广义预测PID控制算法

本文根据广义预测控制(Generalized Predictive Control,简写GPC)与PID控制控制律结构的相似性,通过对广义预测控制性能指标函数中控制加权序列Qj(z-1)的配置给定,导出了具有PID算法结构的广义预测控制律。从而借助广义预测控制算法参数的递推关系链,自动优化整定PID调节参数,并实施广义预测PID控制。     

一种自校正广义预测控制算法

本文运用自适应原理,在广义预测控制(GPC)算法的基础上,设计了一种自校正GPC算法。该算法具有计算量小,鲁棒性较强的特点。文未给出了仿真实例。     

一种广义预测控制直接算法

基于灰色模型GM（1，2）采用两个辨识器分别辨识被控对象和闭环系统的参数，从而得到了控制器的参数，给出了一种广义预测控制的直接算法。由于此方法将被控对象视为灰色系统，需辨识的参数较基于CARIMA或CARMA模型的广义预测控制直接算法大大减少，实时性进一步提高。仿真结果表明，该方法是有效可行的。     

用广义预测控制算法进行过程控制的仿真

本文介绍一种简化的广义预测控制算法,并说明用汇编语言实现的细节,最后应用于实验模型的控制,将控制效果与PID算法进行比较。     

输入受限的广义预测控制算法的鲁棒性

针对输入受限的广义预测控制问题，将其数学表达式转化为系统框图，并根据内模原理求出了系统的特征方程；在此基础上对输入受限的广义预测控制算法的鲁棒性进行了讨论分析，最后进行仿真验证。     

基于灰色模型的广义预测控制直接算法

基于灰色模型GM（1,2）,采用两个辨识器分别辨识被控对象和闭环系统的参数,从而得到了控制器的参数,给出了一种广义预测控制的直接算法.由于此方法将被控对象视为灰色系统,需辨识的参数较基于CARIMA或CARMA模型的广义预测控制直接算法大大减少,实时性进一步提高.仿真结果表明,该方法是有效可行的.     

广义预测控制算法鲁棒性的频域分析

通过对广义预测控制算法的结构分解，建立了在频域分析ＧＰＣ算法稳定鲁棒性的方法，并证明了广义控制器在满足一定的边界条件下，如果能使系统开环稳定，则必能使系统闭环稳定，最后由仿真结果进一步说明了结论的正确性。     

Wiener型系统基于神经网络的在线训练算法广义预测控制

利用RBF神经网络在训练算法和广义预测控制算法进行了Wiener型非线性模型预测控制的研究，仿真表明这种做法是可行的。     

连续搅拌反应釜的自适应模糊辨识与预测控制

化工领域为保证生产安全,对温度、压强、浓度等工艺指标有严格的要求。连续搅拌反应釜属于典型的化工设备,存在较强的非线性和时滞性,传统的建模与控制方法无法满足其精度要求。针对连续搅拌反应釜系统提出一种自适应模糊辨识与预测控制的方法。首先根据模糊划分C均值聚类算法得到模糊隶属度和初始聚类中心,在此基础上采用分层遗传算法进一步优化连续搅拌反应釜T-S模糊模型的参数。其次,采用自适应机制遗忘因子递推最小二乘法来估计T-S模糊模型的后件参数。最后,基于得到的T-S模糊模型,对连续搅拌反应釜进行自适应模糊广义预测控制,仿真结果验证了该算法的有效性。     

一种误差修正鲁棒广义预测控制算法

本文为模型补偿方法提高预测精度，提出了一种新的便于实时计算的广义预测控制算法，理论分析及仿真表明．该算法可以克服建模误差的影响．增强控制系统的鲁棒性．     

一种多步递推广义预测自适应控制

提出了一种基于多步递推预测的广义预测自适应控制算法。由于本算法是利用在线辩识参数直接递推求解控制律，从而大大减少了计算量，便于在微机上用汇编语言实现。     

基于BP网络的非线性广义预测学习控制器

本文提出了一种基于ＢＰ神经网络的非线性义预测学习控制器，它由一个ＢＰ网络构成。在整个学习与控制过程中，首先根据被控对象的输出与ＢＰ的学习输出之间的误差来修改网络的权值，以逐步建立被控对象的合理的多步预报模型；然后，根据网络的多步预报输出序列与设定值序列的偏差修改控制律。     

非线性系统的自适应广义预测控制算法

将非线性系统的广义预测控制推广到自适应情况,得到了一类用Hammerstcin模型描述的非线性系统的自适应广义预测控制算法.讨论了该算法的收敛性与稳定性.     

基于T-S模型的模糊广义预测控制

对非线性系统建立了T－S模糊模型,并用正交最小二乘法（OLS）对模糊规则的后件参数进行辨识,然后在每一个采样点对系统进行局部动态线性化,根据得到的系统线性化模型对系统采取广义预测控制（GPC）方法得到当前的控制动作,仿真的结果表明了该方法的有效性。     

基于伪输出的鲁棒PI型广义预测自校正控制器

本文提出了一种新型的广义预测自校正控制器。由于在控制器的设计中，所用输出序列为量测输出与基于辨识模型的输出综合而成的，并且控制器采用了ＰＩ型目标函数，因此该控制器对未建模动态具有较强的鲁棒性。     

基于 Hopfield 网络的约束广义预测控制

本文将Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的快速优化计算能力应用于带预测输出约束及输入约束的广义预测控制的求解。推导了带约束的预测模型,并将约束广义预测控制的求解化为典型的约束二次规划。提出一种求解约束非线性规划的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络结构,并证明了其收敛性和稳定性。     

基于准确预报的自适应广义预测控制器

基于受控系统多时域输出预测误差的历史信息，对未来输出预测值进行在线修正。提出了一种能抑制模型对控制器产生影响的准确预报广义预测控制器及相应的自适应算法。理论分析及仿真结果表明了该算法具有较强地鲁棒性．     

基于神经网络的非线性前馈补偿广义预测自校正控制器

采用多层前馈网络结构进行动态建模,并用Ｄａｖｉｄｏｎ最小二乘法作为在线学习算法,将辨识后得到的模型进行线性化．基于线性化模型设计广义预测控制器。将其与非线性前馈相结合,建立了一种适合于非线性系统的前馈补偿广义预测自校正控制器．仿真结果验证了本控制器对非线性系统控制的有效性     

多变量广义预测控制系统的鲁棒稳定性

根据非自适应下广义预测控制（ＧＰＣ）与线性二次型高斯（ＬＱＧ）最优控制间的一致关系,利用ＬＱＧ／ＬＴＲ技术对ＧＰＣ鲁棒稳定性作了分析,从而为ＧＰＣ中观测器矩阵的选取给出理论基础。     

时间乘子加权广义预测控制

提出一种具有时间乘子加权性能控制的广义预测控制算法，此方法能提高系统的稳定性，同时与其他算法相比提高了系统的瞬态响应，文中还给出这种加权下广义预测控制渐进稳定的充分条件，仿真实验说明了算法的有效性。