先进控制技术在DCS控制系统中的应用

首先论述了集散控制系统（DCS）的发展现状,列举了预测控制、软测量技术、智能控制、神经网络等一些先进控制技术的实例。     

一种基于Wiener模型的非线性预测控制

提出了一种基于Wiener模型的非线性预测控制方法.通过引入非线性部分的广义回归网络逆模型,将非线性预测控制转化为线性预测控制,用线性优化算法解决非线性预测控制问题,避免了复杂的非线性优化.仿真实验表明了该方法的有效性.     

多变量广义预测控制及一种简化算法

推导了多变量广义预测控制算法，该算法能有效地处理过程的不稳定性和非最小相位特性，并具有良好的解耦性能。同时提出一种处理纯滞后对象的新方法，即将近似法和广义预测控制相结合解决时滞的方案。这种方法可以解决通道之间时滞不同的对象，并且针对广义预测控制算法的复杂性对其简化算法（多变量单值广义预测控制算法）进行了研究。通过仿真研究表明，多变量单值广义预测控制算法在跟踪性、鲁棒性、抗干扰能力等方面都得到很好的控制效果。     

一种改进的广义预测控制方法

为了改善建筑结构控制效果,在模型不精确的前提下达到振动控制的目的.采用实际测量和预测相互结合的广义预测控制算法,通过引入相对稳定性矩阵和可调增益参数的办法来改进原控制算法,提高在地震作用时主动控制系统的稳定性.数值仿真表明:单纯附加相对稳定性矩阵来设计控制器虽然可以提高控制系统的稳定性,但控制效果不能保证,只有引入可调增益参数方可保证振动控制的效果;可调增益参数应该根据实际控制的效果进行调整,而相对稳定性矩阵可根据原系统矩阵来选取,最好取对角矩阵;其对角元素选取以改善原控制系统的极点分布为目的.     

基于广义Hammerstein模型的多变量非线性预测控制

将单输入单输出的Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型推广至多输入多输出系统,提出了广义Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型,并给出了其辨识建模方法．进一步以此模型为基础,提出了一种多变量非线性预测控制算法．该算法利用了线性预测控制的成果,避免了通常非线性模型预测控制所需的在线数值寻优计算,大大节约了在线计算时间、提高了算法的可靠性和稳定性．     

一种基于CARMA模型的直接预测控制算法

预测控制一般都建立在输出预测模型基础上，以一个最优化性能指标来求解未来的控制量，使得求解过程变得复杂。介绍一种基于CARMA模型的直接预测控制算法，并对其控制量进行了反馈校正和滚动优化，从而使得求解过程变得简便、快捷。     

基于预测控制的ATM网络拥塞控制研究

用广义预测自适应控制方法研究ATM网络中的ABR业务拥塞问题，提出了一种拥塞控制算法，该法可很好地适应实际网络中用户数和连接延迟的动态变化，仿真结果表明了该方法的有效性．     

改进的预测控制算法用于加热炉支管温度控制

加热炉支管温度平衡系统是一个多变量、非线性、强耦合的复杂过程,当应用传统预测控制方法时,控制量的获得需要在线求解一个多变量、多约束的非线性规划问题,传统非线性规划方法求解该类问题时易收敛到非法解或局部极小。针对上述问题提出一种基于差分进化(differential evolution,DE)算法的预测控制,使用DE算法在线求解涉及的优化问题获得控制量。为了验证方法的有效性,对基于DE算法的预测控制器进行了仿真研究。仿真结果表明,所提出的方法有着很好的跟踪性能,并且对干扰有较强的鲁棒性,提高了系统的控制效果。     

基于预测控制模型的一种状态空间实现

以受控自回归滑动平均模型和受控自回归积分滑动平均模型为研究对象,根据估计理论,利用参数递推方法,构造了广义预测控制的一种状态空间实现,从而避免了解Diophantine方程,大大地减少了预估算法的计算量,为控制系统的性能分析提供了便利条件,文末,对状态空间实现的可控与可观性加以了证明。     

一种多步递推广义预测自适应控制

提出了一种基于多步递推预测的广义预测自适应控制算法。由于本算法是利用在线辩识参数直接递推求解控制律，从而大大减少了计算量，便于在微机上用汇编语言实现。     

基于预测控制的逆变器数字控制技术研究

针对当前数字控制逆变系统中控制延时和参数扰动等问题,文章将无差拍控制和重复控制相结合,提出一种预测电压控制算法.以单相全桥逆变器为控制对象,设计出预测控制策略并进行系统的MATLAB/SIMULINK仿真.仿真结果表明,该预测控制算法有效地改善了系统的暂态和稳态性能,满足一定的控制精度和实时性的要求,具有良好的应用价值.     

基于CRAIMA模型的核反应堆功率广义预测控制

为控制反应堆功率负荷跟踪变化,基于预测控制的原理设计了一种适用于核反应堆功率非线性过程的预测控制方法.以点堆动力学方程为基础建立了核反应堆功率数学模型,为方便广义预测控制器的设计,将此数学模型转换成受控自回归积分滑动平均模型(CARIMA).采用广义预测控制方法设计了反应堆功率控制器,对所设计的控制器性能进行了仿真验证.仿真结果表明,在功率观测期间存在1%额定功率的观测噪声的情况下,功率输出能够快速跟踪期望功率,并且功率观测带来的扰动对于功率实际运行影响较小,说明此控制器能够消除不确定干扰和非线性因素对系统的影响,保证反应堆功率系统的稳态精度和动态品质,能够应用于核反应堆功率控制系统中,并且具有优良的控制效果.     

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.     

一种基于遗传算法的多模型预测控制方案

针对时滞系统的特点,提出一种基于遗传算法的多模型预测控制方法.利用多个模型逼近整个被控对象的动态特性,针对每个子模型,设计相应的子控制器,通过加权的方式,将有限个控制量映射成最终的控制量;子控制器采用预测控制算法,利用遗传算法得到权值的全局最优解;比较该控制方案和PID控制在时滞系统中的应用效果.仿真结果表明：该算法不但克服了建模的不精确性和参数的时变性,使系统具有良好的控制性能,而且具有较强的鲁棒性.     

空压机时变模型的建立与预测控制方法的研究

详细解析了空压机恒压控制过程中诸多参数之间的相互关系,建立了空压机时变系统模型,提出了基于串级控制的广义预测控制策略,并成功地应用于空压机调节系统。结果表明,该优化控制律能有效消除不确定干扰和非线性因素,提高系统的控制精度和动态品质。     

基于FLS的一种广义预测控制器的设计

将模糊逻辑与广义预测控制相结合,提出了一种基于FLS(FuzzyLogicSystems)的广义预测控制器的设计方法,并推导出基于BP算法的参数修正公式·仿真结果表明该方法的有效性·     

基于Hammerstein模型和GA的非线性广义预测控制

针对Hammerstein型的非线性系统,给出了一种基于GPC的预测控制方法.分析了使用近似法求解控制量的缺点,据此提出了基于遗传算法的控制量优化求解策略.以一个热交换器作为仿真实例,分别使用遗传算法和两种近似法求取控制量,并比较了3种情况下的控制效果.仿真结果表明基于遗传算法的预测控制器具有良好的性能.     

广义预测控制在液位控制系统中的应用研究

研究广义预测自校正控制算法在液位控制系统中的设计方案,建立被控对象CARIMA模型,讨论算法优化性能指标中的参数选择．针对基本的最小二乘法产生的对象模型参数估计不准的问题,在参数的递推估计、参数估计的收敛速度、参数估计的在线检验以及对象输入输出数据的处理4个方面给出相应的改进方法．实验结果表明,所采用的设计方法合理可行,具有一定的实用价值．     

一种广义预测控制直接算法

基于灰色模型GM（1,2）采用两个辨识器分别辨识被控对象和闭环系统的参数,从而得到了控制器的参数,给出了一种广义预测控制的直接算法。由于此方法将被控对象视为灰色系统,需辨识的参数较基于CARIMA或CARMA模型的广义预测控制直接算法大大减少,实时性进一步提高。仿真结果表明,该方法是有效可行的。     

广义预测控制在特殊Wiener型非线性系统的应用研究

广义预测控制是一种基于被控对象参数模型的控制算法,适用于复杂的、数学模型难以精确建立的控制系统。现研究了该算法,并对一个被控对象模型进行了仿真。结果表明,广义预测控制算法响应速度快,无超调,控制效果理想。