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。     

非线性模型预测控制的智能算法综述

从非线性模型预测控制的预测模型建模和最优化问题求解两方面入手,介绍了近年来基于智能模型和智能优化算法的非线性系统预测控制方法,并对各种算法的特征进行了总结评述,指出了智能非线性预测控制方法存在的问题和未来的发展方向。     

一类基于神经网络的非线性模型预测控制

在研究非线性对象输入/输出数据的基础上，将对象输出的Taylor级数展开式取线性项作为预测模型，提出一种非线性系统模型预测控制算法，为了保证预测模型的准确性，以神经网络做辩识器估计系统建模误差，对非线性对象进行单频预测控制，理论上已证明三层BP网能任意逼近L2上的非线性函数，本文通过仿真研究也表明了当神经网络逼近系统建模误差时，所提出的预测控制算法对复杂非线性对象能达到良好的控制效果。     

一类基于T-S模型的非线性系统模糊完整性控制

针对一类非线性系统的执行器故障,提出了一种基于T-S模型的模糊完整性容错控制设计方法。将不同模糊规则下的系统模型转化为其中一个模糊规则下的不确定性系统,分别给出执行器故障前后模糊控制器存在的充分条件,证明了两个充分条件存在交集的情况下,根据LMI原理设计的模糊完整性控制器使得在执行器卡死或失效时,仍然能够保证非线性闭环系统的稳定性。仿真算例表明了本方法的有效性。     

基于T-S模型的自适应多变量模糊预测控制

针对多变量非线性系统的控制问题,提出了一种具有良好控制效果的模糊预测控制方法。首先采用快速聚类法和递推最小二乘法辨识得到非线性系统的T-S模型,然后对系统进行线性化,并基于线性化的模型设计模糊广义预测控制器并对非线性对象进行在线自适应控制。对一个带时延的强耦合二变量非线性对象进行仿真,结果表明对于具有时变性的非线性系统,该方法具有很好的控制效果。     

神经网络非线性预测控制仿真软件包

介绍了神经网络非线性预测控制仿真软件包,从OOP和消息驱动机制出发研制了仿真软件结构和设计,从而为控制理论和应用提供了仿真研究平台。     

基于模糊预测控制的ATP系统建模与仿真

近年来我国城市轨道交通发展迅速,但其设备主要依靠进口,其中轨道交通的自动控制系统为国产化难点之一.鉴于列车运行的复杂、多目标、大滞后和非线性的特点,采用传统的控制方法难以达到高品质的控制要求.此文借鉴复杂过程控制领域的模糊预测控制原理,对于列车自动控制系统(ATC)的子系统--列车自动防护系统(ATP)进行建模和仿真,模型包括预测和模糊多目标优化两部分,最后给出算法的基本原理,以详细阐述该模型.经过仿真测试,测试结果证明了模型的正确性.     

基于混沌神经网络模型的模糊预测控制及应用

由于混沌时间序列内部确定的规律性，其重构出混沌吸引子的相空间具有高精度短期预测性，为此，本文根据非线性，大时滞系统的时间序列及所得的Lyapunov指数规律，计算出系统的饱和嵌入维数和可预报尺度，并以此为指导，采用混沌神经网络重构混沌时间序列相空间，该混沌神经网络即便在网络输入不完整或发生变异的情况下，仍能对系统作高精度预测，在此基础上，又将预测模型与模糊控制相结合，提出了一种新型的模糊预测控制决策，实现了非线性，大时滞系统高精度的自适应控制，将该控制应用在单元机组负荷控制中，仿真表明该控制具有实时性，容错性和鲁棒性。     

基于Hammerstein模型的非线性自适应预测函数控制

传统的预测函数控制对非线性和多变性的实际对象控制效果不佳.采用基于Hammerstein模型的预测函数控制(PFC)内部模型辨识方法来拟合实际对象的非线性.针对实际时象的多变性,不断辨识对象,校正内部模型参数,增强控制系统适应对象变化的能力.选取正弦多项式形式的基函数并介绍了滚动优化的办法.优化性能指标选取双值指标,计算量小,精度高.整个算法线性寻优,不需要非线性模型预测控制的非线性滚动优化,输出可以应用模型参数直接计算.实验表明该方法比PID控制效果更好而且对模型失配具有很好的自适应性能.     

基于状态相依RBF-ARX模型的非线性预测控制及应用

对于一类工作点时变的光滑非线性多变量系统,采用状态相依自回归(state-dependent auto-regressive with exogenous, SD-ARX)模型描述系统的非线性状态特征,用高斯径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络近似SD-ARX模型的函数型系数,利用结构化非线性参数优化方法(structured nonlinear parameter optimization method, SNPOM)离线估计模型参数,并以状态信号量引导模型实时反映对象的动态特性,在此基础上设计的非线性预测控制器因避免了在线模型参数估计,可提高系统的实时性,并具有较好的控制效果。对四旋翼飞行器的实验结果验证了建模方法的有效性和控制方法的可行性。     

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。     

快速阶梯式非线性预测控制

针对仿射非线性系统,以参考输出轨迹代替预测的未来输出进行多个一步预测,取代了多步预测,提出了快速非线性预测控制算法,计算量小,可获得解析控制律;引入了阶梯式控制思想,进一步降低了计算量,柔化了控制量的变化轨迹。对水箱液位控制系统的仿真和实验研究,获得了良好的控制效果,初步验证了算法的有效性。     

非线性双容水箱建模与预测控制

应用流体力学理论对双容水箱液位系统进行力学分析，采用机理建模方法，建立非线性数学模型。应用实测数据拟合模型参数，采用三组仿真，实测阶跃响应曲线，验证了机理模型．采用有约束一步非线性预测控制算法，并考虑了控制工程中多种实际约束问题，对双容水箱液位系统进行了实际控制。实验结果初步验证了控制算法，并进一步验证了模型的有效性。     

基于T-S模糊模型的非线性自适应逆控制系统

现在非线性自适应逆控制系统中，由于对象模型和逆控制器均采用非线性自适应滤波器，自适应过程需要同时训练至少两个串联的非线性自适应滤波器，从而造成自适应学习过程过于复杂。利用一组自适应LMS滤波器建立非线性对象的T-S模糊模型，它为逆控制器的学习提供了准确的解析的对象模型Jacobian信息，从而有效简化了自适应逆控制学习过程。仿真结果表明，无论是离线建模还是在线建模，该非线性自适应逆控制方法均能取得理想的控制效果。     

基于无线传输的非线性网络控制系统的模糊控制

考虑控制器与被控对象之间采用无线传输,且被控对象为非线性模型的一类网络控制系统,对其设计了稳定的模糊控制器。首先基于T-S模糊模型将对象线性化,并利用模糊主导子系统和主导控制规则,简化了模糊控制器的设计。其次,将闭环控制系统方程等效为与无线传输跳数相关的离散切换系统,并证明了闭环系统的稳定性。最后,通过一个仿真例子验证了文中方法的有效性。

Abstract：

Considering a class of networked control systems using wireless transmission between the controller and the controlled object,and with nonlinear controlled object,the stable fuzzy controller was designed.Firstly,based on T-S fuzzy model,the object was linearized.And the design of the fuzzy controller was simplified by using the fuzzy dominant subsystem and the dominant control rule.Secondly,the equation of the closed-loop control system was equal to the discrete switched system related to the hop count of the wireless transmission.Finally,a simulation example was given to demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

阶梯式有约束非线性预测控制及其应用

非线性预测控制需要在每个采样周期内求解非凸非线性规划。针对在线求解的计算复杂性,提出基于阶梯控制的非线性预测控制算法,在每个采样周期,采用阶梯式控制策略,精确求解当前控制量,减少非线性规划决策变量的维数,降低了在线计算量,减少计算时间,提高了算法的快速性。仿真和实控结果表明,本算法具有良好的可行性和控制效果。     

基于成长遗传算法的非线性模型预测控制及仿真

非线性预测控制在每个控制周期需要求取控制量,其实质为非线性优化问题。标准遗传算法时间消耗较大,难以用于控制周期较小的系统。首先证明了基于种子策略和精英保存策略的遗传算法能够保证闭环控制系统的渐进稳定性;继而模拟自然界成长过程,利用成长算子改进算法框架,并用爬山法进行实现。在具有强烈非线性的连续搅拌釜式反应器模型上进行仿真试验。试验结果表明,在不损失控制效果的情况下,成长遗传算法有效的降低了时间消耗。