多变量终端约束预测控制器及其在挤出机系统中的应用

设计了一种新型的多变量预测控制器．该算法在目标函数中加入了对输出增量的加权，并且增加了对预测值终端的约束，因而增加了系统的稳定性．在拉伸挤出机过程中的应用研究验证了这种方法的优良性能．     

约束滚动控制序列的预测控制器在船舶驾驶控制中的仿真研究

本文通过约束预测控制器的滚动优化序列，在控制律的计算中避免了矩阵求逆运算，大大地减少了计算量，有利于控制器的在线实现。仿真结果表明了该控制器的快速性及优良性能。     

PI型扩展预测自适应控制器及其在造纸过程中的应用研究

建立了一种具有比例积分结构的扩展预测自适应控制器，并在造纸过程中的湿基准与纸浆流量的数学模型中进行了应用仿真研究，仿真结果显示了这种控制器良好的控制效果。     

广义Delta算子系统稳定性分析

分析广义Delta算子采样周期和稳定域的关系，认为采样周期和稳定域是一个一一对应关系，得出采样周期取值范围可为整个实数轴，稳定域为扩充复平面上的圆域，稳定域的半径为采样周期的倒教。     

基于模糊反馈校正的广义预测控制

针对具有纯时滞和非线性的复杂系统，提出一种基于广义预测控制和模糊反馈校正相结合的控制策略，目的在于抑制模型失配的影响，增强广义预测控制的鲁棒性，建立一种适于实时生产过程的控制方法。仿真结果表明了这一算法的有效性。     

并行广义预测自校正控制器(GPC)

本文旨在讨论ＧＰＣ算法［１，２］的并行化问题，通过对原串行算法的数据流及数据相关性的分析，得到了一种三角阵列的并行算法。该算法自然导致Ｓｙｓｔｏｌｉｃ结构，并具有良好的数值稳定性。对于一个 ｎ阶系统而言，本算法采用Ｏ（ｎ２）阶的处理器单元互连成三角阵列，可以把计算时间由原来的Ｏ（ｎ３）阶（内积运算）时间提高到 Ｏ（ｎ）阶，因而具有 Ｏ（ｎ２）的加速比，其处理器的利用效率得到了很大提高。     

动态校正的PI型广义预测控制器及其在反应釜系统中的仿真研究

提出了一种新型的广义预测控制器。由于在控制器的设计中,进行了预测误差的动态校正,并且控制器采用了比例积分型(PI)目标函数,因此该控制器对未建模动态具有很强的鲁棒性。应用低阶的模型对一个强放热的化学反应釜模型进行的仿真研究检验了该方法的有效性。     

Non-Minimum Phase Nonlinear System Predictive Control Based on Local Recurrent Neural Networks

Abstract: After a recursive multi-step-ahead predictor for nonlinear systems based on local recurrent neural networks isintroduced, an intelligent PID controller is adopted to correct the errors including identified model errors and accumulatederrors produced in the recursive process. Characterized by predictive control, this method can achieve a good controlaccuracy and has good robustness. A simulation study shows that this control algorithm is very effective.     

基于动态聚类邻域分区的并行蚁群优化算法

本文算法体现"分而治之"的思想,首先采用动态K均值聚类快速邻域分解,其次应用蚁群算法同时对分区并行优化计算,最后基于分区重心进行邻域全局连接,得到大规模TSP问题的满意解.     

用R_ ~n上的神经网络求解有约束预测控制

通过对系统的信号约束,构成有约束广义预测控制问题.并实施一系列的转换步骤,将这一问题化为两个神经网络的求解平衡点问题.理论分析保证了这一求解是有约束预测控制问题的全局最优解.并设计了求解该问题的神经网络电路,使得有约束预测控制的求解能在电路的时间常数级内完成.