基于自校正模型的非线性系统多模型预测控制

针对化工过程某些非线性系统的不对称动态特性，提出了一种基于自校正模型的多模型预测控制算法。在平衡点附近建立线性模型，利用当前工作点，通过二阶泰勒展开校正模型参数，补偿非线性不对称动态特性，形成了非线性系统的自校正多模型描述。以基于模型输出偏差的切换指标函数作为模型切换准则，结合状态反馈预测控制，构成了多模型预测控制器。pH值控制的仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于自校正模型的非线性系统多模型预测控制

针对化工过程某些非线性系统的不对称动态特性,提出了一种基于自校正模型的多模型预测控制算法.在平衡点附近建立线性模型,利用当前工作点,通过二阶泰勒展开校正模型参数,补偿非线性不对称动态特性,形成了非线性系统的自校正多模型描述.以基于模型输出偏差的切换指标函数作为模型切换准则,结合状态反馈预测控制,构成了多模型预测控制器.pH值控制的仿真结果验证了该算法的有效性.     

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     

蒸发过程的非线性模型预测控制

针对蒸发过程的六效逆流蒸发系统存在着多变量、非线性且回路间具有较强耦合等特点,基于物料衡算和热量衡算在其稳态工作点附近建立了动态模型,并应用非线性模型预测控制策略进行了仿真研究.为了更好地解决非线性模型预测控制中的优化问题,采用遗传算法来计算其控制序列,并将输出变量的约束作为惩罚项加到目标函数中,以保证求出的控制量可行.与常规PID控制结果比较表明,非线性模型预测控制在控制性能上有了较大改善并起到了节能降耗的作用.     

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。     

一类非线性系统的广义预测控制

将广义预测控制应用于Hammerstein模型描述的非线性系统,得到了一类非线性系统的广义预测控制算法.仿真结果表明,该算法具有较强的鲁棒性.     

基于广义Hammerstein模型的多变量非线性预测控制

将单输入单输出的Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型推广至多输入多输出系统,提出了广义Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型,并给出了其辨识建模方法．进一步以此模型为基础,提出了一种多变量非线性预测控制算法．该算法利用了线性预测控制的成果,避免了通常非线性模型预测控制所需的在线数值寻优计算,大大节约了在线计算时间、提高了算法的可靠性和稳定性．     

ALSTOM气化炉的多模型预测控制

为了克服ALSTOM气化炉多变量、非线性的特性给系统控制带来的困难,提出了一种多模型预测控制(multiple model predictive control, MMPC)算法.根据气化炉在多个工况下的局部线性模型,设计了一组简化状态估计的子预测控制器.通过子模型输出误差项的无量纲化处理,改进了递推贝叶斯加权策略,并对各子预测控制器的输出进行了加权计算,得到了系统的实际控制量.将该多模型预测控制算法用于ALSTOM气化炉的控制,仿真结果表明:在压力扰动测试中,即使各控制量受到严格的约束,各输出量的偏差仍能维持在规定的范围内;在变负荷测试中,系统能够迅速跟踪负荷设定值的变化,从而满足了基准测试的各项要求.     

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。     

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。     

Hammerstein-Wiener非线性系统的模糊预测控制

针对输入和输出受约束的Hammerstein-Wiener型非线性系统,提出一种基于T-s模糊模型的非线性预测控制算法,并用Lyapunov函数分析系统稳定性.通过建立T-S模糊模型,将预测控制器设计中的非线性优化问题转化为相应的线性优化问题;通过离线设计状态反馈控制律,在线实施符合条件的反馈控制律,极大程度地提高了在...     

一种基于2次核函数支持向量机的多步预测控制算法

提出了一种基于2次多项式核函数支持向量机的多步预测控制方法。通过黑箱辨识和线性化技术得到非线性系统的近似模型,根据预测控制机理,最小化滚动时域的二次型目标函数,利用模型算法控制的方法得到控制器的解析输出。通过一个标准预测模型和一个工业用连续搅拌槽式反应器的模型仿真验证了该控制器的性能,仿真结果表明:该控制器有着良好的预测性能。     

离散非线性系统模糊双模预测控制算法

针对一般离散非线性系统,将模糊系统对非线性系统的逼近能力与预测控制算法相结合,提出一种基于模糊系统逼近的双模预测控制算法·在吸引域外,以模糊系统为预测模型计算控制量,并施加于实际系统;在吸引域内,切换至一个渐进稳定的线性控制器·在满足一定条件下,给出预测模型与非线性系统性能指标间的关系,分析了闭环系统的稳定性·最后以一个仿真例子说明了算法的有效性·     

一类非线性系统的广义预测控制

对一类非线性系统的广义预测控制进行了研究。采用动态寻优的方法减小线性化过程中被舍弃的非线性项引起的误差,仿真结果表明了算法的有效性。     

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.     

一种可分非线性系统的自校正广义预测

对一类可分非线性系统,采用Hammerstein模型的基本框架,用神经网络对非线性部分建模,线性部分采用受控自回归积分滑动平均模型。对此模型的线性部分设计广义预测控制器,得出线性部分的控制量。根据此控制量,引入一逆神经网络,结合原来的神经网络模型,通过对逆神经网络权值的调整,使神经网络模型的输出为线性部分的控制量,同时得到逆神经网络的输出,即非线性系统的控制量。克服了Hammerstein模型中非线性部分的反函数存在性和惟一性的问题。仿真结果验证了该设计的有效性。     

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。