秘书长,二十三届中国控制会议(CCC’2004)程序委员会秘书长,担任国际杂志《Information》,《International Journal of Innovation Computing, Information and Control》和《International Journal of Modelling, Identification and Control 》三个国际杂志和国内杂志《自动化学报》的编委,为《IEEE系统、人与控制论》、《IEEE模糊系统》、CDC、ACC、FUZZ-IEEE等重要国际系列学术会议及国内一些杂志的审稿人。
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【期刊论文】基于输入扩张的闭环系统子空间辨识及其一致性分析*
李少远, YANG Hua, LI Shaoyuan
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-1年11月30日
子空间辨识作为一种新的辨识算法,由于其对先验知识要求较少,对于多变量系统辨识广泛适用,以及在数值计算上的优势,受到了控制和辨识领域的广泛关注。在开环情况下,由于不可测噪声与输入之间无关性条件成立,使得辨识结果满足一致无偏性要求。但是,由于工艺或者稳定性需要,许多工业过程必须在闭环条件下进行辨识,当系统中存在反馈,上述无关性不再成立,成为子空间方法应用于闭环辨识的主要障碍。本文结合线性代数和几何学的基本概念,将输入输出误差序列包含至输入子空间中,基于输入扩张的状态空间构造方法,在子空间辨识框架内提出一种新的闭环辨识算法;解决开环算法应用于闭环系统辨识时产生有偏估计,甚至不能正确辨识的问题;实现闭环条件下对系统状态空间矩阵的一致估计,并理论证明该辨识算法的渐进一致性;最后通过仿真实例来验证本算法的有效性。
闭环辨识,, 子空间方法,, 输入扩张,, 渐进一致性
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【期刊论文】基于粒子群优化的Wiener模型辨识与实例研究*
李少远, ZHANG Yan, LI Shao-yuan, Wang Xiao-bo, Zhou Jian-gang
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-1年11月30日
针对一类工业过程中可描述成Wiener模型的非线性系统,其辨识问题可等价成以估计参数为优化变量的非线性极小值优化问题。利用粒子群优化(PSO)算法在整个参数空间内并行搜索获得极小值优化问题的最优解(Wiener模型的最优估计),通过对粒子的迭代轨迹进行分析,改进了PSO算法中惯性权重和学习因子的选择。通过一个Wiener模型的数值仿真验证了本文提出的辨识方法的有效性和实用性,并将该方法应用在连续退火机组加热炉产品质量模型的辨识研究,取得了满意的辨识效果。
Wiener 模型, 粒子群优化, 模型辨识, 参数估计, 收敛特性
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李少远, ZOU Tao, LI Shaoyuan, and DING Baocang
,-0001,():
-1年11月30日
本文针对一类具有多个平衡点的非线性系统,结合控制不变集与和增益调度算法,提出了一种基于扩张终端约束集的双模预测控制设计方法。该方法在非线性系统的有限个平衡点上设计局部LQR控制律,并计算它们的最大控制不变集,在平衡点的选取过程中确保它们的控制不变集是相互重叠的。本文将控制不变集的并集作为双模预测控制的终端约束集,研究了变时域和固定时域模式下双模预测控制的可行性与稳定性。由于使用了扩张终端约束集,使得较小的预测时域即可保证优化的可行性,从而降低了优化问题的规模,减少了在线计算量。仿真结果表明了本文算法的有效性。
不变集,, 非线性模型预测控制,, 约束非线性系统,, 增益调度
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【期刊论文】基于Backstepping方法的MIMO过程分散PID控制器设计*
李少远, ZHANG Yan LI Shao-Yuan
,-0001,():
-1年11月30日
针对多输入多输出(MIMO)过程提出了一种基于Backstepping方法的分散PID控制器设计。将MIMO过程分解成多个控制回路并行设计控制器,对每个控制回路,首先利用Backstepping方法设计一个多变量控制器,然后通过适当选取辅助控制变量消除其他子过程的影响,得到分散的PID控制器,使得PID控制器的整定参数与Backstepping方法的设计参数等价,不但保证了整个闭环系统的渐近稳定性,而且使系统具有良好的跟踪特性。最后通过对Shell标准控制问题的仿真验证了分散PID控制方法的有效性和实用性。
Backstepping,, MIMO,, PID 控制器,, 分散控制,, Shell 标准控制问题
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李少远, ZOU Tao, WANG Xin, and LI Shaoyuan
,-0001,():
-1年11月30日
多模型预测控制是对多变量有约束的复杂非线性系统进行控制设计的主要方法,问题的关键是非线性系统采用局部线性模型进行多步预测时的准确性。本文在多模型预测控制引入混合逻辑方法,将非线性过程描述成为一个混合逻辑动态系统模型,模型切换规则以先验知识的形式引入到多模型预测过程中,该模型可以全局地表征非线性过程的特性,从而解决了多模型约束非线性预测控制的模型预测与模型切换问题。
非线性预测控制,, 多模型,, 混合逻辑,, 混合整数二次规划 (, MIQP),
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李少远, ZOU Tao, LI Shaoyuan
,-0001,():
-1年11月30日
本文系统地研究了在约束条件可调整的情况下CMMO问题中可行性与目标协调的关系,论述了当系统优化不可行时,在进行软约束调整的过程中要兼顾系统的期望目标,以获得满意的优化结果。本文运用混合逻辑的方法来描述软约束调整的优先级,并将多目标协调问题转化为逻辑约束满足问题,从而系统地解决了稳态优化中软约束调整与目标 协调的问题,并以壳牌重油分馏塔标准问题为例,进行了仿真,仿真结果表明了本文算法的有效性。
满意控制,, 约束优先级,, 目标优先级,, 软约束,, 混合逻辑
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李少远, Pan Tianhong, Le Yan, LI Shaoyuan
,-0001,():
-1年11月30日
本文充分考虑大多数复杂热工控制对象非线性特性与运行工况密切相关的实际特点,采用多模型动态矩阵控制方法。并将该方法应用于某电厂300MW机组锅炉过热汽温对象,在典型工况下通过试验数据获得其局部三阶子模型集,基于每个局部子模型分别设计子DMC控制器。通过跟踪实际工况变化来对子控制器加权以获得合适的控制增量。实验结果表明该方法对参数突变适应快,可取得令人满意的控制效果。
多模型预测控制动态矩阵控制热工过程
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【期刊论文】Practical Receding-Horizon Optimization Control of the Air Handling Unit in HVAC Systems
李少远, Min Xu, †, Shaoyuan Li, *, and Wenjian Cai‡
Ind. Eng. Chem. Res. 2005, 44, 2848-2855,-0001,():
-1年11月30日
This paper is concerned with air handling units (AHUs), the performances of which directly influence those of heating, ventilation and air conditioning systems. An autotuning recedinghorizon optimization method is proposed to synthesize a proportional-integral-derivative (PID) type controller for AHUs. This algorithm is composed of two levels of control. The lower level adopts a conventional PID controller to obtain an acceptable, but not necessarily optimal, performance. The higher level provides optimal low-level controller parameters through minimization of the generalized predictive control criterion. Because the method does not require changes in hardware and the definitions of conventional controller parameters, it can be both easily accepted by process engineers and widely applied to industrial areas. Compared with the performance of a well-tuned conventional PID controller, simulation and experimental results show that the proposed method for AHU systems can achieve a better performance under a wide range of operating conditions.
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李少远, Qiang ZHANG, Shao-Yuan LI∗
,-0001,():
-1年11月30日
Performance assessment of control loops has got the attention of many researchers. This study focuses on performance assessment of model predictive control. An MPC-achievable benchmark is proposed based on subspace identification; the advantage of this benchmark is that only system input and output data is used and the state space model need not explicitly calculated during identification, in addition, it can be implemented to both univariate and multivariate process. Two performance measures can be constructed to assess the control loop, which can evaluate the potential benefit to update the new identified model. To find the potential benefit by tuning the parameter, tradeoff curves similar to LQG benchmark can be draw as reference. The effect of constraints imposed on process variables can be evaluated by the installed controller benchmark. Simulation about an industrial example was done using the proposed method.
Model Predictive Control,, Performance Assessment,, Subspace Identification,, MPC-achievable Benchmark
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李少远, SHAO-YUAN LI*, TAO ZOU, and YI-PENG YANG
,-0001,():
-1年11月30日
Knowledge-based control tries to integrate the knowledge of human operators or process engineers into the controller design. Fuzzy control, one of the most popular intelligent techniques, has been successfully applied to a large number of consumer products and industrial processes. Model predictive control (MPC) has been used in process control systems with constraints; however, the constrained optimization problem involved in control systems has generally been solved in practice in a piece-meal fashion. To solve the problem systemically, the multi-objective fuzzyoptimization (MOFO) is used in the constrained predictive control for online applications as a means of dealing with fuzzy goals and fuzzy constraints in control systems. The conventional MPC is integrated with the techniques from fuzzy multicriteria decision making, translating the goals and the constraints to predictive control in a transparent way. This paper investigates how to use the fuzzy goal programming in predictive control and how to use the fuzzy goals and fuzzy constraints in predictive control. The presented method allows for a more flexible aggregation of the control objectives than the usual weighting sum of squared errors. It is shown that the model predictive controller based on MOFO allows the designers a more flexible aggregation of the control objectives than the usual weighting sum of squared errors in MPC. The visual robot path planning validates the efficiency of the presented algorithm.
Fuzzy goals,, fuzzy constraints,, fuzzy constraint satisfaction,, optimization
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