基于Laguerre函数模型的预测控制算法

在简述基于Ｌａｇｕｅｒｅ函数近似模型的自适应预测控制原理、算法及其特点的基础上,将现有的多步预测、单步优化的控制算法扩展为多步预测、多步优化的控制算法,并与传统的广义预测控制（ＧＰＣ）作了比较研究,结果表明基于Ｌａｇｕｅｒｅ函数模型的预测控制方法对变时延、变阶次被控对象的控制鲁棒性明显优于广义预测控制     

气体分馏装置多变量预测函数控制方法

针对气体分馏工业过程中存在的多变量、强耦合、大滞后等系统特性,设计了一种预测时域可调的多变量预测函数控制算法.该方法结合单变量预测函数控制及Simith预估器的特点,通过对预测时域进行分段设定,以期达到较好的快速性和稳定性.以气体分馏装置的脱丙烷塔为例,依托现场的实测模型,对提出的算法进行了验证.结果表明,所提出预测时域可调的多变量预测函数控制算法调节时间短,跟踪效果好.     

基于NLJ优化算法的多变量预测函数控制

基于差分方程模型推导了多变量预测函数控制算法,使其具有更加广泛的适用性.利用NLJ算法处理预测函数控制中的约束问题,简单明了,没有繁琐的数学公式推导,仿真结果证明了该算法的有效性,为预测控制约束问题的处理提供了一种新的途径.     

基于Laguerre 函数近似模型的多变量系统增量型预测控制的算法

探讨了基于Laguerre函数近似模型的多变量系统的增量型多步预测、多步控制算法 ,并进行了仿真 ,结果表明该算法具有较好的控制性能     

多变量系统的广义预测控制

本文介绍一种针对多变量专家控制系统提出的预测解耦方法,该方法是用隐式递推广义预测方法预估出各变量之间的影响,然后加到控制中得以实现的。即使在系统结构未知或变化的情况下,仍可获得次优解,具有很强的鲁棒性。仿真结果表明,方法是有效的。     

多变量系统的广义预测控制

本文提出一种多变量自校正广义预测控制算法,该法适用于输入输出不同维、各个通道时滞不等和开环不稳定、非最小相位的多变量系统,它更适合于过程控制,对时滞的变化和阶的不确定性均具有较强的鲁棒性,具有广泛的应用前景.     

基于遗传算法的多变量增量型广义预测控制

针对多变量增量型广义预测控制算法增量系数难于根据系统特性选择的问题,提出基于遗传算法的多变量增量型广义预测控制算法.多变量增量型广义预测控制算法通过将求解出来的控制增量分别乘以相应的增量系数,来提高系统的鲁棒性和稳定性,同时采用阶梯式的控制策略降低多变量广义预测控制算法的计算量,运用改进的遗传算法优化整定多变量增量型广义预测控制的增量系数增强系统的跟踪特性.通过原油常压塔的侧线产品质量控制的仿真,验证了该方法有较好的鲁棒牲和抗干扰性.     

多变量系统的鲁棒自适应控制

考虑了具有未建模动态和外来有界干扰的离散时间多变量系统，提出了一种鲁棒自适应控制方案。这种控制器是基于系统的降阶模型设计的，其建模部分的参数估计采用带有死匹的最小二乘算法。在相当一般的假设下，证明了所建立的闭环系统是全局稳定的和跟踪误差是有界的。     

具有多神经网络的自适应预测控制

提出了一种将多神经网络，自适应控制和预测控制相结合的方法，用以解决复杂系统的控制问题，并从数学模型、网络结构及算法进行了研究、最后给出了模拟结果。     

基于频域的多变量广义预测控制（MIMO-GPC）稳定性分析

提出了基于频域的多变量广义预测控制（MIMO-GPC）稳定性分析方法，推导了MIMO-GPC的闭环反馈结构，给出了基于闭环特征多项式的MIMO-GPC的稳定性判据和奈奎斯特稳定性判据。这些判据可作为MIMO-GPC控制器参数设计的重要依据。     

一种基于非线性Laguerre模型的预测控制算法

利用Laguerre正交函数逼近非线性动态系统的各阶Volterra级数核 ,建立了系统的Laguerre非线性模型 ,在此基础上推导出基于该模型的非线性系统预测控制算法 ,对一类Wiener非线性系统的控制 ,进行了仿真研究。     

一种增广的Laguerre模型自适应预测控制算法

论文在简述基于Laguerre函数近似模型的自适应预测控制原理、算法的基础上,将现有的仅适用于开环稳定系统的预测控制算法进行扩展,提出一种增广的Laguerre函数模型自适应预测控制算法。该算法对于开环不稳定系统和非最小相位系统同样适用。仿真结果表明基于Laguerre函数模型的预测控制方法对控制变时延、变阶次对象具有较好的鲁棒性。     

基于特征模型的预测函数控制

传统的预测函数控制通常采用一阶的预测模型,该预测模型不能完全表征被控对象,因此使得传统的预测函数控制的鲁棒性受到一定限制．特征模型是一种比动力学模型简单,但能表征被控对象特征的模型．该文针对预测函数控制算法的缺陷,提出利用二阶特征模型来构成预测模型．通过工程建模获取了被控对象的特征模型,实现了基于特征模型的新型预测函数控制,并通过与采用一阶预测模型的预测函数控制进行比较．理论分析与实验结果均表明,采用特征模型的预测函数控制具有比一阶预测模型更好的控制效果,该算法在SUPCON-JX300X集散控制系统上实现．     

自适应模型预测控制的车道保持控制策略

建立车辆侧向动力学模块、车辆传感模块、道路曲率预瞄模块.在传统模型预测控制(MPC)算法的基础上,利用辛普森法则,结合车道保持优化性能指标和系统约束,设计基于自适应模型预测控制的车道保持控制策略.在Simulink环境下,将其与基于传统模型预测控制器进行比较分析.仿真结果表明:相较于模型预测控制,自适应MPC能够在各控制周期实现车辆模型更新,在强非线性工况下具备较好的鲁棒性,进而能够保证行车安全的前提下,获取较好的乘坐舒适性.     

一种基于多面体描述系统的非线性预测控制

利用泰勒级数对系统线性化；采用对每个偏导数取最大最小的方法构造多面体，描述系统包裹原非线性系统；对由多面体描述系统各个顶点构成的多个线性预测模型设计相同的反馈控制器，该反馈控制器可以通过有线性矩阵不等式约束的半正定线性规划得到，满足系统实时优化的需要．系统的稳定性由多面体描述系统的稳定性保证．     

基于Elman网络补偿模型的Smith预测控制

研究基于Elman网络补偿模型的Smith预测控制问题.采用互补建模方法对被控对象进行建模,其中机理模型反映被控对象的主要工作规律和运行趋势,但不可避免地存在一定的模型误差;通过Elman网络拟合机理模型的模拟误差,并对其进行补偿.实验结果表明,基于Elman网络补偿模型的Smith预测控制充分利用了神经网络的非线性拟合能力,只要对纯滞后环节精确建模,就可以完全抵消该环节对控制品质及系统稳定性的不利影响.该方法使得Smith预测控制可以用于模型不易精确确定的系统.     

基于模型预测控制的三相四桥臂有源电力滤波器

针对现有有源电力滤波器数字化控制方法对模型依赖性较强的缺点, 在介绍了正负序系统和零序系统解耦控制的基础上, 提出了一种三相四桥臂有源电力滤波器的模型预测控制(MPC)方法, 以差分方程作为预测模型, 保留了常规MPC中的反馈校正和滚动优化环节, 推导出了最优控制率. 与常用的预测电流控制方法做了对比, 得出了带电源电压观测器的预测电流控制只是模型预测控制的一个特例的结论; 详细分析了参数对稳定性的影响, 修改MPC的参数, 可以在省略带通滤波器的情况下, 允许更大的连接电抗参数建模误差, 鲁棒性比预测电流控制更高.此外, MPC和重复控制相结合消除了MPC所固有的稳态误差. 仿真结果验证了所提方法的有效性和正确性.     

基于预测控制模型的一种状态空间实现

以受控自回归滑动平均模型和受控自回归积分滑动平均模型为研究对象，根据估计理论，利用参数递推方法，构造了广义预测控制的一种状态空间实现，从而避免了解Diophantine方程，大大地减少了预估算法的计算量，为控制系统的性能分析提供了便利条件，文末，对状态空间实现的可控与可观性加以了证明。     

航空发动机模糊自适应广义预测解耦控制

为克服航空发动机控制回路间的耦合作用,针对具有不确定大时延的航空发动机分布式控制系统,提出了一类模糊自适应广义预测解耦控制算法.利用发动机非线性模型的输入输出数据对模糊自适应推理网络进行离线训练,网络的前提参数训练后固定,后件参数则可在线调整以使网络能更好地逼近实际系统.将模糊自适应推理网络作为广义预测控制器的预测模型,可以省去常规广义预测控制器的反馈校正机构.仿真表明:当参考轨迹为阶跃信号、斜坡信号时,所设计的控制器均具有良好的动态跟踪特性和解耦特性,当时延发生变化时,系统输出仍然能稳定地跟踪参考轨迹,说明该控制器对时延不敏感,鲁棒性强.