广义预测控制的鲁棒性分析

分析了广义预测控制的状态空间结构,指出其实质是状态反馈;推导了在存在建模误差时闭环系统传递函数与标称系统传递函数之间的关系,并结合小增益定量给出了频率域中闭环系统鲁棒稳定的条件,仿真倒子验证了条件的正确性。     

广义预测控制算法鲁棒性的频域分析

通过对广义预测控制算法的结构分解，建立了在频域分析ＧＰＣ算法稳定鲁棒性的方法，并证明了广义控制器在满足一定的边界条件下，如果能使系统开环稳定，则必能使系统闭环稳定，最后由仿真结果进一步说明了结论的正确性。     

一种误差修正鲁棒广义预测控制算法

本文为模型补偿方法提高预测精度，提出了一种新的便于实时计算的广义预测控制算法，理论分析及仿真表明．该算法可以克服建模误差的影响．增强控制系统的鲁棒性．     

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。     

基于卡尔曼预测估计器的输入加权预测控制算法

针对噪声环境下输入带有约束的系统,传统的方法要处理一个二次规划问题.本文提出用最小化无约束二次性能指标得到的输入控制量的加权和代替该时刻的输入作用于系统.用这种方法将不存在不可行问题,使得控制输入的振荡范围减小,能大大减小违反约束的机率.仿真结果证明了算法的有效性.     

基于准确预报的自适应广义预测控制器

基于受控系统多时域输出预测误差的历史信息，对未来输出预测值进行在线修正。提出了一种能抑制模型对控制器产生影响的准确预报广义预测控制器及相应的自适应算法。理论分析及仿真结果表明了该算法具有较强地鲁棒性．     

改进的鲁棒广义预测控制器

通过模型补偿方法提高预测精度，提出了一种便于实时计算的广义预测控制算法，理论分析及仿真该算法对建模误差具有抑制能力，从而增强了控制系统的鲁棒性。     

基于模糊推理和广义预测的组合控制

针对具有纯时滞和非线性的复杂系统，提出一种推广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，建立了一种适于实时生产过程的控制方法，仿真结果验证了这一算法的有效性。     

基于改进粒子群算法的约束广义预测控制算法

摘 要：提出了一种基于PSO-Powell算法的广义预测控制算法,利用PSO与Powell进行二次搜索来求取广义预测控制的最优控制率。将PSO-Powell算法引入到广义预测控制的滚动优化过程中,约束条件函数和适应度函数一起判断最优解的优劣。该算法可以有效地处理约束并找到全局最优解。最后通过仿真验证该方法的有效性。     

用广义预测控制算法进行过程控制的仿真

本文介绍一种简化的广义预测控制算法,并说明用汇编语言实现的细节,最后应用于实验模型的控制,将控制效果与PID算法进行比较。     

基于遗传算法的约束广义预测控制

广义预测控制要求控制对象必须是线性无约束的，优化的性能指标也必须是二次型形式，因此，广义预测控制的工业应用存在很大局限性．本文尝试用遗传算法来解决存在约束的广义预测控制的优化问题，给出了基于遗传算法的广义预测控制算法的实现方法，并通过工业过程对象的仿真，验证了该方法的有效性，且控制效果良好．     

关于预测控制的鲁棒性

讨论了预测控制的鲁棒性问题。通过利用内模控制理论,给出了预测控制稳定的和品质的鲁棒性判据。     

基于频域的广义预测控制器的鲁棒性分析

推导了广义预测控制器 ( GPC)的闭环反馈结构 ,采用小增益定理获得了存在建模误差( MPM)情况下 GPC鲁棒稳定的一个充分条件。然后在频域内分析了 GPC控制器的参数选择对其鲁棒性的影响。     

受约束动态矩阵控制算法的仿真研究

针对有约束动态矩阵控制问题,以输出预测值与未来参考轨迹序列误差的绝对值之和作为性能指标,对输入受限的动态矩阵控制算法进行了仿真研究。仿真实例验证了该算法有效。     

Robust Continuous-time Generalized Predictive Control for Large Time-delay System

A simple delay-predictive continuous-time generalized predictive controller with filter （F - SDCGPC） is proposed. By using modified predictive output signal and cost function, the delay compensator is incorporated in the control law with observer structure, and a filter is added for enhancing robustness. The design of filter does not affect the nominal set-point response, and it is more flexible than the design of observer polynomial. The analysis and simulation results show that the F - SDCGPC has better robustness than the observer structure without filter when large time-delay error is considered.     

用DCS的算法模块组合实现广义预测控制算法的设计方法及仿真验证

本文提出一种在较复杂对象的情况下如何只采用DCS的算法模块就能组合实现广义预测控制算法的设计方法及其参数的整定方法。为了表明所提出的这种用DCS层组态控制软件模块实现模型预测控制算法的方法的有效性,以非最小相位过程和具有再循环和纯迟延的复杂过程两类复杂对象为例进行了仿真研究,仿真测试表明提出的控制算法可提供类似于广义预测控制的控制性能。     

基于差分型思维进化算法的受限广义预测控制

针对广义预测控制(GPC)的滚动优化对受限控制量求解的复杂性,笔者提出一种基于差分型思维进化算法的受限广义预测控制方法(DMEAGPC)。用差分型思维进化算法处理带约束的非线性优化问题,以此作为滚动优化策略,求得最优控制律。并将该算法应用于电厂再热汽温系统,仿真结果验证了该算法的有效性和可靠性。     

一种改进的隐式广义预测自校正控制算法

本文基于CARIMA模型提出了一种简单的隐式广义预测自校正控制算法。它避免了在线求解Dioaphantine方程;利用并列预测器问的特点,直接辨识输出预测器中的参数;并利用GPC与DMC控制律的等价性来直接推求开环预测向量。数字仿真与混合仿真结果表明了这种控制器性能良好。该算法具有算法简单、使用范围广,鲁捧性强等特点。     

基于灰色模型的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.     

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。