基于Lagurre函数的一类非线性系统预测控制

采用有限级Ｌａｇｕｅｒｒｅ级数构成Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ型非线性系统近似模型,并给出基于该模型的Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ型非线性系统的自适应预测控制算法。仿真实验表明,这种自适应控制算法,对系统的时延和阶次以及非线性特性变化有较强的鲁棒性。     

变速风力发电机组的控制方式

近年来,随着风力发电技术的发展,变速风力发电机组已成为大型并网风力发电机组的主流机型。本文介绍了变速风力发电机组的两种控制方式：双馈异步发电系统和永磁同步全馈发电系统 最后简单介绍了风力发电系统的一些辅助控制系统。     

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.     

双值预测函数控制及其性能分析

针对有限时域脉冲响应模型，给出了双值预测函数控制（DPFC）算法，推导出了闭环系统的特征方程和传递函数，定量分析了阶跃响应系数对闭环系统稳定性的影响．采用脉冲响应模型簇来描述被控过程的不确定性，推导出DFFC闭环系统的鲁棒稳定条件．     

基于NLJ优化算法的多变量预测函数控制

基于差分方程模型推导了多变量预测函数控制算法,使其具有更加广泛的适用性.利用NLJ算法处理预测函数控制中的约束问题,简单明了,没有繁琐的数学公式推导,仿真结果证明了该算法的有效性,为预测控制约束问题的处理提供了一种新的途径.     

基于特征模型的预测函数控制

传统的预测函数控制通常采用一阶的预测模型,该预测模型不能完全表征被控对象,因此使得传统的预测函数控制的鲁棒性受到一定限制．特征模型是一种比动力学模型简单,但能表征被控对象特征的模型．该文针对预测函数控制算法的缺陷,提出利用二阶特征模型来构成预测模型．通过工程建模获取了被控对象的特征模型,实现了基于特征模型的新型预测函数控制,并通过与采用一阶预测模型的预测函数控制进行比较．理论分析与实验结果均表明,采用特征模型的预测函数控制具有比一阶预测模型更好的控制效果,该算法在SUPCON-JX300X集散控制系统上实现．     

气体分馏装置多变量预测函数控制方法

针对气体分馏工业过程中存在的多变量、强耦合、大滞后等系统特性,设计了一种预测时域可调的多变量预测函数控制算法.该方法结合单变量预测函数控制及Simith预估器的特点,通过对预测时域进行分段设定,以期达到较好的快速性和稳定性.以气体分馏装置的脱丙烷塔为例,依托现场的实测模型,对提出的算法进行了验证.结果表明,所提出预测时域可调的多变量预测函数控制算法调节时间短,跟踪效果好.     

用BP网进行变速风力发电机组控制分析

传统的控制需要精确的风力发电机的数学模型,而因为空气动力学的不确定性和电力电子的复杂性,使风力机系统精确模型难以建立,特别是在风速突变以及有扰动存在时,风力机的控制和分析很复杂;为了克服这一困难,用神经网对变速风力发电机组进行控制;设计功率系数曲线的BP网模型及最佳桨距角的BP网模型,在低风速时跟随风速获得最大功率系数,高风速时保持功率最大并在允许范围内.在MATLAB环境下给出了用BP网对变速风力发电机控制的仿真模型和仿真结果,显示采用神经网控制器控制有很好的抗风速突然波动的作用,能有效地抑制扰动.     

非线性系统的分层优化预测控制

提出了一种基于分层优化策略和动态最优控制解法的非线性系统预测控制算法，该方法大大减小了在线计算最，使实时控制成为可能，给出了详尽的理论推导，以一个仿真例证明了算法的正确，可行与有效性。     

变桨距风力发电机组的控制策略研究

在对风力发电机组运行控制分析的基础上,针对变桨距风力发电机组功率控制问题,对变桨距风力发电机组控制系统建立了模型,并对变桨距控制系统进行了模拟仿真分析,得出改变桨距角的大小就可以控制叶片吸收风功率的多少,调节桨距角可以使发电机输出功率平稳。     

考虑风力发电的系统无功优化模型和算法

针对风力发电需要吸收电网大量无功而影响电网无功分布和电压稳定的问题,研究了含风电场的系统无功优化,给出了风电场在恒功率因数运行情况下其并网点处无功补偿容量的计算方法．在满足风电场无功补偿的前提下,建立了以全网的有功网损最小为目标函数的无功优化模型,并用遗传算法求得最优解．将风电场接人IEEE-30节点系统进行仿真计算,验证了该方法和程序的有效性和实用性．     

非线性系统的分层优化预测控制

提出了一种基于分层优化策略和动态最优控制解法的非线性系统预测控制算法,该方法大大减小了在线计算量,使实时控制成为可能.给出了详尽的理论推导,以一个仿真算例证明了算法的正确、可行与有效性.     

一类非线性系统的自适应广义预测控制

利用Hammerstein模型描述一类非线性系统，提出了一类适用于非线性系统的自适应广义预测控制算法（NAGPC），该算法将整个控制系统分解成线性和非线性两部分考虑；在线性部分中，根据广义预测控制（GPC）算法中控制增益阵F的特点导出了一种速度较快，计算量不大的GPC改进算法。非线性部份利用插值原理给出了一种便于计算机实时计算的根值解法，并将其解作为整个系统的控制输入。仿真结果表明，NAGPC算法计算速度快，鲁棒性较强，稳定性较好。     

基于SVM的水下机器人预测S面控制

针对舵桨联合操控水下机器人系统的非线性特点,将预测控制的思想引入经典S面控制中,构造了一种基于支持向量机（SVM）的预测S面控制器,改善了S面控制器的控制效果,增强其自适应性.用支持向量机辨识水下机器人的非线性系统模型,充分发挥了SVM的泛化能力,能准确预测其运动状态.构造二次型性能优化函数以获取S面控制器的最优控制参数,进而获得水下机器人最优控制律.仿真结果表明：基于支持向量机的预测S面控制器具有结构简单、响应速度快、鲁棒性好等优点可行且有效.     

基于风速预测的双馈风力发电机组变桨距协调控制

在分析风能的特性、风速区域划分以及大型风力发电机组常用控制方法的基础上,指出当前控制中存在的滞后、大惯性等问题.针对这些问题,提出基于风速预测的新型变桨距协调控制方法,在高于额定风速的情况下,加入风速预测环节,从而克服风速测量滞后、桨距角调节惯性大等问题.这种控制方法将小波变换嵌入时间序列法中,用于建立ARMA模型进行风速预测,然后将预测的风速送入控制环节,具有较好的动态控制性能.最后,通过实例仿真验证了该设计方法的有效性.     

一类非线性系统的模型预测控制算法

本文提出一个用于仿射非线系统的模型预测控制算法。首先设计一个静态的非线性状态反馈以获得Ｉ／Ｏ线性化的闭环系统；然后，对此闭环系统设计模型预测控制算法以获得良好的动态特性和抗干扰性能。本文以一个实例说明了该算法的有效性。     

非线性系统的广义线性化预测控制

提出一种非线性系统预测控制的分层设计方法。首先采用广义线性化状态反馈得到具有指定动态的线性化系统,然后采用基于状态方程的预测控制算法,以获得良好的跟踪性和鲁棒性。最后以仿真例子证实了这种控制方案的有效性。     

基于预测控制的中药提取工段多目标优化控制策略

针对中药生产提取过程非线性、时变性、大滞后等特点,并结合多目标控制要求,建立中药生产提取过程动态模型,提出一种基于广义预测控制的中药提取工段多目标优化控制策略,即在预测控制的基础上增加经济优化层.预测控制层实现提取过程温度与压力的区域控制,而经济优化层实现提取过程经济性能指标的优化.仿真结果表明,该方法不仅能保证中药提取过程温度、压力的动态特性,而且能有效地降低提取过程的蒸汽消耗.     

多模型预测控制的平滑切换

基于预测控制应用在多模型系统时的切换扰动,在切换时间ｔ０ 已知条件下,通过重新构造系统的步限矩阵,提出了一种控制系统平滑切换的广义预测控制算法．预测控制中步限矩阵是预测步限Ｎ 步内Ｄｉｏｐｈａｎｔｉｎｅ 方程的系数．研究了当前计算时刻ｔ在计算步长ｋ：①ｔ＋ ｋ＜ ｔ０＋ １;②ｔ＋ ｋ＝ ｔ０＋ １;③ｔ０＋ １＜ ｔ＋ ｋ≤ｔ＋ Ｎ 三种情况下步限矩阵的元素构成,实现了多模型控制系统的平稳切换．仿真结果表明该方法的有效性