具有比例积分结构的广义预测自校正控制

在一般广义预测自校正控制的基础上，提出了一种具有比例积分结构的广义预测自校正控制器及其实时实现算法，该算法兼有古典PI控制的鲁棒性能和预测控制的模型预报优点，通过对具体实例的计算机仿真表明，该算法较一般广义预测自校正控制更具有鲁棒性，更宜于工业应用。     

自校正模糊控制器的设计

综合Ｍ．ＳＵＧＥＮＯ和Ｇ．Ｔ．ＫＡＧ的设计思想，提出了利用控制作用模式化方程设计自校正模糊控制器的方法，系统地介绍了自校正模糊控制器的结构、控制算法分析及状态变量量论域参数的自校正算法，同时给出了有关数字仿真结果，数字仿真结果表明，自校正模糊控制器在响应速度、调节时间和稳态精度这几个个品质参数上基本达到了常规ＰＩＤ优化控制的效果，且比常规ＰＩＤ控制具有更强的适应性，尤其是精神数学模型未知或被控对象     

具有比例积分结构的广义预测自校正控制

本文在一般广义预测自校正控制的基础上,提出一种具有比例积分结构的广义预测自校正控制（PIGPC）算法。仿真结果表明,该算法更具有鲁棒性,更宜于工业应用。     

积分中值原理在面源模式计算中的应用

运用高等数学中积分中值原理，对ＨａｎｎａＧｉｆｏｒｄ提出的处理城市面源的“ＡＴＤＬ”手算模式进行了改进，提出了“积分中值法”的简单直接的算法，分别对考虑面源源高４ｍ和１０ｍ的情形进行了计算．结果表明：积分中值法比ＡＴＤＬ数值积分法简单、方便，用积分中值法一步计算的结果相当于用ＡＴＤＬ数值积分５０步的精度．此方法可以方便地应用于城市大气环境质量评价或规划．     

第二类非线性Fredholm型积分方程数值解的超收敛性

本文讨论第二类非线性Ｆｒｅｄｈｏｌｍ型积分方程数值解的超收敛性，以Ｇａｌｅｒｋｉｎ方法为基础建立了该类方程的Ｇａｌｅｒｋｉｎ算法、小波Ｇａｌｅｒｋｉｎ算法以及它们相应的迭代校正格式，证明了两种算法数值解的超收敛性，不仅将Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ积分方程的结果推广到第二类非线性Ｆｒｅｄｈｏｌｍ型积分方程，而且应用小波分析工具得到了更精确的结果．     

地震信号的时域模拟

目前获得的地震波数据大都是以加速度时程形式给出的,直接积分获得的速度时程和位移时程往往存在着明显的基线漂移现象．简便的时域优化校正算法是一种较好的选择．提出了一种分步时域校正法．首先基于最小二乘法以三阶多项式形式来拟合加速度的非零曲线,对原始加速度时程做基线预校正处理;其次对于校正后的积分速度和位移曲线仍存在的长周期基线波动问题,将校正后的加速度曲线代入单自由度系统地震反应递归公式,从而生成地震波的速度时程和位移时程．该方法原理简单,实施方便,而且能够很好地消除速度波和位移波的漂移现象．     

预测控制中逆矩阵的递推求解算法

在各种自校正预测控制算法中，计算最优即时控制时均需在线进行矩阵求逆运算．作者针对各类预测控制算法中需求逆矩阵的普遍情形，采用矩阵分解方法，推导出一种可适用于各类预测控制算法的逆矩阵在线递推求解算法．本算法比传统增广矩阵求逆算法的计算量小，且适用性广，因而采用该算法可显著提高各种自校正预测控制算法的实时性．     

非线性约束条件下的广义投影梯度法

对非线性约束条件下的优化问题提出了三个广义投影梯度方法。算法Ａ能够求解非线性不等式约束优化问题。在此基础上，又提出了能够求解非线性等式和不等式约束优化问题的算法Ｂ．进一步，通过简化算法Ａ，又给出了能够专门求解一般线性约束优化问题的算法Ｃ．并且在较弱的假设下，证明了三个方法的全局收敛性。     

自校正PID控制器及其在制胶反应釜温度控制中的应用

研究了一种自校正ＰＩＤ控制器，该算法不仅在于对象变化时有较好的适应性，而且能较好地克服负荷扰动．经制胶反应釜温度控制应用表明，该算法效果良好．     

基于自适应CPN的规则自学习模糊控制器设计

基于扩展Ｋｏｈｏｎｅｎ的自组织映射和Ｇｒｏｓｓｂｅｒｇ的竞争算法,得到了一种高度自适应的双向对传网络（ＣＰＮ）,并给出了一类基于此类网络的模糊控制器．根据经验知识对网络离线学习,确定基本的控制规则,利用在线学习算法,实现了规则的自学习．在此算法中,控制器能够自动确定满足控制要求所需规则的个数,并且根据控制目标能够自动获取和校正控制规则．仿真结果展示了控制器应用具体对象的实时控制效果     

基于遗传算法的多变量增量型广义预测控制

针对多变量增量型广义预测控制算法增量系数难于根据系统特性选择的问题,提出基于遗传算法的多变量增量型广义预测控制算法.多变量增量型广义预测控制算法通过将求解出来的控制增量分别乘以相应的增量系数,来提高系统的鲁棒性和稳定性,同时采用阶梯式的控制策略降低多变量广义预测控制算法的计算量,运用改进的遗传算法优化整定多变量增量型广义预测控制的增量系数增强系统的跟踪特性.通过原油常压塔的侧线产品质量控制的仿真,验证了该方法有较好的鲁棒牲和抗干扰性.     

基于FLS的一种广义预测控制器的设计

将模糊逻辑与广义预测控制相结合,提出了一种基于FLS(FuzzyLogicSystems)的广义预测控制器的设计方法,并推导出基于BP算法的参数修正公式·仿真结果表明该方法的有效性·     

一种改进的广义预测控制方法

为了改善建筑结构控制效果,在模型不精确的前提下达到振动控制的目的.采用实际测量和预测相互结合的广义预测控制算法,通过引入相对稳定性矩阵和可调增益参数的办法来改进原控制算法,提高在地震作用时主动控制系统的稳定性.数值仿真表明:单纯附加相对稳定性矩阵来设计控制器虽然可以提高控制系统的稳定性,但控制效果不能保证,只有引入可调增益参数方可保证振动控制的效果;可调增益参数应该根据实际控制的效果进行调整,而相对稳定性矩阵可根据原系统矩阵来选取,最好取对角矩阵;其对角元素选取以改善原控制系统的极点分布为目的.     

The real time cascade generalized predictive control and application to a boiler circuit system

Boiler-circuit system in a circulating fluidized bed conrbustion boiler is a complex and typical industrial process with a large lag and time-delay. Conventional PID algorithm can not obtain satisfied performance, especially in the presence of disturbance. A cascade generalized predictive control (CGPC) strategy, is which the inner loop can restrain the disturbance while the outer loop can eliminate the offset, is proposed in this paper. We develop cascade GPC algorithm instead of conventional PID algorithm in the boiler-circuit system. Simulation on experimental boiler-circuit models of circulating fluidized bed combustion boiler shows strong robustness.     

基于BP神经网络的广义预测控制算法的研究与应用

本文提出了1种基于BP神经网络的广义预测控制算法,其实质是利用BP神经网络来求取广义预测控制的最优控制律.神经网络选用了具有良好逼近性能的BP结构.该算法对广义预测控制算法进行了简化,使其可以应用于快速系统的控制.最后,选用倒立摆系统作为研究的对象,将新算法应用于倒立摆的控制,取得了较好的控制效果.     

基于改进的隐式广义预测控制在燃气发电锅炉主汽压中的应用

针对燃气发电锅炉主汽压控制系统存在非线性、模型参数不确定等问题,提出了一种改进的隐式广义预测控制策略。首先,使用遗忘因子递推最小二乘法进行模型参数辨识,建立主汽压的离散数学模型;其次,在常规广义预测控制理论基础上建立主汽压的隐式广义预测控制系统,简化控制算法,通过在目标函数中增加PI结构,提高系统的鲁棒性。仿真结果表明,相比串级PID和常规隐式广义预测控制,所提控制策略在模型适配时调节时间最多减少20 s,模型失配时超调量最多减少5.08%,调节时间最多降低36 s,系统鲁棒性和抗干扰能力增强;工程应用表明,使用所提策略后主汽压控制偏差在±0.2 MPa之间,控制精度显著提高。改进的隐式广义预测控制较好地满足了工业生产中对主汽压的控制要求,具有较高的研究和应用价值。     

交流伺服系统PFC-PID串级控制的仿真研究

为了提高交流伺服系统的跟踪性能,将预测函数控制（PFC）和PID控制相结合,提出了一种PFC-PID串级控制策略.内环采用PID控制来提高抗干扰性,把内环作为外环PFC控制的广义对象,对广义对象进行拟合简化,得到一阶加纯滞后系统,作为PFC的预测模型,外环采用PFC来获得良好的跟踪性能.通过仿真及与PID控制的比较表明,采用PFC-PID串级控制策略能够改善交流伺服系统的控制特性.     

多变量广义预测控制及一种简化算法

推导了多变量广义预测控制算法，该算法能有效地处理过程的不稳定性和非最小相位特性，并具有良好的解耦性能。同时提出一种处理纯滞后对象的新方法，即将近似法和广义预测控制相结合解决时滞的方案。这种方法可以解决通道之间时滞不同的对象，并且针对广义预测控制算法的复杂性对其简化算法（多变量单值广义预测控制算法）进行了研究。通过仿真研究表明，多变量单值广义预测控制算法在跟踪性、鲁棒性、抗干扰能力等方面都得到很好的控制效果。     

基于仿人智能的复杂关联系统控制

由于复杂关联被控对象难以数学建模，因此在辨识，分析，综合设计和系统实现等方面与常规方法有显著的不同，特别在系统建模的思路上有别于传统数学建模方法，因此，研究复杂关联系统的控制问题在技术理论上有相当技术难度，笔者在总结复杂对象特性的基础上，提出了建立广义控制模型，用智能控制策略对其实现有效控制。文中还对控制系统的结构和控制算法作了研究，工程应用实践说明，采用建立广义控制模型，选取智能控制策略对复杂关联系统实施控制是有效和成功的。     

基于Minimax理论的多机电力系统干扰抑制控制器设计

为了解决具有耦合性能的多机电力系统的干扰抑制问题,提出了一种基于Minimax理论的干扰抑制算法.该方法将广义哈密顿理论进行改进,建立多机励磁系统的伪广义哈密顿形式,并将Minimax理论引入到具有干扰的多机电力系统中.通过构造与性能函数有关的检验函数,对多机励磁系统的最坏干扰程度进行计算,确定最大破坏程度下的干扰抑制控制器.该方法避免了对系统干扰程度的假设,降低了传统干扰抑制方法因为不等式放缩等原因造成的保守性.仿真结果表明,在大扰动影响下,该方法和控制策略能够使系统状态快速收敛于平衡点,能够有效提高电力系统的暂态稳定性能.