约束预测控制的一种快速算法

针对约束模型预测控制在线求解的计算复杂性,在标准预测控制滚动求解思想的基础上提出了一种有效可行的快速算法,即在每一时刻,只精确求解当前要实施的控制量,对未来的控制序列则用线性反馈控制器来近似,从而降低了预测控制在线求解的维数,提高了算法实施的快速性,简化造纸机控制系统的仿真结果说明了该算法的有效性。     

汽车轨迹跟踪模型预测控制的加速求解方法

针对汽车轨迹跟踪模型预测控制求解中存在的规模较大、求解效率较低的问题，提出一种基于时域分解的加速计算方法提高求解效率. 首先引入全局一致性变量，将模型预测控制中邻接控制周期的时域耦合约束转化为全局一致性约束，实现时域解耦；随后在交叉方向乘子法框架下推导了时域分解后优化问题的分块更新方法，并设计了分块更新数值求解问题的停止准则，从而将大规模优化问题转化为小规模子问题；最后搭建了Simulink-CarSim平台进行了算法的仿真验证. 仿真结果表明，在求解精度不变的情况下，求解耗时下降24.21%，从而实现模型预测控制问题的加速求解.     

电力系统低频振荡在线辨识的改进Prony算法

研究在线的振荡特征辨识算法是实现电力系统低频振荡在线监视以及广域阻尼控制的重要理论基础。广域测量系统的发展和应用使得低频振荡的在线辨识成为可能。该文提出了一种用于在线分析电力系统低频振荡的改进Prony算法,该算法针对输入信号的实际阶数和线性预测参数的估计进行了综合改进。经过算法时间复杂度的分析,证明改进算法提高了计算速度。计算机仿真和动模实验结果表明,改进算法能够得到更符合系统实际阶数的降阶模型,分析计算占空比小于4%,满足在线低频振荡辨识和系统振荡特性分析的需要。     

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．     

Toeplitz变换广义预测控制改进算法

提出两种改进的Toeplitz变换广义预测控制快速算法。其一,在已有无需Diophantine方程求解的Toeplitz变换广义预测控制算法中引入一种柔化矩阵,避免了复杂的矩阵求逆计算,进一步提高了算法的快速性;其二,通过矩阵变换,将现有基于Diophantine方程求解的Toeplitz变换广义预测控制算法推广到预测时域和控制时域不相等情况,扩展了算法的适用范围。仿真结果验证了上述算法的有效性。     

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.     

一种基于机理模型的非线性预测控制改进算法

将基于微分-代数方程组的机理模型作为被控模型,利用联立法中的配置点法将预测控制中的滚动时域最优控制问题转化成求解非线性规划（NLP）问题.针对求解NLP问题过程中出现的由于方程维数过高而导致的求解速度过慢的现象,提出基于斐波那契数列的稀疏化策略,可以有效地减少计算量,加快求解速度.最后文中在强非线性对象连续搅拌反应釜上仿真,将该算法与标准NMPC算法和线性预测控制动态矩阵算法进行对比,体现出新算法的优越性.     

基于在线梯度下降的Mini Batch K-Prototypes算法

K-Prototypes算法每次迭代都需要花费大量时间来计算所有样本与每个簇中心的相异度以将其划分到各个聚类簇中,这导致K-Prototypes算法在处理大型数据集时运行时间急剧增加。根据在线梯度下降算法对K-Prototypes算法的迭代过程进行优化,减少算法每次迭代所需的计算量从而降低算法的时间复杂度,提升算法运行效率。实验结果表明,提出的基于在线梯度下降的K-Prototypes聚类算法,可以在不影响算法收敛性和有效性的前提下降低算法的时间复杂度,提升算法运行效率。     

MIMO-OFDM系统中LS时域信道估计的一种简化改进算法

研究基于多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中的信道估计算法。主要工作在训练序列最小均方(LS)准则信道估计算法的研究上,在以LS时域信道估计基本算法为前提下,提出了一种改进的LS时域信道估计算法及固定长度的时域截取算法,此算法可以大大降低计算的复杂度,结合MATLAB仿真对此改进算法的有效性和可行性进行了分析,得出了比较理想的仿真结果。     

实时视频编码中的低复杂度码率控制算法设计

针对H.264原有码率控制提案中的不足,并考虑到H.264实时编码对编码效率的要求,设计了低复杂度的宏块层码率控制方案.对于图像复杂度的预测,充分挖掘图像的时空相关性,结合运动矢量对MAD进行预测,将G012的MAD预测算法中线性回归的算法复杂度降低为加权平均的算法复杂度.对于率失真模型,采用运算复杂度低的线性拟合代替G0l2算法中的二次拟合,并结合SSIM讨论了这种简化的可能性.针对运动量大的图像编码后PsNR的波动问题,对GOP层初始QP确定和P帧比特分配进行了改进,并充分利用已编码单元信息对当前量化参数进行调整,有效的控制码率.实验证明,改进后的算法对平稳输出序列的PSNR波动和降低运算复杂度有比较好的效果.