CSTR的非线性预测控制

对于像ＣＳＴＲ化学反应器的控制，由于其过程本身的严重非线性而变得十分困难，本文提出一种采用Ｈａｍｍｅｒｔｅｉｎ模型的预测控制方法来控制上述非线性过程。Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型采用两种方法进行辩识，联立辩识法与序贯辩识法，本文特点地提出一种改进型Ｈａｍｍｅｒｔｅｉｎ模型，用于克服常规Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型在控制器设计时的不足之处，对ＣＳＴＲ反应器之仿真结果表明，基于上述两种Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉ     

基于非线性PID的微电网虚拟同步发电机控制

为解决传统虚拟同步发电机(VSG:Virtual Synchronous Generator)电压电流双闭环控制的抗扰动性能差,受系统参数变化及各种不确定影响较大等问题,在建立微电网VSG转动惯量自适应控制模型的基础上,采用一种基于跟踪微分器的非线性PID(Proportion Integration Differentiation)实现电压外环和电流内环的控制,并根据输出信号的反馈值实时调节系统动态响应,从而达到稳定输出的效果。通过仿真验证了基于非线性PID的微电网虚拟同步发电机双闭环控制的正确性和有效性。     

考虑优化调度的微电网频率恢复分布式预测控制策略

为了解决快速频率恢复和缓慢实际功率调度之间的时间尺度分离问题,提出一种考虑优化调度的微电网频率恢复分布式预测控制策略。引入的一致性策略能够在同一时间尺度上处理优化调度和频率恢复,另外提出的实际功率调度方案分布式模型预测控制解决了通信延迟、通信中断和即插即用情景,并且将下垂、实际功率传输和相位角方程作为等式约束,从而预测每个微电网的行为。此外,终端值和不等式约束有助于确定可行解空间的界,从而减少优化时间。在4种测试情景下对控制器的动态性能进行实验评估,结果证明该控制器对负载变化和通信问题具有较强的鲁棒性,并且保证了频率快速回复与高效功率调度。     

一类非线性系统的广义预测控制

将广义预测控制应用于Hammerstein模型描述的非线性系统,得到了一类非线性系统的广义预测控制算法.仿真结果表明,该算法具有较强的鲁棒性.     

分布式能源微电网调峰控制方法研究

为了提高分布式能源微电网调峰控制能力,提出基于节点电压幅值调制的分布式能源微电网调峰控制方法。获取电流分布集,得到收敛值,计算出不同调度模式下的稳态电压,得到分布式能源微电网调峰参数,计算分布式能源微电网调峰参数融合结果,构建分布式能源微电网调峰控制模型结合节点电压幅值调制方法,实现分布式能源微电网调峰控制。仿真结果表明,采用该方法进行分布式能源微电网调峰控制的稳定性较好,提高了能源微电网的输出稳定性,并且方法的负荷跟踪能力较强,验证了所提方法的较好实用性。     

一类非线性系统加权自适应预测控制

对一类双线性系统，建立了多步极小化性能指标的预测控制算法，用加权预测控制律代替一步预测控制律，能适用非最小相位的双线性系统，仿真实验证实了本算法的有效性。     

预测控制理论在网络时延补偿策略中的应用

针对网络控制系统(NCS)中的时延问题,在分析网络时延特性的基础上,对系统采用预测控制策略进行时延补偿,该策略用易于测量的网络往返时延代替不易单独测量的前向时延和后向时延,并用MATLAB/TrueTime仿真工具箱对实际系统进行了仿真实验研究.仿真结果表明该策略能保证网络控制系统的良好性能.     

粒子群优化算法在非线性模型预测控制中的研究应用

提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的非线性模型预测控制（NMPC）。作为NMPC重要组成的滚动优化部分对控制效果的好坏起着关键的作用,因而寻求一种可靠的优化算法十分必要。PSO算法是一种群集智能方法,通过粒子之间的合作与竞争及进化实现对多维复杂空间的高效搜索,属于一类随机全局优化技术,已成功应用于各科学和工程领域。本文在滚动优化部分应用粒子群优化算法来求解预测控制律,对非线性系统施加优化控制,此外,对常规线性递减加权因子ω策略进行了讨论,提出了非线性递减策略,可进一步缩短优化时间和优化精度。仿真实验效果良好,验证了这种优化算法的正确性和有效性。     

微电网主从控制建模仿真

考虑到微电网内分布式电源和负荷所具有的分散性,根据分布式电源的类型以及与储能装置的不同组合方式,采用不同的控制策略分别进行了相应控制器的设计.基于下垂特性的Droop控制可实现负荷功率变化时不同分布式电源间变化功率的共享,而电压/频率(V/f)控制和Droop控制均可在微电网孤岛运行时为微电网系统提供频率支撑;PQ控制可根据实际运行情况实现分布式电源有功和无功功率的指定控制.根据不同电源特性针对性地采用不同控制技术组合,并对微电网孤岛运行模式和并网运行模式之间切换的运行特性进行分析,获得了微电网中相应分布式电源的功率、电压、电流及系统频率的变化规律,证明了PQ-V/f以及PQ-Droop综合控制策略的正确性和有效性.     

非线性系统的广义线性化预测控制

提出一种非线性系统预测控制的分层设计方法。首先采用广义线性化状态反馈得到具有指定动态的线性化系统,然后采用基于状态方程的预测控制算法,以获得良好的跟踪性和鲁棒性。最后以仿真例子证实了这种控制方案的有效性。     

催化裂化装置的非线性预测控制

基于反馈线性化方法,提出了一种有输入、输出约束条件的多入多出非线性系统的预测控制方法。催化裂化装置(FCCU)的反应再生部分是一个典型的非线性系统,基于FCCU的机理模型,采用该控制方法设计了非线性预测控制器,并对其跟踪能力和稳定性进行了仿真分析。仿真结果表明,所设计的控制器具有良好的跟踪性能和稳定性。     

预测函数控制在网络控制系统的应用

传感器、控制器与执行器的数据经网络进行传输与交换的闭环控制系统称为网络控制系统.由于网络的引入,网络带宽的限制使得控制系统中不可避免的引入了一些新问题.目前网络控制系统的分析与设计已成为控制界研究的新热点.本文根据网络控制系统特点,提出了存在随机时延的网络控制系统的预测函数控制策略,通过此策略设计控制器从而解决了网络控制系统的时延补偿问题.通过仿真实验证明,本文所提出的控制策略对于随机时延的网络控制系统具有很好的补偿效果.     

非线性系统的分层优化预测控制

提出了一种基于分层优化策略和动态最优控制解法的非线性系统预测控制算法，该方法大大减小了在线计算最，使实时控制成为可能，给出了详尽的理论推导，以一个仿真例证明了算法的正确，可行与有效性。     

非线性控制理论及其在电力系统中的应用

本文介绍了在电力系统中应用的三种非线性控制理论,重点总结了作者在“直接反馈线性方法”上的研究成果,指出了相对次数（ｒ）等和小于系统阶数ｎ时的没处理方法,由于电力系统强非线性的特点,广泛使用非线性控制器将是一种趋势,从实用的角度来看,直接反馈线性化方法将更有前景。     

多变量预测控制及其在工业锅炉控制中的应用

本文利用预测控制方法,编制了监控级优化控制软件;同时,为了提高控制效果,节约能源,将该方法用到工业锅炉控制中去,设计了一种两级预测控制方法,并进行了仿真研究.     

基于模型预测控制的孤岛微电网频率二次控制策略

在多逆变器并联的孤岛微电网系统中,由于线路阻抗以及负荷分布不均等因素的影响,采用传统的下垂控制会导致稳态下系统频率偏离额定值.为了消除频率偏差,通常采用分层控制方法,但二次层中采用PI控制无法解决不确定通信延时对系统稳定性的影响.为此,在分层控制的基础上,提出了一种基于模型预测控制的孤岛微电网频率二次控制策略,在二次控制系统设计中采用模型预测控制方法,以此解决不确定延时对系统频率的影响;并采用小信号模型和参与因子分析系统的稳定性.最后,通过Matlab/Simulink仿真验证采用所提控制方法的分层控制系统对不确定延时具有较强的鲁棒性,验证了所提控制方法的有效性和可行性.     

MAC预测控制及其在生产中的应用

以分量豆蛋白的生产过程控制为例,介绍模型启发预测控制ＭＡＣ算法的实现过程,这种控制方法适用于被控对象无法用精确数学 模型描述的,参数不确定的复杂控制过程。     

一类非线性系统的广义预测控制

对一类非线性系统的广义预测控制进行了研究。采用动态寻优的方法减小线性化过程中被舍弃的非线性项引起的误差，仿真结果表明了算法的有效性。     

广义预测算法在网络控制系统中的应用

在网络控制系统中,由于网络的引入不可避免的导致信息的延时.从而使得控制系统的性能下降甚至导致系统不稳.本文在分析网络时延特性的基础上,采用广义预测控制策略对进行时延补偿,并利用Matlab对被控对象进行了仿真实验研究.仿真结果表明该控制策略能使得网络控制系统具有良好性能.     

非线性神经网络模型及在粮食生产预测中的应用

本利用非线性神经网络BP模型，对我国粮食生产进行了实证预测研究。结果表明，用该网络建立的模型经过训练后，可得到影响粮食产出与各因子及其之间的非线性关系，网络模型新颖，具有较好的预测精度及较好的预测效果。可广泛应用于各种预测研究，有较高的应用推广价值。