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。     

基于Laguerra函数模型的预测控制算法

在简述基于Ｌａｇｕｅｅｒａ函数近似模型的自适应预测控制原理,算法及其特点的基础上,将现有的多步预测,单步优化的控制算法扩展为多步预测,多步优化的控制算法,并与传统的广义预测控制（ＧＰＣ）作为比较研究,结果表明基于Ｌａｇｕｅｒｒｅ函数模型的预测控制方法对变时延,变阶次被控对象的控制鲁棒性明显优于广义预测控制。     

基于Laguerre函数模型的预测控制算法

在简述基于Ｌａｇｕｅｒｅ函数近似模型的自适应预测控制原理、算法及其特点的基础上,将现有的多步预测、单步优化的控制算法扩展为多步预测、多步优化的控制算法,并与传统的广义预测控制（ＧＰＣ）作了比较研究,结果表明基于Ｌａｇｕｅｒｅ函数模型的预测控制方法对变时延、变阶次被控对象的控制鲁棒性明显优于广义预测控制     

基于预测电压空间矢量脉宽调制控制策略的研究

介绍了预测控制的基本原理,提出了一种基于预测电压空间矢量脉宽调制的控制方法。在传统的预测电压控制的基础上,设计了一种改进型的预测电压控制算法,阐述了三相空间矢量脉宽调制（SVPWM）的控制算法的实现。研究结果表明：通过对三相逆变器系统的仿真,验证了基于预测电压空间矢量脉宽调制控制策略的可行性。     

预测控制在位置伺服系统中的应用

提出了一种预测控制算法及其在快速、精密位置伺服系统中的应用方案，对预测控制的三要素（预测模型，参考轨迹和控制律）作了详细的论述，给出了仿真结果，并和传统方案进行了比较，仿真和实践的结果表明，该预测算法具有良好的鲁棒性和跟踪性能，优于传统的比例算法。     

基于预测电压空间矢量脉宽调濑控制策略的研究

介绍了预测控制的基本原理,提出了一种基于预测电压空间矢量脉宽调制的控制方法。在传统的预测电压控制的基础上,设计了一种改进型的预测电压控制算法,阐述了三相空间矢量脉宽调制（SVPWM）的控制算法的实现。研究结果表明：通过对三相逆变器系统的仿真,验证了基于预测电压空间矢量脉宽调制控制策略的可行性。     

Wiener型系统基于神经网络的在线训练算法广义预测控制

利用RBF神经网络在训练算法和广义预测控制算法进行了Wiener型非线性模型预测控制的研究，仿真表明这种做法是可行的。     

广义预测控制算法及其在水表装置中的应用

本文在详尽论证广义预测控制算法（GPC）的基础上，研究了它在水表装置自动控制过程中的应用，仿真结果证实了文中给出的GPC－PI串级切换控制系统对检定过程的良好适应性。     

车载VLBI天线精确定位预测控制系统

利用模型预测控制算法（具有对象精确度要求不高、抗干扰能力强、控制精度高等特点）成功地对车载ＶＬＢＩ天线这样一个操作环境多变、干扰强度大、定位精度要求高的受控对象实现了快速实时控制。     

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。     

双层式状态空间智能预测控制及其应用

介绍了状态空间预测控制算法和智能控制算法相结合的方法及其在电加热炉中的应用，结果表明：实时控制比状态空间预测控制算法超调减小５℃，调整时间缩短６０ｍｉｎ，精度可提高±１．５℃。     

时间乘子加权广义预测控制

提出一种具有时间乘子加权性能控制的广义预测控制算法，此方法能提高系统的稳定性，同时与其他算法相比提高了系统的瞬态响应，文中还给出这种加权下广义预测控制渐进稳定的充分条件，仿真实验说明了算法的有效性。     

最小方差预测模型和预测控制预测模型的分析研究

比较研究了最小方差预测模型和广义预测控制预测模型。分析了两种预测模型的本质区别。指出了包含未来控制输入的多步预测模型是预测控制优良性能的一个重要基础。用MAT-LAB语言仿真了基于上述两种预测模型的最小方差控制算法和广义预测控制算法。     

广义预测控制算法及其应用研究

随着广义预测控制（GPC）在工业过程控制中的广泛应用,GPC的研究已成为当前自动控制工程界的研究热点.本文阐述了GPC的各种算法（如递推算法、广义预测极点配置控制算法等）和应用研究状况,并对其发展方向进行了展望.     

预测控制中逆矩阵的递推求解算法

在各种自校正预测控制算法中，计算最优即时控制时均需在线进行矩阵求逆运算．作者针对各类预测控制算法中需求逆矩阵的普遍情形，采用矩阵分解方法，推导出一种可适用于各类预测控制算法的逆矩阵在线递推求解算法．本算法比传统增广矩阵求逆算法的计算量小，且适用性广，因而采用该算法可显著提高各种自校正预测控制算法的实时性．     

基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制

提出了一种基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制新算法，在该算法中，先用BP神经网络辨识对象模型，同时预测对象的未来输出，然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正。该方法解决了非线性、时变对象难以建模及控制的问题，仿真结果验证了这一新型算法的可行性。     

基于现代工业过程控制的预测函数控制

分析了预测函数控制算法的原理,通过仿真研究表明预测函数控制在工业过程控制中表现出较强的鲁棒性和抗干扰性.     

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。     

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．     

基于模糊模型的大范围预测平均控制器

将预测控制思想推广到模糊模型，导出一一类基于模糊模型的大范围预测平均控制算法，仿真结果表明，当被控对象为一复杂动态过程时，此类算法明显优于单独模糊控制器和单独的预测控制器。