多波束机会波束成形系统性能比较

研究了在多输入单输出(MISO)系统中通过加大、加快信道的波动来提高多用户分集增益的机会波束成形技术,并在此基础上研究了在每个时隙中采用多个加权矢量的多波束机会波束成形技术,着重对它们的性能作了仿真比较.结果表明,多波束机会波束成形技术可以提高系统吞吐量.     

受约束动态矩阵控制算法的仿真研究

针对有约束动态矩阵控制问题,以输出预测值与未来参考轨迹序列误差的绝对值之和作为性能指标,对输入受限的动态矩阵控制算法进行了仿真研究。仿真实例验证了该算法有效。     

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.     

传感器带未知输入的离散随机线性系统的分布式融合滤波

对传感器含未知输入和带相关噪声的离散随机线性系统,在没有未知输入的任何先验信息的情况下,设计了线性最小方差无偏状态滤波器。当系统带有多个传感器时,推得了任两个传感器子系统的滤波误差的互协方差阵。进而基于多传感器线性最小方差标量加权融合算法,给出了标量加权分布式融合状态滤波器。仿真研究验证了其有效性。     

大直径测量系统的特征层数据融合

为了克服多滚轮大直径测量系统中单一传感器的局限性,利用多传感器数据融合技术,充分挖掘不同时间和空间的测量数据信息,极大地提高了测量系统的性能和效率.将自适应加权算法应用于大直径测量系统的特征层数据融合,减少了不确定误差的影响.仿真结果表明:该算法得到的测量结果更加精确,效果较好.     

基于多种群遗传算法的LQR 振动主动控制研究

根据压电智能结构的特点,针对一类由悬臂梁、传感器和压电作动器构成的压电智能梁系统的振动主动控制进行了研究。利用压电方程建立了压电智能梁系统的状态空间模型,采用线性二次最优控制(LQR)对智能梁的振动进行了主动控制。对二次性能指标中的加权矩阵的选取方式进行了深入研究,提出了一种基于多种群遗传算法的加权矩阵选取方式。仿真和实验结果表明:多种群遗传算法比简单遗传算法具有更快的收敛速度,且遗传代数少,能够有效避免陷入局部最优解。基于多种群遗传算法的LQR振动主动控制算法对压电智能梁的振动主动控制具有可行性和稳定性,相对基于简单遗传算法的LQR振动主动控制算法达到稳定的时间短且具有更好的控制效果。     

一类多变量自校正控制器及其收敛性的研究

本文结合极点配置的基本设计思想,提出了一类具有输出跟踪的多变量自校正控制算法。该算法将工程应用中提出的要求与系统的性能指标联系起来,实现了闭环极点配置的广义最小方差控制,而性能指标中加权多项式矩阵R(z~(-1))的选取是根据使闭环系统输出对参考信号实现稳态无偏跟踪的原则进行的。进而运用Martingle收敛理论对算法进行了研究,导出了控制器的无偏收敛条件。数字仿真研究表明了该算法的可行性和有效性。     

基于数据的多模型分数阶PID控制方法

针对复杂非线性系统,将多模型建模与分数阶PID控制相结合,设计了一种完全基于输入-输出数据的多模型在线建模控制方法.首先,利用输入-输出数据对非线性系统进行在线多模型建模;然后,针对所建立的多个局部模型,基于加权控制方式设计分数阶PID控制器.该方法将对系统的建模与控制器的设计包含在一个控制系统设计框架以内,对系统模型的不确定性具有更好的鲁棒性,仿真实验的结果表明了该方法的有效性.     

基于H∞的振动系统多输入多输出鲁棒控制仿真

应用H∞控制理论,设计多输入多输出结构振动鲁棒H∞反馈控制系统.首先建立了振动系统多输入多输出反馈控制模型,然后利用混合灵敏度设计方法,通过合理选择性能加权函数和鲁棒加权函数,将鲁棒反馈控制器设计问题转化为标准H∞控制问题求解.以简支钢梁为对象,完成了两输入两输出结构振动鲁棒H∞控制器设计,频域和时域的仿真计算结果表明,通过对性能加权函数和鲁棒加权函数的选取,系统闭环后最大奇异值显著下降,系统能在指定频带上取得良好的减振效果.     

多模型内模PID控制

对于参数时变的时滞过程,较大的模型失配会使系统的动态特性和控制质量变坏甚至造成系统失稳。针对这一问题,本文提出一种新的多个PID控制器协作的内模控制方法,每个模型将来时刻的输出量由以前对应时刻的输入和输出值预测得到,再通过每个预测误差计算出各个控制器输出量的权值,多个控制器输出量的加权和作为现在时刻的控制量。这种方法克服了参数摄动对系统性能的影响。仿真结果说明了这些方法的有效性。     

一种线性系统高精度仿真算法及其实现

基于凯莱－哈密顿定理推广给出了一种多变量线性系统的高精度仿真算法,并将其运用于对ＭＩＭＯ及ＳＩＳＯ系统的仿真中;算法采用国际上流行的计算机软件ＭＡＴＬＡＢ加以实现,并对其作了各类系统的仿真比较和验证。     

一种神经网络自适应控制策略

针对未知非线性不确定系统,提出了一种新的基于神经网络的自适应控制策略,该方法只需辨识对象的正向模型,将神经网络与优化方法相结合,对控制量进行优化迭代求解,使被控对象的输出能较好地跟踪期望输出,并且分别针对单输入-单输出系统和多输入-多输出系统进行了控制算法的推导,其中的优化方法分别采用梯度法和高斯-牛顿法·仿真结果表明,该算法能精确跟踪设定输出,超调量小,响应速度快,无稳态误差,控制效果是非常令人满意的     

编码CDMA系统中的一种迭代多用户接收器

编码CDMA系统中的迭代多用户接收器通过在采用软输入软输出算法的多用户检测和信道译码之间反复传递软信息而提高接收系统性能。最优的软输入软输出多用户检测器具有指数的计算复杂度，文中提出了一种简化的软输入软输出多用户检测算法。仿真结果表明，这种迭代多用户接收器的性能接近基于最优多用户检测的迭代多用户接收器。     

基于PSO的板形板厚小波神经网络解耦PID控制

针对板形控制和板厚控制是相互耦合的综合系统,提出了一种新的解耦PID控制算法·首先用小波神经网络构造α阶时延逆系统,对综合系统进行输入输出解耦;然后对解耦后的独立的单变量系统采用PID控制·这种解耦方法无论是从理论分析还是仿真验证,均证明是可以实现完全解耦的·考虑到被控对象是一个带有时滞的非线性系统,提出采用PSO优化算法对PID参数进行自适应调整·仿真结果表明所用方法简单有效,并具有良好的跟随性能和抗干扰能力;其控制效果优于传统的解耦PID控制·     

交流永磁同步电机的反馈线性化位置控制

提出了交流永磁同步电机多目标输出跟踪控制的一般方法,利用微分几何中的微分同胚转换,先将永磁同步电机的非线性模型转换为与之反馈等价的线性模型,再采用线性系统中成熟的极点配置的方法对虚拟的电机线性系统进行控制器的设计.该方法实现了转子位置和转子磁链的动态解耦,将多输入多输出强耦合非线性的永磁同步电机系统分解成了两个独立的单输入单输出的子系统.在此基础之上提出了带干扰随动的位置伺服控制器的设计方法,不但实现了位置的动态跟踪控制,而且还能对扰动进行动态跟踪补偿.仿真结果证实了其有效性和优越性.     

Resetting AUDI Algorithm Used in Rapid Time-varying MIMO System Identification

Augmented UD identification (AUDI) technique is derived from the traditional recursive leastsquares (RLS) algorithm and has been developed rapidly during the last decade. AUDI is a cluster of identification algorithms based on matrix factorization methods (such as QR and LDL) and thus shows its stable performance in system identification applications. An AUDI algorithm with resetting strategy (RAUDI) has much ability in rapid time-varying SISO system identification. In this paper, an endeavor to expand the RAUDI in MIMO system identification is made and a comparative experiement is done to exhibit its good ability in rapidly changing parameter estimate in MIMO system.     

线性时变系统的动态矩阵控制

通过对动态矩阵控制算法的研究，系统地将其从线性定常系统推广到线性时变系统，导出了ＳＩＳＯ和ＭＩＭＯ系统的时变预测控制算法，最后给出了仿真结果。     

MIMO非线性系统基于I／O扩展解耦线性化的预测控制算法

研究MIMO非线性系统基于I/O扩展解耦线性化的预测控制算法。这是一种分层的控制策略。首先设计一个静态的非线性状态反馈以获得I/O扩展解耦及线性的闭环系统;然后对此闭环系统设计一组单变量的线性预测控制算法以获得良好的动态特性。文中对一个实例进行了仿真运算。     

输入带有噪声干扰的单变量自适应算法及其在电厂协调系统中的应用

本文推导出一种输入有随机噪声干扰的单变量自适应算法,并用此算法设计出电厂协调控制系统(两输入两输出系统).对协调系统中的参数进行了优化.并给出协调系统的跟踪及调节性能的数字仿真结果.     

无线多跳网络运用不同连接技术性能研究

本文阐释了完全连通网络、平均路径长度和簇的概念;基于图论用矩阵表示网络拓扑,提出了一种计算簇的数目的新算法,并探讨了三种无线网络,其分别采用MIMO MRC,MIMO MRT和SISO技术连接;通过仿真显示运用MIMO方式通信能增强网络鲁棒性和降低平均能量消耗.