一类非线性系统的自适应广义预测控制

利用Hammerstein模型描述一类非线性系统，提出了一类适用于非线性系统的自适应广义预测控制算法（NAGPC），该算法将整个控制系统分解成线性和非线性两部分考虑；在线性部分中，根据广义预测控制（GPC）算法中控制增益阵F的特点导出了一种速度较快，计算量不大的GPC改进算法。非线性部份利用插值原理给出了一种便于计算机实时计算的根值解法，并将其解作为整个系统的控制输入。仿真结果表明，NAGPC算法计算速度快，鲁棒性较强，稳定性较好。     

非线性多变量电液伺服系统解耦自适应控制

本文结合非线性多变量电液伺服系统控制，提出了一种新颖的广义最小方差预测校正参考模型自适应解耦控制，将参考模型控制，预测控制的校正思想和广义最小方差自适应控制相结合。该方法不需研究非线性环节的模型，算法简捷。     

多变量系统自校正调节器

本文讨论了一类多变量系统自校正调节器的最优控制律及控制器参数辨识中的有关问题,给出了类似于单变量系统最小方差控制律的一种算法,便于计算,并具有较为简洁的形式。用此算法计算了两个实例的最小方差控制律,并与计算机仿真果进行了比较。     

基于黄金分割法的阶梯式约束预测控制

针对约束开环稳定系统,提出一种基于黄金分割法的阶梯式约束预测控制算法.采用阶梯式控制策略降低预测控制在线计算量,并引入黄金分割法处理系统约束条件,通过在线优化计算当前时刻的预测控制增量,进而得到预测控制量.最后,通过仿真实例,验证了所提出的算法有效性.     

华北电网最大负荷及峰谷差的灰色等维递补预测

本文根据灰色系统理论，建立了华北电网最大负荷及峰谷差的灰色等维递补预测动态模型，并计算出了直到２０００年的最大负荷及峰谷差预测值。经检验此方法具有预测精度高、计算速度快及使用方便等优点，不失为一种实用的负荷预测方法。     

行为逼近的动态矩阵控制算法

通过改进动态矩阵预测控制算法中的目标函数，使得对象响应的动态行为更加逼近参考轨迹的动态行为；控制响应中平稳，系统更具鲁棒性；改善了控制品质，同时也不增加太多的计算量，仿真结果表明了这种算法的有效性。     

双层结构预测控制计算复杂度分析

在大规模系统在线实施中,双层结构预测控制计算存在复杂度较高、在线求解时间较长的缺陷,从而限制了它的求解效率。通过对稳态目标层和动态控制层的计算复杂度理论分析以及仿真验证,得出影响算法求解效率的主要因素为系统控制输入数和控制时域,且算法的时间复杂度正比于控制输入数和控制时域乘积的三次方。为双层结构预测控制在工程设计中的应用提供了有益的参考。     

一种扩展时域自适应预测控制的直接算法

提出了一种新型的扩展时域自适应预测控制的直接算法。它适用于时滞未知、开环不稳定和最小相位系统，具有计算量小的特点。文中证明了该算法的佤稳定性和收敛性，并以仿真研究表明此方法的有效性。     

基于FCM-ELM-BBPS的预测控制参数整定

模型预测控制设计参数选择显著影响被控系统性能，目前基于专家经验的主流参数整定方法会出现控制器鲁棒性差、计算成本高等缺点.为了解决上述问题，提出一种基于模糊C均值-极限学习机-裸骨粒子群（Fuzzy C-means-Extreme Learning Machine-Bare Bones Particle Swarm， FCM-ELM-BBPS）的参数整定算法.通过模糊C均值算法（Fuzzy C-means， FCM）聚类进行数据预处理，将被控系统复杂数据根据自身特征进行聚类，以降低神经网络的训练误差，提高预测精度；针对每一类特征数据，利用极限学习机（Extreme Learning Machine， ELM）建立预测控制参数与性能指标的映射关系模型，并进一步获得参数整定规则；采用裸骨粒子群（Bare Bones Particle Swarm， BBPS）优化算法进行预测控制参数整定，通过采用高斯分布来更新粒子位置，加快目标函数的收敛速度，从而有效地减少参数寻优时间；分别进行仿真和水箱系统实验验证，证明了提出算法的有效性.实验结果表明，本文提出的算法与现有方法相比，更具有优越性，其中整定时间减少了34.84%，同时在调整时间等时域性能指标上提升了43.98%.     

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．     

随机奇异系统多传感器信息融合Kalman多步预报器

应用Kalman滤波方法和奇异系统典范型分解,对单传感器随机奇异系统,给出了Kalman步预报器新算法。对带多传感器随机奇异系统,基于线性最小方差标量加权融合算法,给出了具有两层融合结构的多传感器分布式最优信息融合Kalman多步预报器。同时给出了任两个传感器之间的预报误差协方差阵的计算公式。当各传感器子系统存在稳态Kalman滤波时,又给出了稳态信息融合Kalman多步预报器。稳态权重可在各子系统达到稳态时通过一次融合计算获得．避免了每时刻计算协方差阵和融合权重,便于实时应用。仿真例子验证了其有效性。     

Active micro-vibration control based on improved variable step size LMS algorithm

The contradiction of variable step size least mean square(LMS) algorithm between fast convergence speed and small steady-state error has always existed. So, a new algorithm based on the combination of logarithmic and symbolic function and step size factor is proposed. It establishes a new updating method of step factor that is related to step factor and error signal. This work makes an analysis from 3 aspects: theoretical analysis, theoretical verification and specific experiments. The experimental results show that the proposed algorithm is superior to other variable step size algorithms in convergence speed and steady-state error.     

电液位置伺服系统的智能控制

研究了阀控型电液伺位置系统的点位控制，设计了仿人智能控制和速度，加速度反馈补偿仿人智能控制器，并进行了实验，实验结果表明，在本研究的工程背景下，采用速度，加速度反馈实偿仿人智能控制，稳态误差小于０．３ｍｒａｄ，调节时间小于２００ｍｓ超调量等于零，并具有较好的鲁棒性。     

基于箕舌线函数的变步长自适应均衡的研究

影响数字通信信道质量的一个主要因素是码间串扰,目前传输中克服码间串扰的主要技术手段是自适应信道均衡。针对传统LMS算法步长固定,收敛速度、时变系统的跟踪能力和稳态失调之间存在的很大矛盾,该文研究了箕舌线函数对传统LMS算法进行优化后,利用MATLAB仿真软件对改进后的自适应均衡算法进行普通信道中的仿真分析,进而证明改进后的算法有效的提高了函数的收敛速度,降低了稳态误差。     

多输入多输出随机线性离散系统的在线测辨

本文讨论多输入多输出(MIMO)随机线性离散系统的在线测辨问题。根据Luenberger标准型的稳态Kalman滤波表示提出了一套在线测辨方法,即用残差法的结构测辨和递推增广工具变量法(REIV)的参数估计。本文给出了残差平方和的递推算式,并证明了如果采用本文所提出的工具变量,那末REIV算法是渐近无偏的。最后,我们还给出了计算机模拟算例,说明本文所提出的在线测辨算法是行之有效的。     

液压机械无级变速器速比跟踪控制系统研究

提出液压机械无级变速器速比跟踪控制系统的设计方法.分析了等差式液压机械无级变速器的速比特性,建立了液压机械无级变速器的变速系统模型,并通过频率特性分析对液压机械无级变速器的模型进行了简化.设计了速比跟踪控制算法,在实验台上完成了变速器的速比跟踪控制实验以及速比跟踪系统对发动机转速的调节实验.实验结果表明:液压机械无级变速器在跟踪阶跃速比时,不存在稳态跟踪误差,而在跟踪斜坡速比时,存在稳态跟踪误差;通过跟踪变速器的目标速比可以实现对发动机工作转速的调节,使其工作在最佳工作点.     

TCP/AWM网络系统的自适应有限时间漏斗拥塞控制

研究了具有外部扰动的TCP/AWM网络系统拥塞控制问题.首先,为了保证队列跟踪误差具有预设的暂态和稳态性能,引入漏斗误差变换对队列跟踪误差进行限制.其次,利用RBF神经网络处理系统中存在的非线性项.结合漏斗控制、有限时间控制、自适应Backstepping技术和RBF神经网络,提出了一种主动窗口管理算法,不仅保证了闭环系统的所有信号是半全局实际有限时间有界的,还使队列跟踪误差收敛到预先给定的漏斗边界内.最后,将本文所提方法与现有的两种同类算法进行了仿真对比,通过得到的仿真结果可以看出所设计的控制器使系统具有更快的收敛速度和更小的超调量,进一步验证了所提方法的可行性和优越性.     

基于ARM的暖房温度控制暨双极性PID控制算法设计

基于ARM控制器,设计双极性PID控制算法,实现对暖房温度的控制. PID输出正极性用电热炉加热,输出负极性用风扇冷却. PID运算采用位置型,并使用梯形积分、积分分离、微分延迟、输出限幅等多种算法,对参与运算的输入输出信号做归一化处理,从而更准确地观察P、I、D运算分量并指导参数整定.测定广义被控对象的数学模型,对象为大惯性、大滞后对象,并且升降温时惯性大小不一样.在实际运行中,当设定值正向阶跃时,超调量较小,稳态误差为±0. 2℃;反向阶跃时,无超调,稳态误差为±0. 1℃.     

不确定非线性系统的自适应反推终端滑模控制

针对一类具有未知非线性函数的严格反馈型不确定非线性系统,提出了一种自适应反推终端滑模控制方法。反推控制的前n-1步结合动态面控制技术设计虚拟控制律,第n步仅采用一个神经网络函数逼近器补偿系统所有未知非线性函数,得到了基于全局快速终端滑模控制的自适应神经网络控制器；通过引入一阶滤波器，不仅避免了传统反推控制存在的复杂计算,提高了系统的收敛速度,而且通过引入逼近误差和不确定干扰上界的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响,改善了稳态跟踪精度。理论分析证明闭环系统所有信号半全局一致终结有界，仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于内模控制的CCD像机消旋控制器

针对CCD(Charge Coupled Devices)像机消旋控制系统中存在的不规则干扰力矩和模型不确定性等问题,利用经典的滞后-超前校正无法得到满意的控制结果,提出采用改进的内模控制方法(IMC:Internal Model Control).该方法既含有被控对象模型本身的闭环反馈形式,又加入了直接针对模型误差及外界干扰的滤波反馈.分别针对系统含有增益误差和极点误差的情况进行了仿真,两种系统输入阶跃信号仿真的结果表明:对于存在增益误差的系统,采用改进的IMC,系统的上升时间减小了一半,峰值减小了3%;对存在极点误差的系统,改进的IMC能很好地消除采用经典控制方法时系统存在的严重震荡问题.改进的IMC设计简便,为类似的控制问题提供了简单实用的控制方法.