基于PC机平台的多变量预测控制软件开发

研究了约束多变量系统预测控制的实现问题,开发并实现了该系统模型辨识与预测、多变量预测控制算法及约束处理等模块,基于PC机平台实现了系统的综合仿真,利用该软件可对多变量预测控制系统的性质作进一步仿真分析,并可实现典型过程控制对象的实时控制。     

故障条件下子空间预测控制的对偶分解

研究故障条件下子空间预测控制器的设计问题,在推导输出预测估计值后分析残差矢量的统计分布特性
及残差矢量在各个瞬时时刻处的具体形式. 针对含有等式和不等式约束条件的预测控制器最优化问题,通过对偶
运算将较复杂的约束优化转化为无约束优化问题,采用最近邻梯度法即可求得基-对偶优化问题的最优解. 最后以
直升机悬停状态为例,验证控制器设计方法的有效性.     

基于BP网络的三值动态矩阵控制算法的实现

通过具体分析动态预测控制算法在工业应用中存在的实际问题,提出了一种三值动态矩阵控制算法,该算法主要在优化性能指标函数式中真正地建立了"头、中、尾"3点约束.仿真结果表明,该算法具有系统跟踪精度高、鲁棒性好等优点.同时,针对慢时变、大时延和不确定性系统的跟踪问题,提出了一种基于BP网络的三值动态矩阵控制算法.该算法在三值动态矩阵控制算法的基础上,利用一个3层BP神经网络对被控对象进行辨识.通过仿真,验证了所提算法的有效性.     

高速弹性连杆机构振动的预测函数主动控制

应用带实时预测误差修正的预测函数控制方法对高速弹性连杆机构的振动响应进行主动控制研究.根据机构的动态特性,选取系统变形响应的参考轨迹、基函数、优化指标和电压约束条件,通过优化基函数的加权系数,得到结构化的控制电压,对机构进行控制.仿真结果与最优极点配置控制结果比较,表明采用简单的被控机构模型设计预测函数控制器对高速弹性连杆机构振动进行主动控制,能够有效地抑制弹性机构的振动,所需控制电压小,且能够满足控制实时性要求.     

一种基于神经网络辨识的预测方法

针对时变的非线性系统,将传统的预测控制与神经网络逼近任意非线性函数的能力相结合,提出一种基于神经网络辨识的预测方法.同时选用含有调整参数的双曲正切函数作为节点的激活函数,弥补由于未考虑激活函数的输出值域、影响神经网络辨识精度和速度不足的问题.仿真结果表明,它适用于无滞后和有滞后的时变非线性系统,辨识收敛速度快、精度高,并具有较强的自适应性和鲁棒性.     

求解结构型变分不等式的交替投影算法

单调的变分不等式在实际中有很多应用.该文中的变分不等式是带有不等式约束的,其中映射F是可分离的,并且只知道F的函数值, 不知道具体的表达式.本文提出的方法,每次迭代过程包含预测-校正两步.第一步是预测步, 利用交替投影生成预测点.第二步是校正步, 只需要做一些简单的运算.方法的线性收敛性也是在比较宽松的条件下得到证明的.     

加权广义预测控制算法的改进

为了进一步缩小广义预测控制算法理论与工程应用的距离,对加权广义预测控制算法进行了改进,引入了预测模型输出误差修正项,对预测模型的输出进行了修正,并采用了区域控制策略.针对油田联合站电脱水系统油水分离过程,给出了改进的加权广义预测控制方案,仿真结果表明,这种控制方案在保证工程精度的前提下,减少了执行机构的动作频率,增加了生产操作的平稳性.     

基于二步估计器的PID自校正预测控制

基于内模原理构建d步超前预测控制器.根据d步超前预测信号,运用二步估计器进行数据信息处理,创建PID自校正预测控制算法.仿真结果表明:该算法实现起来简便,能够有效地减小控制系统的运算量,提高控制的实时性.     

基于观测器的鲁棒非脆弱控制

针对某一类含结构参数不确定性的线性系统,设计基于观测器的鲁棒脆弱控制器,把控制器的设计问题归结为线性矩阵不等式的求解问题.同时考虑系统模型和控制器中的不确定性,则存在一个输出矩阵与控制增益矩阵的耦合,使该问题成为非凸问题.对磁悬浮系统的扰动矩阵做了某种假设,并引入等式约束,使线性矩阵不等式.带有等式约束的线性矩阵不等式问题是MATLAB无法解决的,利用自由软件SCILAB可以很方便的解决这个问题.对单自由度磁悬浮系统的仿真结果证明所提设计方法的有效性.     

Kalman滤波器在WCDMA功率控制中的应用

介绍一种适合于分组交换WCDMA无线网络的Kalman滤波器功率控制方法.当数据包连续传送时,信道干扰具有时域上的相关性,Kalman滤波器可用来预测干扰功率.通过干扰预测和路径增益的估计,可确定合适的符合SINR要求的发送功率.给出了仿真结果,结果表明,使用Kalman滤波器的功率控制方法可以提高功率控制的性能.     

一种新的模糊内模预估控制器

采用内部模型控制 估器和模糊控制器相结合,对模糊内模预估控制方法进行了研究。其方法是利用模糊预估控制器克服时滞,通过对具有纯滞后的被控过程进行的数字仿真研究,结果表明：这项研究的控制效果要优于常规ＰＩＤ控制、模糊控制（Ｆｕｚｚｙ）和内模控制（ＩＭＣ）方法。     

一种基于BP网络的多模型预测主动容错控制方法

针对非线性受控对象,给出了一种基于BP神经网络的多模型预测主动容错控制方案,设计了故障诊断与决策机制的算法步骤,在基于BP网络建立系统正常或故障状态动态模型库的基础上,利用预测控制算法得到控制律,达到对非线性系统主动容错控制的目的．仿真结果表明所述方法的可行性和有效性．     

网络控制系统的自适应预测控制

针对具有随机时延的网络控制系统,提出一种自适应预测控制方法. 利用Elman神经网络对网络控制系统的随机时延进行在线预测,然后采用一种增加微分作用的改进隐式广义预测控制方法对网络时延进行补偿,实现了随机时延网络控制系统的自适应预测控制. 仿真结果表明,该方法对网络随机时延有很好的补偿效果,可明显改善系统输出性能,保证控制的稳定性与快速性.     

广义预测自适应控制及改进算法研究

控制实践中许多复杂的工业系统数学模型很难精确建立,而且工业对象的结构和参数往往具有不确定性,要建立精确的数学模型非常困难.针对此问题提出了广义预测自适应控制算法,在此基础上介绍了隐式广义预测自校正控制,对其进行仿真研究,结果证明了该算法的有效性和优越性.     

子空间预测控制中的椭球优化及其应用

为联合系统辨识和控制器设计,在子空间辨识的基础上研究了一种新的子空间预测控制. 该控制方法可自动校正模型预测控制中的系统参数,避免传统的线性二次高斯最优控制中繁琐的设计过程,且不依赖于控制器的任何先验信息. 在带有约束条件时,利用椭球优化来迭代产生一系列体积逐渐减小的椭球序列,该序列最终收敛到一个最优解. 在此基础上推导了椭球优化算法达到收敛时所需迭代次数的一个上界. 以直升机悬停状态为例,利用该文方法设计控制器,验证了子空间预测控制方法的有效性.     

黑龙江省棕色针叶林土类系统分类研究

棕色针叶林土在黑龙江省分布面积较小，仅分布在大兴岭北端。这类土壤是在寒温带冷湿，针叶林强酸性、中低山条件下新产生的有机酸螯合淋溶与淀积作用而形成的，并使土壤矿物遭到破坏，重新分配，形成ＳｉＯ２富集的灰化层和Ｆｅ、Ａｌ、Ｃ淀积的灰化淀积层；形成草毡状腐殖质素层，同时发生半泥炭化腐殖质积累过程。将发生分类的棕色针叶林土，在系统分类中依据诊断层与诊断特征划分为灰土纲与淋溶土纲。     

换热机组供水温度的广义预测控制

针对热工过程对象具有大惯性、大时滞、时变和非线性等动态特性，建立了热力站换热机组的CARIMA模型和基于该模型的供水温度广义预测控制系统．利用Matlab对该控制系统进行了仿真，并与PID控制进行了比较，证明了广义预测控制(GPC)可以应用于热工过程控制中，并能取得良好的控制品质和鲁棒性．     

参考轨迹系数可变的模型算法控制(基本研究)

模型算法控制(MAC)是预测控制的一类重要算法.本文提出了采用改变乡考轨迹系数以改进系统控制质量的方法,给出了在线构成方案并进行了计算机仿真.结果表明,该方法与一般MAC相比,具有较好的快速性和鲁棒性.