基于Hopfield网络单元机组负荷多变量模型算法控制

电厂负荷系统是一个有耦合和约束的多变量对象。模型算法控制(MAC)是预测控制的一种，在惯性迟延对象的控制中有很好的应用。该文提出用Hopfield网络来求解具有约束的多变量负荷系统的控制输入。仿真表明，该方法算法简单、鲁棒性强、控制效果理想。     

基于混沌神经网络模型的模糊预测控制及应用

由于混沌时间序列内部确定的规律性，其重构出混沌吸引子的相空间具有高精度短期预测性，为此，本文根据非线性，大时滞系统的时间序列及所得的Lyapunov指数规律，计算出系统的饱和嵌入维数和可预报尺度，并以此为指导，采用混沌神经网络重构混沌时间序列相空间，该混沌神经网络即便在网络输入不完整或发生变异的情况下，仍能对系统作高精度预测，在此基础上，又将预测模型与模糊控制相结合，提出了一种新型的模糊预测控制决策，实现了非线性，大时滞系统高精度的自适应控制，将该控制应用在单元机组负荷控制中，仿真表明该控制具有实时性，容错性和鲁棒性。     

灰色误差校正MAC控制及其在机组负荷中的应用

单元机组负荷系统是一个两输入两输出多变量系统,具有较大的惯性,利用常规控制方法往往难以得到好的效果。首先将原系统分解为两个双输入单输出系统,根据模型算法控制设计两个子系统的控制器。对两个控制器方程联立求解得到预测控制序列。针对对象特性时变等不确定因素,该文以灰色多步误差预测校正替代原有算法的当前一步误差校正,可以更为有效的克服模型失配等因素的影响。通过对125MW机组的负荷系统的仿真,验证了该方法的有效性。     

火电单元机组智能控制系统

提出了一个实现大范围负荷跟踪的火电单元机组智能控制系统．该系统包括设定值调节器、神经网络模糊前馈控制器、模糊反馈控制器和单元机组．设定值调节器根据机组负荷指令提供设定值．前馈控制器采用神经网络模糊控制逼近单元机组的逆稳态特性而得到前馈控制信号，以实现单元机组的大范围运行．反馈控制器则采用模糊控制补偿负荷扰动所引起的单元机组的实际值与设定值的偏差．前馈控制信号与反馈控制信号相加后发出指令到单元机组完成负荷跟踪任务．仿真结果表明，该系统有较好的动态特性，能适应于机组大范围的负荷跟踪．     

基于混沌神经网络模型的预测控制器的设计及应用

根据具有混沌特性非线性、大时滞系统的时间序列重构相空间，计算相空间饱和嵌入维数、并以此为指导，建立混沌神经网络，即便在网络输入不完整或发生变异的情况下，该模型仍能对系统作高精度的短期预测；在此基础上，又设计了模糊神经网络预测控制器，实现了对非线性、大时滞系统高精度的自适应控制。将该控制器应用到单元机组负荷控制系统中，仿真表明了该控制有效性、快速性和鲁棒性。     

基于Wiener模型的风力发电系统变桨距控制

风力发电系统具有非线性强和波动性大的特点，如何在风速随机变化的工况下，快速地将风电机组输出功率控制在额定范围内是风电系统控制面临的重大难题。针对5 MW风电机组的变桨距控制问题，提出一种基于Wiener模型的风力发电系统变桨距控制方案。根据Wiener模型线性和非线性环节可分离的特殊结构，通过计算非线性环节的逆，构造具有线性性质的广义风电系统被控对象，将风电系统非线性变桨距控制问题简化为线性模型控制问题。采用独立可分离信号分步辨识风电机组Wiener模型，可以更加精准地预测风电机组输出功率。仿真实例表明：该控制方法有效地提高了变桨距系统的控制效果。     

一种有约束的神经网络预测控制方法

针对非线性系统的控制问题，提出了一种采用黄金分割法的神经网络预测控制算法。该算法以神经网络作为预测模型，以黄金分割法用于优化控制器，其中以系统输入的约束条件作为黄金分割法的动态搜索区间。该算法解决了控制量的范围和变化速度受约束的情况下，未知非线性系统的预测控制问题，通过仿真研究证明了该算法计算速度、稳定性和杭扰动能力。     

一种基于滑模的广义预测控制新算法

将广义预测控制和滑模控制结合起来，提出一种新的广义预测控制方法。通过对系统输出预测得到切换函数值，求解开环优化求得控制律。并将当前时刻的控制作用于对象，下一时刻重复此过程。该方法具有预测控制在线处理约束及滑模控制对于干扰的不变性的优点，最后分析了零终端滑模约束的广义预测控制的稳定性。     

离散时间分布参数系统的模型逼近预测控制

提出了离散时间分布参数系统的一种预测控制方法。该方法采用广义正交多项式对分布参数系统的模型进行逼近,将离散时间分布参数系统的预测控制问题转化为集中参数系统的预测控制问题,运用模型算法控制方法对集中参数系统进行预测控制,求出控制律,经反演变换得出分布参数系统的预测控制。给出了该方法的具体步骤,仿真示例表明了方法的有效性。     

模糊遗传滚动优化的LS-SVM预测控制研究

提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的非线性系统预测控制算法。该算法通过LS-SVM对非线性系统输入输出数据序列的训练学习建立其预测模型;基于模糊遗传算法完成非线性预测控制的滚动优化过程。仿真结果表明基于该方法的非线性系统预测控制比基于RBF神经网络的预测控制具有更好的控制效果。     

具有不确定性的轧机传动系统预测控制设计

针对轧机传动系统存在参数不确定性和负载扰动的特点,建立了轧机传动系统的状态空间模型,提出采用预测控制方法提高轧机传动系统的鲁棒性,构建了基于预测控制的轧机传动系统控制策略。利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法,给出了基于状态反馈的轧机传动系统预测控制器设计方法,并通过引入状态变量的衰减律来提高闭环系统的响应速度。仿真结果表明,该预测控制器不仅有效地抑制了负载扰动的影响,同时对轧机传动系统内部参数摄动也具有较强的鲁棒性。     

Discrete sliding mode prediction control of uncertain switched systems

The robust stabilization problem for a class of uncertain discrete-time switched systems is presented. A predictive sliding mode control strategy is proposed, and a discrete-time reaching law is improved. By applying a predictive sliding surface and a reference trajectory, combining with the state feedback correction and rolling optimization method in the predictive control strategy, a predictive sliding mode controller is synthesized, which guarantees the asymptotic stability for the closed-loop systems. The designed control strategy has stronger robustness and chattering reduction property to conquer with the system uncertainties. In addition, a unique nonswitched sliding surface is designed. The reason is to avoid the repetitive jump of the trajectories of the state components of the closed-loop system between sliding surfaces because it might cause the possible instability. Finally, a numerical example is given to illustrate the effectiveness of the proposed theory.     

预测函数控制及其应用研究

介绍并分析了预测函数控制（PFC）的基本原理和特点，给出了一阶加纯滞后系统的预测函数控制的具体算法。将PFC和PID控制相结合，提出了PFC－PID串级主汽温控制策略。系统的内回路采用PID控制，内回路和主调节区对象构成PFC的广义被控对象，对广义被控对象进行拟合简化得到一阶加纯滞后对象，作为PFC的预测模型，算法简单；预测模型失配时，系统仍具有良好的控制品质，易于工程实现，具有较高实用价值。大量仿真实验表明，，采用PFC－PID串级控制策略的主汽温控制系统的动态品质明显优于采用PID串级控制策略的系统，具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。     

基于广义预测算法的直接转矩控制仿真

针对电动汽车电机驱动控制系统结构复杂且系统性能受负载不确定性影响的缺点,提出了一种用于永磁同步电动机广义预测控制方法。从驱动系统动力学方程出发,建立了不依赖电机控制参数的驱动系统CARIMA模型,并采用广义预测算法对驱动系统的给定转矩进行了控制;为了获得良好的变速性能,实现了基于GPC的PMSM驱动系统的直接转矩控制;最后对系统变速过程进行了仿真。仿真结果对比表明,这种控制结构和方法能够实现对转矩变化的有效控制,使速度变化具有较好的平缓控制效果,在工程实际中有很大的应用潜力。     

高速电梯水平振动主动控制策略研究

为了降低高速电梯的水平振动，建立了4自由度的电梯轿厢水平振动主动控制的动力学模型，给出了微分方程，建立了状态空间模型；在所建模型的基础上，分别设计了最优控制策略和最优预瞄控制策略，进行了仿真验证。仿真结果表明，最优预瞄控制可以显著地降低电梯的水平振动，性能优于最优控制。最优预瞄控制是一种有效、实用的减振策略。     

摩托车半主动悬架分层预测控制及仿真

行驶平稳性和乘坐舒适性是衡量车辆悬架性能优劣的重要指标，而基于磁流变技术的半主动预测控制与其它控制方法的结合则是改善悬架性能的一种先进控制方法。为提高控制效果，提出了一种悬架振动分层建模预测控制的新思路，即将前后轮系均看作是相互独立的底层二自由度系统，推导出协调底层关系的上层关联动力学方程，结合轴距预测和LQR优化控制方法，以前轮检测到的路面激励作为后轮下一步输入的激励，然后以簧载质量质心处的垂直加速度和俯仰加速度为上层控制目标进行协调，继而得到所需的半主动控制力。通过对一个四自由度摩托车模型的仿真计算表明，该方法在线计算量少，前后轮系易于采用不同的控制策略以提高控制效果。该方法对于多轮系车辆的振动控制提供了一个崭新的思路。     

基于特征模型的预测函数控制的仿真研究

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。针对预测函数控制算法的缺陷,提出了利用二阶特征模型来构成预测模型。通过与采用一阶预测模型的预测函数控制进行比较,理论分析与仿真实验结果均表明,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。     

基于模糊多模型的专家PID在主汽温控制系统中的应用研究

针对电厂主汽温度系统参数时变的特点,常规单控制器难以取得满意控制效果,提出了基于模糊多模型的专家PID控制方法。仿真结果表明,主汽温度在负荷变化的扰动下,能适应对象参数的变化并表现出良好的控制品质。     

强制循环蒸发系统的多模型预测解耦控制

以实际的具有多变量、强耦合、强非线性特性的氧化铝强制循环蒸发系统为例,将一类多变量非线性系统分为线性模型和非线性未建模动态两部分,提出了由线性预测解耦控制器,神经网络非线性预测解耦控制器和切换机制组成的多模型预测解耦控制方法,并且证明了闭环系统的稳定性.最后,通过对强制循环蒸发系统的仿真实验,验证了所提方法的有效性.