基于模糊补偿的预测函数控制的仿真研究

针对预测函数控制中模型失配的影响的情况，提出了用模糊推理对控制量进行补偿的解决方案。并将基于模糊补偿的预测函数控制应用于锅炉燃烧控制系统，通过连续系统仿真，结果表明这种控制器具有较强的鲁棒性。     

新型的预测函数控制

针对预测函数控制中模型失配影响的情况 ,提出了用模糊推理对控制量进行补偿的解决方案。并将基于模糊补偿的新型预测函数控制应用于锅炉燃烧控制系统。连续系统仿真结果表明 ,这种控制器具有较强的鲁棒性。     

非线性多模型控制及仿真研究

连续发酵过程是一个强非线性的生化反应过程，其控制已成为一个难点。传统的预测函数控制一般只能处理线性对象。通过对非线性动态过程的多模型建模，提出了基于加权的多模型自适应预测函数控制方法，用于大范围的非线性连续发酵过程控制，实现了多模型之间的无扰切换。仿真结果表明：跟踪性能优良，鲁棒性强，说明了该方法对非线性系统大范围控制的有效性。     

一类非线性时滞系统的模糊预测控制

利用模糊T-S模型对一类输入受限的非线性时滞系统进行建模;在此基础上,提出了模糊预测控制,推导了预测性能指标上界,将稳定性约束,输入约束变换成容易求解的线性矩阵不等式形式。采用了并行分布补偿预测控制器,基于李雅普诺夫函数和线性矩阵不等式方法给出滚动时域优化的充分条件,证明了闭环系统的稳定性,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

高精度陀螺稳定跟踪系统神经网络预测控制

针对高精度陀螺稳定跟踪系统，提出了一种基于小波基函数神经网络的非线性系统的一步超前预测控制算法。该方法利用小波网络学习非线性系统，利用小波神经网络模型作为系统的预测模型，控制信号直接通过极小化期望输出值与预测输出值之间的偏差来获得。通过对陀螺稳定跟踪控制系统的仿真，表明该算法具有优良的控制品质。     

交流伺服系统串级预测函数控制的仿真研究

根据预测函数控制方法的原理对交流伺服系统进行了三级串级闭环控制的仿真应用研究。在分析预测函数控制方法闭环性能的基础上，给出预测函数控制器的设计方法，建立了交流伺服系统串级预测函数控制的系统结构，讨论了实现串级控制的方法。通过仿真及与PID方法的比较表明，预测函数控制方法能够改善交流伺服系统的控制特性。     

一种改进的预测函数控制法

采用正弦多项式的基函数形式代替传统的级数多项式,基于离散状态方程建立了一种改进的预测函数控制方法,与传统预测函数控制方法的区别是基函数的响应限制在一确定的范围内,避免了过大的基函数取值,从而获得更好的控制性能和更广泛的适用控制对象。仿真结果表明,该算法在跟踪速度、控制精度、鲁棒性和抑制干扰能力等方面比原有预测函数控制方法更强。     

输入受限时滞系统的模型预测控制

对于输入受限的离散时滞系统，提出了一种模型预测控制方法。该方法采用双模控制结构，基于Lyapunov-Krasovskii函数构造了时滞系统的终端不变椭圆集，保证闭环系统稳定性。以LMIs(Linear Matrix Inequalities)形式给出了系统稳定的充分条件，使得该方法简单，易于实现。最后通过仿真验证了本方法的有效性。     

多模型自适应预测函数控制及仿真

许多工业控制对象存在一定程度的非线性环节,经典控制方法很难满足控制要求。多模型预测函数控制法结合了多模型控制法和预测函数控制法的优点,在一些复杂的工业控制系统中获得了成功的应用。结合模型匹配计算公式,提出了基于参数在线辨识的多模型切换方法。它不依赖于典型工况下系统参数的模型,且能根据实际系统的运行情况及时地切换模型参数。将这种控制方法应用到蒸馏塔温度控制系统中去,研究表明,这种控制方法有较强的自适应能力,具有一定的实用价值。     

基于状态相依RBF-ARX模型的非线性预测控制及应用

对于一类工作点时变的光滑非线性多变量系统,采用状态相依自回归(state-dependent auto-regressive with exogenous, SD-ARX)模型描述系统的非线性状态特征,用高斯径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络近似SD-ARX模型的函数型系数,利用结构化非线性参数优化方法(structured nonlinear parameter optimization method, SNPOM)离线估计模型参数,并以状态信号量引导模型实时反映对象的动态特性,在此基础上设计的非线性预测控制器因避免了在线模型参数估计,可提高系统的实时性,并具有较好的控制效果。对四旋翼飞行器的实验结果验证了建模方法的有效性和控制方法的可行性。     

不确定系统实时保性能控制

研究了一类不确定离散系统在控制约束下的实时控制问题。在SDP凸优化理论的框架下,对这类不确定离散系统实施保性能控制,融合预测控制的优化思想,通过在线求解线性矩阵不等式技术,在满足控制约束的条件下,获得了滚动优化的保性能控制律,并使闭环系统稳定。     

二级倒立摆的摆起控制

以往对非线性系统主要是采用线性化的方法进行控制，提出了一种基于专家系统及变步长预测控制的实时非线性系统控制方法。用变步长一步预测避开复杂的非线性推导，结合专家系统对控制参数进行修正，从而实现对复杂非线性系统的实时控制。利用这种方法，实现了二级倒立摆的摆起及稳定控制。     

Aggregation based nonlinear model predictive controller with stability analysis

An aggregation based nonlinear model predictive controller (ABNMPC) is proposed for constrained nonlinear systems. Through aggregation, the no-line computation for nonlinear predictive control can be reduced. Stability of the system controlled by the aggregation based predictive control strategy is discussed. It is pointed out that the system is asymptotically stable if the terminal state lies in a certain set and the decaying aggregation coefficient satisfies some conditions. The conclusions are verified through a simulation example.     

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.     

基于MBSE的民机系统功能建模方法

针对传统系统工程存在的迭代周期长、开发效率低、模型二义性等问题, 结合基于模型的系统工程理念, 将敏捷系统工程概念引入到民机研制过程中, 并利用系统建模语言定义了基于场景的功能建模方法, 详细分析了民机自动飞行控制系统高度控制用例的顶层功能愿景, 建立了对应的功能模型和接口描述视图。该方法以迭代的形式展开系统功能建模, 能够充分保证需求和功能模型紧密结合, 正向构建满足民机系统以需求为导向的功能建模方法, 为民机系统的架构设计工作提供基础。     

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。     

HEALTHCARE： A COMPLEX SERVICE SYSTEM

Healthcare is indeed a complex service system, one requiring the technobiology approach of systems engineering to underpin its development as an integrated and adaptive system. In general, healthcare services are carried out with knowledge-intensive agents or components which work together as providers and consumers to create or co-produce value. Indeed, the engineering design of a healthcare system must recognize the fact that it is actually a complex integration of human-centered activities that is increasingly dependent on information technology and knowledge. Like any service system, healthcare can be considered to be a combination or recombination of three essential components — people (characterized by behaviors, values, knowledge, etc.), processes (characterized by collaboration, customization, etc.) and products (characterized by software, hardware, infrastructures, etc.). Thus, a healthcare system is an integrated and adaptive set of people, processes and products. It is, in essence, a system of systems which objectives are to enhance its efficiency (leading to greater interdependency) and effectiveness (leading to improved health). Integration occurs over the physical, temporal, organizational and functional dimensions, while adaptation occurs over the monitoring, feedback, cybernetic and learning dimensions. In sum, such service systems as healthcare are indeed complex, especially due to the uncertainties associated with the human-centered aspects of these systems. Moreover, the system complexities can only be dealt with methods that enhance system integration and adaptation.