多变量系统的广义预测控制

本文介绍一种针对多变量专家控制系统提出的预测解耦方法,该方法是用隐式递推广义预测方法预估出各变量之间的影响,然后加到控制中得以实现的。即使在系统结构未知或变化的情况下,仍可获得次优解,具有很强的鲁棒性。仿真结果表明,方法是有效的。     

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.     

线性多变量系统频域稳定性的迭代分析

本文在频域中研究了线性多变量反馈系统的迭代稳定性问题。通过对系统回差矩阵进行分裂，讨论了一般迭代方法的收敛性与系统稳定性之间的关系，得出了迭代收敛性等价于系统的闭环稳定性的结论，并由此得到３个实用的频域稳定性的判据。     

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。     

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。     

多变量系统的广义预测控制

本文提出一种多变量自校正广义预测控制算法,该法适用于输入输出不同维、各个通道时滞不等和开环不稳定、非最小相位的多变量系统,它更适合于过程控制,对时滞的变化和阶的不确定性均具有较强的鲁棒性,具有广泛的应用前景.     

用频域模型近似多变量系统时的反馈稳定性

本文研究线性多变量系统当其模型不能精确获得时的频域稳定性问题。使用真实系统的近似频域模型，通过线性算子在复频域上的压缩条件，利用系统构模误差矩阵的范数运算得到了真实系统开环逆的范数上界以及近似模型闭环稳定后使实际系统也保持闭环稳定的一个新的充分条件；所得结果亦可应用于开环不稳定最小相位系统。     

多变量非线性系统模糊直接广义预测研究

对参数未知多变量非线性系统提出一种模糊直接广义预测控制算法．该算法将多变量非线性系统转化为多变量时变线性系统,然后利用模糊系统来逼近控制增量表达式,对控制器参数向量即网络权值向量中的未知向量基于跟踪误差进行自适应调整．     

基于Laguerre函数模型的多变量广义预测自适应控制

通过对Laguerre函数模型结构的分析 ,把多变量广义预测自适应控制方法应用于该模型中 ,利用Laguerre函数模型近似控制对象系统结构 ,将模型中间参量的辨识和模型的预测输出有效的统一了起来 ,克服了单纯基于参数化模型预测控制通常需要已知系统的时延和阶次的局限 ,为适合该类模型的工业对象应用提供一种有参考价值的控制方法。     

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。     

广义预测控制的鲁棒性分析

分析了广义预测控制的状态空间结构,指出其实质是状态反馈;推导了在存在建模误差时闭环系统传递函数与标称系统传递函数之间的关系,并结合小增益定量给出了频率域中闭环系统鲁棒稳定的条件,仿真倒子验证了条件的正确性。     

一类线性多变量定常系统的稳定性判据

本文对系数矩阵较许瓦兹分块矩阵更广泛的系统给出了两个稳定性判据,从而提供了一种多变量定常系统稳定性分析的方法。     

污水处理过程的多变量预测控制

提出了一种针对活性污泥法污水处理系统的多变量预测控制策略,并将该策略应用到污水处理的脱氮上,对污水中氨氮与硝酸氮浓度实施多变量预测控制。通过对国际水质协会活性污泥1号模型(A SM 1)的闭环计算机仿真表明,应用该算法可实现对污水中氮含量浓度的有效控制,减小系统输出的波动,稳定最终输出。     

一种特征变量广义预测控制方法

针对一类具有统计运动规律的复杂生产过程系统难以控制问题,提出了一种新的广义预测控制方法,即直接利用特征向量而非状态变量,通过工况模式所属类别的变化来描述系统的动力学特性,进行控制器设计.在前期二维工作的基础上,将该方法推广到高维.以三维情形为例,根据安阳钢铁厂400烧结机的实际工况数据,首先提取工况特征变量并进行模式类别划分,其次通过定义描述模式运动的变量来建立系统的预测模型,最后根据新变量进行广义预测控制.研究结果表明:该方法能够有效描述系统的统计特性,并根据实际工况数据及预测模型直接辨识得到控制器中的参数,对系统进行了有效的控制,解决了该类系统难以控制问题.     

多变量广义预测控制系统的闭环稳定性分析及其在造纸过程中的应用

本文导出了多变量广义预测控制系统的闭环结构，并分析了闭环系统的稳定性，为设计多变量广义预测控制系统提供了理论依据。     

柔化因子对广义预测控制稳定性的影响

在内模控制结构下，利用广义预测控制从对象至闭环特征多项式的系数关系，讨论了在Nu=1，λ=0的前提下，柔化因子。的选取对闭环系统稳定性的影响，并给出了根据阶跃响应系数保证闭环系统稳定的参数α的设计准则．这些理论结果为设计广义预测控制系统的稳定性提供了依据。     

多变量非线性控制系统频域稳定性判据

基于广义频率响应函数矩阵,讨论了多变量非线性系统的稳定性问题。文中得到了多项式类多变量非线性系统的稳定性判据,它与李雅普诺夫方法相比在工程上更容易使用。最后通过仿真实例对结论进行了验证。     

一类工业过程广义预测控制的闭环稳定性

分析一类常见工业过程采用具有前置滤波器的ＧＰＣ的闭环稳定性和鲁棒性，给出模型参数失配的允许范围．     

有限时域广义预测控制稳定性的改进证明方法

采用李雅普诺夫第二方法直接证明了有限进域方义预测控制器（ＧＰＣ）可使系统闭环稳定,从而大大简化了该有限时域ＧＰＣ控制器稳定性的证明;指出当λ→０时,有限时域ＧＰＣ控制器逼近实现零终点状态约束的最小能量控制器,进上步揭示出了该控制器实现闭环稳定的本质原因,最后,给出了在极限条件下有限时域ＧＰＣ控制器与Ｋｌｅｉｎｍａｎ控制器等价性的更加简洁的证明。     

基于频域的广义预测控制器的鲁棒性分析

推导了广义预测控制器 ( GPC)的闭环反馈结构 ,采用小增益定理获得了存在建模误差( MPM)情况下 GPC鲁棒稳定的一个充分条件。然后在频域内分析了 GPC控制器的参数选择对其鲁棒性的影响。