污水处理过程中模糊自适应广义预测控制方法

污水处理是一个复杂的生化反应过程,具有高度非线性、强耦合、不确定性等特点.本文以基于活性污泥1号模型(ASM1)的污水处理benchmark为研究对象,采用模糊模型描述污水处理过程,利用自适应辨识策略提高模型的精确度,以模糊自适应模型作为预测模型,提出了污水处理过程模糊自适应广义预测控制方法.仿真结果表明:采用的模糊自适应预测控制方法能有效地控制出水水质.     

基于模糊RBF神经网络整定的航空发动机多变量解耦控制

为解决航空发动机控制变量之间的强耦合性,构造了基于模糊RBF神经网络整定的航空发动机多变量解耦控制系统.设计了基于模糊RBF神经网络的多变量解耦控制器,在线调整PID控制器的参数并根据Delta学习规则对网络权值进行修正以达到最佳控制;针对某型航空发动机含未建模动态和噪声等随机干扰的非线性模型进行了多变量解耦控制系统仿真.结果表明:系统具有满意的动态性能和解耦特性,该方法不需要知道发动机的精确数学模型,对航空发动机的非线性和不确定性具有较强的自适应能力.     

模糊—自适应神经元解耦控制在VAV中的应用

采用模糊控制器和自适应神经元解耦补偿器的解耦控制技术，对耦合强烈的具有变风量空调系统传递函数矩阵形式的4维传递函数矩阵系统进行解耦控制。通过解耦系统仿真研究，为变风量空调系统的解耦控制提供了有效的方法。     

模糊-自适应神经元解耦控制在VAV中的应用

采用模糊控制器和自适应神经元解耦补偿器的解耦控制技术 ,对耦合强烈的具有变风量空调系统传递函数矩阵形式的 4维传递函数矩阵系统进行解耦控制。通过解耦系统仿真研究 ,为变风量空调系统的解耦控制提供了有效的方法     

航空发动机鲁棒自适应反演控制

针对航空发动机非线性和不确定性的特点,提出了一种基于神经网络的多输入多输出反演控制方法。采用径向基神经网络逼近系统中的不确定性,在控制中引入自适应鲁棒项,以克服系统中不确定性的影响。在递推过程中,虚拟控制量和实际控制量的求取始终基于Lyapunov稳定性原理,从而保证了闭环系统的一致渐近有界。最后针对某型涡扇发动机非线性模型设计了转速控制器,仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于广义预测自适应控制的电力系统稳定器

电力系统稳定器自20世纪60年代提出以来,在电力系统的稳定运行中发挥了至关重要的作用,但是传统电力系统稳定器的缺点在于缺乏改变系统运行状态的适应能力,提高控制与调节电力系统自适应能力的控制方法成为电力系统研究的热点话题。该文分析了广义预测自适应控制的特征,并以实例分析了基于广义预测自适应控制的电力系统稳定器,以供参考。     

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．     

模型参考自适应解耦控制研究

针对多输入，多输出耦合对象的参数在一定范围内变化的情况，研究了解耦控制与自适应控制问题，通过建立系统的参考模型，提出了按参数自适应律自动调整解耦网络和调节器参数的设计方法，对参数可变的２个输入２个输出的耦合对象进行了自适应解耦控制设计与控制系统计算机仿真，仿真结果表明，解耦网络和调节器能数固定时系统运行失控，实现参数自适应调整后系统运行正常。     

连续搅拌反应釜的自适应模糊辨识与预测控制

化工领域为保证生产安全,对温度、压强、浓度等工艺指标有严格的要求。连续搅拌反应釜属于典型的化工设备,存在较强的非线性和时滞性,传统的建模与控制方法无法满足其精度要求。针对连续搅拌反应釜系统提出一种自适应模糊辨识与预测控制的方法。首先根据模糊划分C均值聚类算法得到模糊隶属度和初始聚类中心,在此基础上采用分层遗传算法进一步优化连续搅拌反应釜T-S模糊模型的参数。其次,采用自适应机制遗忘因子递推最小二乘法来估计T-S模糊模型的后件参数。最后,基于得到的T-S模糊模型,对连续搅拌反应釜进行自适应模糊广义预测控制,仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于神经网络的车用发动机广义预测控制

为了改善具有非线性特性的发动机燃油控制效果,以达到高效率、低污染的要求。利用一种前向神经网络作为非线性系统的模型,并将其分为线性部分和非线性部分。其中非线性部分用单隐层的BP神经网络对其建模,采用学习速度较快的Davidon最小二乘法在线调整网络权值;线性部分采用受控自回归积分滑动平均(CARIMA)模型作为其数学模型,用递推最小二乘法(RLS)作为其参数辨识的方法。每步将所得非线性系统的网络模型线性展开,得到线性回归模型,并以非线性前馈增益方式补偿建模误差,建立了一种适合非线性系统的自校正广义预测控制器。仿真结果表明该算法收敛速度快,控制动作平稳,控制效果理想。     

工业锅炉汽包水位系统智能调节研究

针对工业锅炉中具有较复杂动态特性的汽包水位系统,提出了用广义预测控制算法对锅炉汽包水位控制的一种有效方法。该方法是预测控制技术的一个非常重要的分支,将这种算法用于锅炉汽包水位控制的仿真研究表明,该控制方案表现出良好的控制品质并能适应被控对象参数的变化,具有较强的鲁棒性和自适应能力。它明显优于传统的 PID 控制。     

一类时滞系统的Fuzzy-PI-Smith控制方法

为了解决Smith预估器当系统参数发生变化时鲁棒性差的缺点,将Fuzzy控制器和Smith预估器二者结合起来,并在模糊控制器中加入PI控制器来消除系统的稳态误差,从而给出了一类时滞系统的Fuzzy-PI-Smith控制方法。通过仿真研究可以看出,设计的控制器具有较好的稳态和动态性能。     

大纯滞后系统研究与应用

大纯滞后系统是过程控制中常见的系统 ,采用传统控制难以获得满意的控制效果 .目前有效的控制方法主要有Smith控制、模糊控制等 .本文在对Smith控制、模糊控制进行分析的基础上 ,提出了基于预测函数控制的大纯滞后系统 .以上的分析研究均在JX 30 0XDCS中投入实际应用 ,取得实际应用效果     

Robust Predictive Control of Uncertain Systems with Time-delay Using Tight Sets of Predicted States

A robust model predictive control （MPC） algorithm for discrete time linear systems with time-delay （RPC.TDS） subjected to constrained input control is presented, where the polytopic uncertainties exist in state matrices and input matrices. In the algorithm the standard optimization of quadratic objective function has been transformed into optimization of sum of N ＋ 1 upper bounds of the quadratic objective function with respect to N control moves and a state feedback control law, where N is the control horizon. The feasibility of the optimization problem guarantees that the algorithm is robustly stable. The simulation results verify the effectiveness of the proposed algorithm.     

基于大时滞特性预估补偿的模型辨识及模糊控制方法

对具有大迟延特性的对象采用径向基神经网络辨识其预测控制模型,在不需要知道被控对象的精确物理解析数学模型,也不需要知道对象的脉冲激励响应模型和阶跃激励响应模型的情况下,可以实现对系统响应特性的在线辨识.采用分级模糊建模的思想,设计一种分级模糊控制器,可以极大地减小模糊规则基的规模,在分级模糊控制器的设计中,采用共生进化遗传算法对参数寻优,提高了进化速度.仿真试验证明,该方法的效果很好.     

自校正大范围预测控制

导出了一类自适应大范围预测控制器.仿真结果表明,这类控制器对时滞变化不敏感,且对其它复杂过程的控制也有效.     

热连轧活套系统的解耦补偿预测控制

针对热连轧活套系统的强耦合特性,提出一类基于预测原理的交叉解耦控制策略.将一个两输入两输出的强耦合系统分解成两个相互影响的单输入单输出的子系统.基于预测控制原理,在一个周期内,顺序更新每个子系统的控制律,并保留未来的预测控制信息,补偿子系统之间的耦合影响,然后开始新的循环.基于H∞原理,将预测值与实际值的误差作为扰动处理,降低子系统之间的耦合影响,提高控制精度,简化控制器设计,减轻计算机的负担.仿真结果证实了该方法具有较好的解耦效果和控制性能.     

基于递归神经网络的多变量系统预测控制

针对线性PID控制器系数难以整定的问题，构造了一种用神经网络实现的非线性PID控制器．多个具有相同结构的非线性PID控制器并联，对多变量系统实现解耦控制器．结合预测控制的思想，提出两种控制方案．第一种是在递归多步预测的基础上，在广义最小方差目标函数下实现控制，第二种利用多步预测目标函数在线修正解耦控制器的权值．仿真实验表明这两种方法的有效性．     

传输时延和数据包丢失的网络化系统预测控制

针对具有传输时延和数据包丢失的网络化系统研究了有约束模型预测控制问题。考虑网络控制系统中同时存在时延和丢包的情况,给定时延和丢包的上界值,用预测控制器产生的对应时刻的控制输入补偿网络时延和数据包丢失,通过建立时延状态矩阵将系统模型进行分类并视为切换系统,并通过构造切换Lyapunov函数证明了切换系统的稳定性。为了在提高系统性能的基础上减少计算量,利用部分滚动优化方法进行控制器设计,给出了性能指标的上界和系统渐进稳定的充分条件,通过在线求解LMI问题得到状态反馈控制律。仿真研究验证了该方法的有效性。     

模型预估控制的解耦特性

利用严等价关系和基于多项式矩阵的预估控制算法 ,证明了各种模型预估控制算法的控制律在模型准确时是等价的。在此基础上 ,给出了模型预估控制对给定值解耦的充要条件 ,指出解耦后系统可能是不稳定的。给出了关于系统解耦且可任意配置极点的充要条件的定理。由于解耦受稳定性、鲁棒性和控制作用幅度的限制 ,给出了一种局部解耦策略。