改进的自适应广义预测极点配置加权控制器

预测控制在应用时，一个值得注意的重要问题是如何减小计算量，保证实时性问题，文献[1]的广义预测极点配置加权控制器在这方面已有改进，但仍要在线求解闭环极点方程，计算量仍较大，本文提出用计算量小的递推算法辨识上述方程参数的新方案，同时推广了文献[1][2]有关Diophantine方程的递推算法，应用表明本文方案的有效性。     

输入受限的隐式广义预测控制算法的仿真研究

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;利用并列预测器间的特点,直接辨识输出预测器中的参数,并针对广义预测控制问题,在整个预测时域和控制时域,对输入幅值施加了约束;在此基础上以二次规划作为滚动优化策略,进行计算机仿真,获得预测控制信息和输出信息;然后采用加权控制律,不仅使预测信息得以充分利用,而且使系统的性能得到明显改善。     

一种基于滑模的广义预测控制新算法

将广义预测控制和滑模控制结合起来，提出一种新的广义预测控制方法。通过对系统输出预测得到切换函数值，求解开环优化求得控制律。并将当前时刻的控制作用于对象，下一时刻重复此过程。该方法具有预测控制在线处理约束及滑模控制对于干扰的不变性的优点，最后分析了零终端滑模约束的广义预测控制的稳定性。     

简化稳定广义预测控制算法

讨论了一种简化的无穷广义预测控制算法,算法在被控对象稳定的条件下可以保证闭环系统的稳定性.使用收缩原开环系统极点的方法使原系统稳定,然后针对这个稳定广义系统推导了无穷广义预测控制率,理论分析证明可以保证开环不稳定系统的闭环稳定性.该算法可以得到控制率的显式解,不用递推求解Diophantine方程,大大减小了过程计算量,具有一个意义明确的可调参数,适用于不稳定,非最小相位和纯滞后系统.对几类不稳定过程的数值仿真结果说明了该方法的有效性.     

隐式广义预测自校正控制算法的混合仿真研究

利用广义预测控制与动态矩阵控制的等价性,根据动态矩阵控制中误差校正原理,对广义预测控制算法中的开环预测向量ｆ作了修正,并通过模拟仿真仪对该算法进行了混合仿真研究。     

基于C-R模糊模型的非线性预测控制

Cao和Ress提出的模糊模型（称为C-R模糊模型）由模糊推理和局部线性解析模型两部分组成，用隶属函数加权局部模型构成系统的全局非线性模型。本文提出了一种新的结构上与阶跃模型相类似的C-R模糊阶跃模型。并用DMC动态矩阵控制算法，求解基于该模型的非线性预测控制问题，得出了预测控制算法的解析形式，该方法克服了一般非线性预测控制算法求解困难的缺陷。     

球磨机制粉系统建模及广义预测控制的研究与应用

双进双出球磨机制粉系统作为火电厂里重要的发电设备,具有非线性、多变量、强耦合、大时滞的特点.从机理法出发,建立球磨机的机理数学模型,并在机理数学模型的输入变量加入一定量的扰动,给出阶跃扰动测试,建立出球磨机系统的传递函数模型.结合作为工业过程控制中应用最广泛的基本控制律—PID控制,在一般广义预测控制算法的基础上,将具有比例积分微分结构的广义预测控制算法俨ID-GPC)首次应用到球磨机上,通过对河北龙山某电厂300 MW大型单元机组负压运行球磨机制粉系统的仿真表明,该算法较一般前馈解耦PID控制具有更好的鲁棒性,更宜于工业应用.     

基于广义预测的非线性解耦PID控制

针对一类非线性多变量离散时间动态系统,提出了基于神经网络的非线性多变量PID解耦控制方法。该控制器是由常规PID控制器与解耦补偿器、未建模动态前馈补偿器组成,而PID参数的整定是通过广义预测的方法实现的。同时给出了该控制方法的闭环系统的稳定性和收敛性分析。最后通过仿真实例验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于π型舵船舶减纵摇广义预测控制研究

针对π型舵船舶减纵摇问题,建立了船舶舵减纵摇状态空间数学模型,基于广义预测控制理论,经过适当简化,推导出一种用于π型舵船舶减纵摇状态空间模型的输出多步预测和广义预测控制律并进行仿真研究。对于白噪声干扰情况,利用线性Kalman滤波器估计系统状态,以水翼艇为研究对象进行了仿真。仿真结果表明:有效可行、简便实用并具有良好的参数鲁棒性,获得了良好的减纵摇控制效果。     

基于Elman网络的广义预测控制快速算法

将广义预测控制与Elman网络结合起来,提出了一种新的广义预测控制快速算法,首先用Elman网络对非线性系统进行辨识,建立预测模型,然后该算法引入了一种约束矩阵,约束矩阵的引入避免了矩阵求逆的计算,提高了系统的响应速度,最后通过对一个非线性系统的仿真验证了该方法的快速性和实用性.     

一类非线性时滞系统的模糊预测控制

利用模糊T-S模型对一类输入受限的非线性时滞系统进行建模;在此基础上,提出了模糊预测控制,推导了预测性能指标上界,将稳定性约束,输入约束变换成容易求解的线性矩阵不等式形式。采用了并行分布补偿预测控制器,基于李雅普诺夫函数和线性矩阵不等式方法给出滚动时域优化的充分条件,证明了闭环系统的稳定性,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

神经网络模糊预测优化控制在VAV系统中的应用

将神经网络、模糊控制与非线性预测优化控制结合起来,提出了神经网络模糊预测优化控制方法,采用前馈神经网络作为预测模型,利用贝叶斯正则化方法对模型进行了辨识,以自调整模糊控制器作为优化控制器,通过多步预测方式,系统的优化性能指标综合考虑温度偏差最小和能耗最小这两方面因素,应用该方法对制冷工况变风量空调系统的送风温度和回风温度（室内温度）进行了仿真控制研究。控制结果表明了该方法的有效性,控制效果良好,并且可以达到节省能耗的目的。

Abstract：

Artificial neural network,fuzzy control and nonlinear optimal predictive control were combined.The algorithm of neural network nonlinear fuzzy predictive optimal control was proposed.Feed-forward neural network was adopted as the predictive model of the cooling VAV system.The model was identified by the method of Bayesian regularization.The self-adjusting fuzzy controller was adopted as optimal controller.The algorithm was applied in the cooling VAV system with multi-step predictive method.Indoor temperature and supply air temperature was controlled aimed at minimum temperature deviation and minimum energy consumption by this scheme in Matlab.Simulation results illustrate the effectiveness of this technique,and in the meantime illustrate that this technique can save energy consumption.     

Global Convergence of Adaptive Generalized Predictive Controller Based on Least Squares Algorithm

Some papers on stochastic adaptive control schemes have established convergence algorithm using a least-squares parameters. With the popular application of GPC, global convergence has become a key problem in automatic control theory. However, now global convergence of GPC has not been established for algorithms in computing a least squares iteration. A generalized model of adaptive generalized predictive control is presented. The global convergebce is also given on the basis of estimating the parameters of GPC by least squares algorithm.     

广义预测控制的快速算法及其应用

针对工业过程控制中的典型回路 ,一般采用一阶或二阶系统加纯滞后模型的特点 ,提出了一种快速广义预测控制算法 (FGPC) ,与标准的广义预测控制算法相比 ,该算法具有结构简单 ,在线运算量小的特点 ,比较适用于实时控制 ,并讨论了其中的参数计算。最后以典型工业过程系统的控制仿真验证了所提出算法的有效性。     

基于C-R模糊模型的预测控制的动态特性分析

提出了C-R模糊模型的辩识递推算法和C-R模糊模型的非缌挂预测控制算法。文中给出了C-R模糊模型的预测控制的动态特性分析，并得到了与线性预测控制理论相对应的C-R模糊模型的非线性预测控制稳定性定理，它对分析非线性预测控制具有一定的指导意义。     

基于模糊反馈校正的广义预测控制

针对具有纯时滞和非线性的复杂系统，提出一种基于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，建立一种适于实时生产过程的控制方法。仿真结果表明了这一算法的有效性。     

预测控制最新算法综述

随着预测控制在工业过程控制中的广泛应用，预测控制在算法和理论研究上都取得了长足进展。本文系统地总结了模型预测控制算法和非线性模型预测控制算法，并对各种算法的特征进行评述，指出预测控制算法存在的问题和研究方向。     

模糊遗传滚动优化的LS-SVM预测控制研究

提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的非线性系统预测控制算法。该算法通过LS-SVM对非线性系统输入输出数据序列的训练学习建立其预测模型;基于模糊遗传算法完成非线性预测控制的滚动优化过程。仿真结果表明基于该方法的非线性系统预测控制比基于RBF神经网络的预测控制具有更好的控制效果。     

隐式广义预测自校正控制算法的混合仿真研究

本文利用广义预测控制与动态矩阵控制的等价性,根据动态矩阵控制中误差校正原理对广义预测控制算法中的开环预测向量ｆ作了修正。并通过模拟仿真仪对该算法进行了混合仿真研究。     

图像混合噪声的模糊加权均值滤波算法仿真

针对图像混合噪声提出了一种新型的模糊加权均值滤波算法。该算法以象素的灰度差为基础,通过构建T-S模糊模型来自适应地计算反映各象素噪声污染程度的加权系数,然后通过加权平均算法得出最终结果,因此,该算法能够有效地抑制噪声象素对其邻域象素的影响,极大地改善了滤波效果。基于Matlab的多组仿真实验结果表明,该算法具有很好的普遍性和自适应性,能够比较有效地保护细节信息,对混合噪声有很好的抑制能力。