基于LS-SVM的网络化控制系统自适应预测控制

针对网络化控制系统（NCS）中的随机时变时延,提出了一种用最小二乘支持向量机（LS-SVM）预估网络时延的方法。先将网络时延建模为非线性时间序列,再用径向基函数（RBF）作为LS-SVM的核函数,建立了网络控制系统的时延预测模型,然后用该模型预估的时延作为控制器的参数,对网络化控制系统的时延进行补偿和预测控制。仿真结果表明提出的时延预测方法,对网络控制系统的随机时变时延有较高的预测精度,根据该时延设计的控制器能使系统的输出很好地跟踪期望的输出。     

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。     

基于粒子群算法混合优化的广义预测控制器研究

提出一种基于粒子群算法混合优化的广义预测控制器(generalized predictive control based on particleswarm optimization,简称PSOGPC),将粒子群优化算法(particle swarm optimization,简称PSO)引入到广义预测控制的滚动寻优过程中,有效解决了广义预测控制在被控对象存在约束时难以获得最优预测控制输入及求解复杂的问题。并对普通粒子群优化算法进行了改进,提高了优化过程的求解精度和收敛速度。多种约束情况和对电厂锅炉的主汽温控制系统的仿真结果表明了该方法的有效性和优良的控制性能。     

基于价值导向策略的时延预测补偿算法

针对工业控制模型的复杂化以及由此引起的时延叠加问题,利用预测思想,以解耦子系统为模型,采用动态矩阵控制(DMC)算法作了分析,同时充分考虑了子系统间的关联,采用价值导向策略优化调度算法,使控制作用快速平稳过渡,并在此基础上提出了针对复杂系统的时延预测补偿算法(TDCDMC)。由于时延导致了控制作用无法及时跟踪系统变化,引入了补偿因子和过渡因子在线整定预测控制量和时延控制量,对于突变频繁的时延系统亦能迅速跟踪输入。仿真结果表明,这种改进算法的时延补偿性能良好,保证了控制的稳定性和快速性。     

基于相空间重构与鲁棒极限学习机的时延预测

针对网络控制系统(networked control system,NCS)诱导时延具有的时变、随机、非线性等特点,提出了一种相空间重构与鲁棒极限学习机(robust extreme learning machine,RELM)的时延预测算法。首先利用0-1测试对时延序列进行混沌特性检测,再通过改进关联积分法确定重构延迟参数和嵌入维数,进而对时延序列进行重构,新的样本更能真实反映时延变化特性。以重构后的时延序列为训练样本,同时,考虑异常值的稀疏特性,运用RELM进行时延序列预测。该方法具有学习速度快、泛化性能好、可有效降低异常值影响等优点。     

输入受限的隐式广义预测控制算法的仿真研究

本文基于CARIMA模型提出了一种简单的隐式广义预测自校正控制算法。它避免了在线求解Dioaphantine方程;利用并列预测器间的特点,直接辨识输出预测器中的参数,并针对广义预测控制问题,在整个预测时域和控制时域,对输入幅值施加了约束;在此基础上以二次规划作为滚动优化策略,进行计算机仿真,获得预测控制信息和输出信息;然后采用加权控制律,不仅使预测信息得以充分利用,而且使系统的性能得到明显改善。     

广义预测控制的快速算法及其应用

针对工业过程控制中的典型回路 ,一般采用一阶或二阶系统加纯滞后模型的特点 ,提出了一种快速广义预测控制算法 (FGPC) ,与标准的广义预测控制算法相比 ,该算法具有结构简单 ,在线运算量小的特点 ,比较适用于实时控制 ,并讨论了其中的参数计算。最后以典型工业过程系统的控制仿真验证了所提出算法的有效性。     

基于粒子群优化的波束空间广义旁瓣相消算法

针对广义旁瓣相消(generalized sidelobe canceller, GSC)算法运算量大, 在波束形成中存在旁瓣较高、稳健性差的问题, 提出一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)的波束空间GSC算法。首先, 建立一种优化自适应转换矩阵将信号处理过程由阵元空间转换到波束空间, 通过减小自由度来降低算法的运算量。其次, 构建最小均方误差适应度函数, 在波束空间中利用压缩因子PSO算法充分利用接收数据的相关性, 缩减与期望信号误差并降低波束旁瓣。所提算法在降低算法运算量的同时, 解决了波束旁瓣过高的问题, 并在低快拍、强干扰条件下具有较好波束形成能力, 算法稳健性好。     

隐式广义预测自校正控制算法的混合仿真研究

利用广义预测控制与动态矩阵控制的等价性，根据动态矩阵控制中误差校正原理，对广义预测控制算法中的开环预测向量ｆ作了修正，并通过模拟仿真仪对该算法进行了混合仿真研究。     

隐式广义预测自校正控制算法的混合仿真研究

本文利用广义预测控制与动态矩阵控制的等价性，根据动态矩阵控制中误差校正原理对广义预测控制算法中的开环预测向量ｆ作了修正。并通过模拟仿真仪对该算法进行了混合仿真研究。     

Fault detection based on H∞ states observer for networked control systems

The influence of random short time-delay to networked control systems (NCS) is changed into an unknown bounded uncertain part. Without changing the structure of the system, an H∞ states observer is designed for NCS with short time-delay. Based on the designed states observer, a robust fault detection approach is proposed for NCS. In addition, an optimization method for the selection of the detection threshold is introduced for better tradeoff between the robustness and the sensitivity. Finally, some simulation results demonstrate that the presented states observer is robust and the fault detection for NCS is effective.     

Fault detection based on H∞ states observer for networked control systems

The influence of random short time-delay to networked control systems (NCS) is changed into an unknown bounded uncertain part. Without changing the structure of the system, an H∞ states observer is designed for NCS with short time-delay. Based on the designed states observer, a robust fault detection approach is proposed for NCS. In addition, an optimization method for the selection of the detection threshold is introduced for better tradeoff between the robustness and the sensitivity. Finally, some simulation results demonstrate that the presented states observer is robust and the fault detection for NCS is effective.     

网络控制系统的时延补偿策略研究

网络控制系统中由于通讯网络的引入而导致的网络时延对控制系统的稳定性和性能带来很大负面影响。对具有随机时延和系统噪声的一类网络控制系统进行了分析,设计了一种可以对随机时延进行补偿的状态观测器,该状态观测器可同时实现对噪声的滤波处理。根据文中的延迟补偿方法,研究了闭环系统的稳定性。通过实验研究,证实了提出的利用状态观测器进行时延补偿策略的有效性。     

基于T-S模糊模型的网络控制系统鲁棒H∝容错控制

针对同时存在网络时延和数据包丢失的网络环境,研究了执行器故障下一类非线性网络控制系统的鲁棒H_∞容错控制问题。基于不确定T-S模糊模型描述的非线性网络控制系统模型,考虑了更实际、更常见的执行器部分失效情况。通过引入一个积分不等式,获得了此类系统的时滞相关鲁棒稳定性条件,且采用锥补线性化算法给出了此类系统的鲁棒H_∞容错控制器设计方法。仿真算例表明,对于任意容许的不确定性以及执行器故障,所设计的控制器能使系统鲁棒渐近稳定,且具有H_∞范数界。       

有时延和数据包丢失的网络控制系统反馈控制

针对同时具有网络诱导时延和数据包丢失的网络控制系统,假设数据包丢失率一定,网络诱导时延小于一个采样周期,将网络控制系统建模为具有事件率约束的异步动态系统。提出了使得该系统达到指数稳定的动态输出反馈控制器的设计方法。利用遗传算法获得了NCS的事件衰减率的局部极大值。通过仿真算例证明了该方法的有效性。     

鲸鱼优化相关向量机的网络控制系统变采样周期调度

针对资源受限的网络控制系统,提出一种基于鲸鱼优化相关向量机的变采样周期调度算法。通过网络监测模块获取网络带宽与数据传输时间数据,建立鲸鱼优化相关向量机的预测模型,实现对网络带宽及数据传输时间的预测。采用模糊推理计算系统各回路通信带宽的分配权重,进而结合通信带宽及数据传输时间的预测值对各闭环回路的采样周期进行计算,完成采样周期的实时调节。仿真结果表明,在资源受限条件下,所提算法保证了系统的稳定性与控制精度。     

鲸鱼优化相关向量机的网络控制系统变采样周期调度

针对资源受限的网络控制系统,提出一种基于鲸鱼优化相关向量机的变采样周期调度算法。通过网络监测模块获取网络带宽与数据传输时间数据,建立鲸鱼优化相关向量机的预测模型,实现对网络带宽及数据传输时间的预测。采用模糊推理计算系统各回路通信带宽的分配权重,进而结合通信带宽及数据传输时间的预测值对各闭环回路的采样周期进行计算,完成采样周期的实时调节。仿真结果表明,在资源受限条件下,所提算法保证了系统的稳定性与控制精度。     

一类不确定时延的NCS的保性能控制律设计

采用工业通信网络的网络控制系统（networked control systems,NCS）具有开放性、速度快和强大的软硬件技术支持等优势,但不确定的网络时延对系统的稳定性和控制性能有着很大的影响。在实际的NCS中,不仅要求NCS稳定运行,而且还要求NCS满足一定的性能指标;同时,采用状态反馈是兼顾系统性能和敏感性的最有效的控制方式。针对一类具有不确定时延的状态反馈NCS,建模为不确定的线性时滞系统,利用Lyapunov理论和线性矩阵不等式（linear matrix inequality, LMI）方法研究NCS的保性能控制问题,给出NCS保性能控制律存在的条件和设计方法,最优保性能控制律的设计。     

网络控制系统中自适应DMC算法的仿真研究

针对网络控制系统(NCS)提出了自适应动态矩阵控制(DMC)算法。其基本思想是使用一个离散的延迟模型来预测对象的未来输出。给出了算法的推导过程和估计网络引入延迟的方法,基于TrueTime工具箱对比了不同网络条件下自适应DMC算法和传统DMC算法的性能。仿真结果表明自适应DMC算法能够适应网络条件的变化,为NCS提供更好的控制品质。