GPC算法的统一格式

给出了两类基本的广义预测控制（GPC）算法－－基于CARIMA模型的GPC算法和基于ARMAX模型的GPC算法的统一格式。     

基于小脑模型的广义预测控制快速算法

从状态空间的角度推导出广义预测控制算法,并利用小脑模型(CMAC)提出了一种新型广义预测控制快速算法,解决了传统GPC算法计算量大的问题.仿真结果表明该算法的有效性.     

广义预测控制算法及其在水表装置中的应用

本文在详尽论证广义预测控制算法（GPC）的基础上，研究了它在水表装置自动控制过程中的应用，仿真结果证实了文中给出的GPC－PI串级切换控制系统对检定过程的良好适应性。     

广义预测控制矩阵求逆的快速算法研究

为提高广义预测控制系统的实时性,基于Toeplitz变换提出了广义预测控制(GPC)逆矩阵的快速算法.在预测时域N和控制时域M相等与不相等两种情况下,将控制律求逆部分变换成Toeplitz形式,采用Trench-Zohar求逆算法快速求取变换后的逆矩阵.分析表明,该算法计算量比常规求逆计算低一阶,并且步骤简便,容易编程实现.     

一种改进的广义预测控制算法

广义预测控制（GPC）在大纯滞后过程控制中仍有不足．本文通过调整GPC的参考轨迹，对GPC算法做了改进，提高了GPC的稳定性和鲁棒性，仿真结果表明此算法控制效果具有良好的应用价值．     

关于GPC中的downdating问题

本文利用矩阵分解方法，推导出一种求解广义预测控制（GPC）中的逆矩阵的downdating问题的算法．使GPC取得了更好的控制效果，求解过程中的计算量却减少了许多．     

广义预测PID控制算法

本文根据广义预测控制(Generalized Predictive Control,简写GPC)与PID控制控制律结构的相似性,通过对广义预测控制性能指标函数中控制加权序列Qj(z-1)的配置给定,导出了具有PID算法结构的广义预测控制律。从而借助广义预测控制算法参数的递推关系链,自动优化整定PID调节参数,并实施广义预测PID控制。     

基于CARIMA模型的PFC与GPC的等价性

建立了新型的模型预测控制方法——预测函数控制(PFC)与传统的广义预测控制(GPC)的联系.首先推导了基于含有色噪声的自回归增量滑动平均(CARIMA)模型的预测函数控制的控制律,然后通过选取不同的基函数获取PFC控制律的形式并与GPC控制律进行比较.从而证明了在一定的基函数的选取方式下,基于CARIMA模型的PFC算法和GPC算法是等价的.揭示了PFC与GPC两者之间深刻的内在联系,为PFC的工程应用提供了理论保证.     

基于带偏差CARMA模型的广义预测控制法

本文对Clarke等人提出的广义预测控制算法(GPC)做了推广。大量的仿真研究表明,本算法提高了控制性能。     

基于阻尼最小二乘法的鲁棒自校正预测控制器

本文将广义预测控制器（GPC）与阻尼最小二乘法（DLS）相结合,构成一种鲁棒自校正预测控制器．仿真结果表明,这种算法比基于通常的递推最小二乘法（RLS）的自校正预测算法有更强的鲁棒性．