基于非线性系统模糊型的l∞范数预测控制

以非线性系统模糊模型为基础,提出了一种基于l∞范数性能指标的预测控制方法。证明了当子线性模型闭环稳定时,基于模糊模型的l∞预测控制系统是闭环稳定的。将此方法用于连续反应搅拌釜（CSTR）中和过程pH值控制的仿真试验,结果表明其综合控制性能优于基于二次性能指标的预测控制方法。     

连续搅拌反应釜的自适应模糊辨识与预测控制

化工领域为保证生产安全,对温度、压强、浓度等工艺指标有严格的要求。连续搅拌反应釜属于典型的化工设备,存在较强的非线性和时滞性,传统的建模与控制方法无法满足其精度要求。针对连续搅拌反应釜系统提出一种自适应模糊辨识与预测控制的方法。首先根据模糊划分C均值聚类算法得到模糊隶属度和初始聚类中心,在此基础上采用分层遗传算法进一步优化连续搅拌反应釜T-S模糊模型的参数。其次,采用自适应机制遗忘因子递推最小二乘法来估计T-S模糊模型的后件参数。最后,基于得到的T-S模糊模型,对连续搅拌反应釜进行自适应模糊广义预测控制,仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于自适应神经模糊推理系统的连续搅拌反应釜系统的改进广义预测控制

连续搅拌反应釜(continuously stirred tank reactor,CSTR)是典型的非线性、大滞后的化工对象。为克服传统控制方法难以建立其机理模型的难点,基于对实际工业现场采集得到的大量输入输出数据,提出采用自适应神经模糊推理系统(adaptive-network-based fuzzy inference system, ANFIS)的方法,得到CSTR系统较理想的输入输出关系规则库,即CSTR系统的T-S模糊模型。最后,通过改进的广义预测控制(Jin’s generalized predictive control, JGPC)算法对CSTR系统的浓度进行控制,并与常规的广义预测控制(generalized predictive control,GPC)算法、比例-积分-微分(proportion integral differential,PID)控制算法进行对比,仿真结果显示,JGPC算法的控制效果优于GPC算法和PID控制算法,证明了方法的有效性。     

基于T-S模糊模型一类不确定非线性系统的H∞模糊鲁棒跟踪控制

研究一类不确定非线性系统模糊鲁棒跟踪控制的设计. 基于存在外界干扰的不确定非线性系统的T-S模糊模型, 考察被控系统跟踪参考信号的误差, 得出跟踪误差指数稳定的约束条件, 在跟踪控制与镇定控制一致的前提下研究了H_∞模糊鲁棒跟踪控制器的设计问题, 基于Matlab的LMI和FLC工具可实现对此问题求解. 仿真实例验证了算法的有效性.     

基于模糊Lyapunov-Krasovskii函数的T-S模糊系统的H∞控制

研究了离散时滞T-S模糊系统基于模糊Lyapunov-Krasovskii函数的H∞控制问题.通过构造离散型模糊Lyapunov-Krasovskii函数,首先给出了一个使得T-S模糊系统渐近稳定的充分条件,然后给出了相应的H∞控制器的设计方法,该设计方法保证了模糊闭环系统内部渐近稳定并满足从干扰输入到控制输出的H∞范数界约束,且具有较少的保守性.最后通过仿真实例,验证了该方法的有效性.     

Hammerstein-Wiener非线性系统的模糊预测控制

针对输入和输出受约束的Hammerstein-Wiener型非线性系统,提出一种基于T-s模糊模型的非线性预测控制算法,并用Lyapunov函数分析系统稳定性.通过建立T-S模糊模型,将预测控制器设计中的非线性优化问题转化为相应的线性优化问题;通过离线设计状态反馈控制律,在线实施符合条件的反馈控制律,极大程度地提高了在...     

基于广义Hammerstein模型的多变量非线性预测控制

将单输入单输出的Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型推广至多输入多输出系统,提出了广义Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型,并给出了其辨识建模方法．进一步以此模型为基础,提出了一种多变量非线性预测控制算法．该算法利用了线性预测控制的成果,避免了通常非线性模型预测控制所需的在线数值寻优计算,大大节约了在线计算时间、提高了算法的可靠性和稳定性．     

基于西门子PCS7的搅拌反应釜连续反应控制系统

针对搅拌反应釜连续反应过程,采用多功能过程和实验系统（MPCE）中的连续搅拌反应过程（CSTR）进行控制系统设计。进料流量采用比值控制,液位采用串级控制,升温过程采用预测模糊控制,恒温阶段采用模糊免疫PID控制,并设计了压力安全联锁控制系统。基于西门子PCS7产品进行工程实现,运行结果表明：控制系统中各种控制策略操作简...     

基于Hammerstein模型的连续搅拌反应釜非线性预测控制

该文针对化工过程中广泛使用的连续搅拌反应釜(CSTR),提出一种基于最小二乘支持向量机Hammerstein模型的非线性预测控制方法。Hammerstein模型的非线性环节采用最小二乘支持向量机逼近,线性环节则采用外因输入自回归模式(ARX)结构。基于此模型结构设计非线性模型预测控制器,将非线性预测控制问题转化为线性模型的预测控制和非线性模型的求逆问题,进而给出了预测控制律以及非线性环节逆模型的构造方法。对CSTR的仿真结果表明:与传统的非线性模型预测控制以及PI控制器相比,该文方法精度更高,能够有效跟踪控制反应物浓度。     

带有模型不确定性的连续时间广义预测控制

针对模型不确定系统的连续时间广义预测控制,引入无穷时域的性能指标使闭环系统达到稳定.用递推最小二乘法估计系统的未知参数,在每个采样点基于估计的状态模型来计算控制输入.通过施加新的终端等式约束,将无穷时域性能指标的优化问题转化成可解的二次规划问题.利用后退时域性能指标的单调性证明,给出使连续时间广义预测控制达到闭环稳定的条件.仿真算例验证了算法的有效性.     

基于模糊神经网络的模型预测硅单晶直径控制

为了生产大尺寸、高质量、低能耗的直拉单晶硅棒，文中通过在直拉硅单晶生产车间采集的大量数据，通过模糊神经网络(Fuzzy Neural Networks, FNN)和模型预测控制(Model predictive control, MPC)进行建模，得到了等径阶段的直径预测模型和直径控制模型。直径预测模型测试结果表明：平均相对误差仅为0.028 7%,预测精度极高。通过仿真并与常规PID控制进行对比分析得出，MPC比常规PID控制的调节速度快53.66%,并且MPC的控制过程非常稳定，其超调量基本为0;由加热器功率调控变化过程可知，MPC减少了调节过程的能耗，并提高了热场稳定性及单晶硅棒质量。通过预测模型建立的直径控制模型能提高控制精度并促进硅单晶高质量生产。     

非线性系统H_∞模糊输出反馈容错控制

研究了一类含有执行器故障的非线性系统的H∞模糊输出反馈容错控制问题.采用T-S模糊模型对非线性系统进行建模,用模糊观测器重构系统状态.针对设计过程中的双线性矩阵不等式问题,采用相似变换法将其转化为线性矩阵不等式(LMI)问题.利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法,给出了H∞模糊输出反馈容错控制器存在的充分条件.通过求解由一组LMI所表示的凸优化问题可以得到次优H∞模糊反馈容错控制器.所设计的控制器可保证系统在故障时满足给定H∞性能约束下,使正常情况下的H∞性能最优.最后通过对小车倒立摆系统的仿真验证了该设计方法的有效性.     

联合粉磨系统基于T-S模糊模型广义预测控制

针对磨机负荷多变量、强耦合、大滞后的控制难题,利用磨机电流的历史数据进行T-S模糊建模,对所建模型设计广义预测控制器,采用对控制器模糊加权的方法调节控制器输出,通过Matlab进行仿真比较。结果表明:广义预测控制达到稳态所需时间约为25 s,而PID控制需要约90 s,广义预测控制跟踪设定值的快速性更好,能更快达到控制要求;该方法避免了反复求解不同丢番图方程的繁琐过程,简化了控制器运算步骤。     

离散模糊双线性系统的H∞控制

研究了一类离散的基于T-S双线性模型的H∞控制问题，通过Lyapunov函数得到系统稳定的条件，并把最终结果转化为线性矩阵不等式．     

一类T-S模糊系统的非脆弱H∞控制

针对一类T-S模糊系统,研究了具有反馈增益扰动的H∞状态反馈控制器的设计问题。当设计的控制器受到外部扰动时,闭环系统仍稳定并满足H∞性能。该文利用Lyapunov稳定性理论,采用线性矩阵不等式(LM I)技术,给出了一种保守性更小的T-S模糊系统非脆弱状态反馈H∞控制器存在的充分条件,并给出了保证系统H∞性能的非脆弱状态反馈控制器的设计方法。已有结果仅仅考虑2个子系统之间的相互作用,该文所给的方法充分考虑了各个模糊子系统之间的相互作用,以降低保守性。数值算例验证了该方法的有效性及优越性。     

离散非线性系统模糊双模预测控制算法

针对一般离散非线性系统,将模糊系统对非线性系统的逼近能力与预测控制算法相结合,提出一种基于模糊系统逼近的双模预测控制算法·在吸引域外,以模糊系统为预测模型计算控制量,并施加于实际系统;在吸引域内,切换至一个渐进稳定的线性控制器·在满足一定条件下,给出预测模型与非线性系统性能指标间的关系,分析了闭环系统的稳定性·最后以一个仿真例子说明了算法的有效性·     

求解具有约束的l1-范数问题的神经网络模型

提出了一个解约束最小 l₁-范数问题的单层神经网络模型。与已有神经网络模型相比,提出的模型所需神经元数少且层数少。通过引入 Lyapunov 函数,证明了该模型的稳定性和收敛性。数值试验结果表明所提出的模型具有良好的性能。     

基于T-S模型的模糊广义预测控制

对非线性系统建立了T－S模糊模型,并用正交最小二乘法（OLS）对模糊规则的后件参数进行辨识,然后在每一个采样点对系统进行局部动态线性化,根据得到的系统线性化模型对系统采取广义预测控制（GPC）方法得到当前的控制动作,仿真的结果表明了该方法的有效性。     

多变量非线性系统的模糊自适应输出反馈H∞控制

针对一类多输人多输出非线性不确定系统，提出了一种模糊自适应输出反馈控制方法．该方法不需要系统状态已知的条件，而是设计模糊观测器来估计系统的状态，证明了所提出的模糊自适应控制方法不但保证闭环系统的稳定性，而且在系统状态不可测的条件下，输出跟踪误差取得H^∞跟踪控制性能，通过仿真研究表明了所提出的方法的有效性．     

非线性离散系统的H∞PI模糊控制器设计

提出了一种非线性离散系统H∞PI模糊控制器的设计方法.将非线性系统用T-S模糊动态模型表示,通过并行分配补偿(PDC)方法设计控制器,利用线性矩阵不等式方法给出PI控制器存在的充分条件.所设计的控制器使得闭环系统渐近稳定并满足给定的H∞性能,仿真算例说明了设计方法的有效性.