基于Laguerre函数模型的大纯滞后系统预测控制

分析了Laguerre函数模型的特点，将系统的大纯滞后划分为已知和不确定两部分，这会大大减少Laguerre函数模型的参数。给出了基于Laguerre函数模型的自适应单值预测控制算法。仿真结果表明，该算法对大纯滞后系统的控制非常有效。鲁棒性好，仅需要很少的先验信息，计算量小，易于应用。     

一种含积分环节系统多步预测多步控制的算法

利用Laguerre正交函数序列对空间函数的良好逼近特性,建立了线性动态系统的Laguerre函数近似模型,该模型不需要对象的阶次和时延等结构知识,通过在线辨识对象的Laguerre系数矩阵,能较好地逼近结构未知系统。另外探讨了含积分环节单变量系统的多步预测和多步控制算法,并进行仿真,结果表明该算法具有较好的控制性能。     

一种增广的Laguerre模型自适应预测控制算法

论文在简述基于Laguerre函数近似模型的自适应预测控制原理、算法的基础上,将现有的仅适用于开环稳定系统的预测控制算法进行扩展,提出一种增广的Laguerre函数模型自适应预测控制算法。该算法对于开环不稳定系统和非最小相位系统同样适用。仿真结果表明基于Laguerre函数模型的预测控制方法对控制变时延、变阶次对象具有较好的鲁棒性。     

一种基于非线性Laguerre模型的预测控制算法

利用Laguerre正交函数逼近非线性动态系统的各阶Volterra级数核 ,建立了系统的Laguerre非线性模型 ,在此基础上推导出基于该模型的非线性系统预测控制算法 ,对一类Wiener非线性系统的控制 ,进行了仿真研究。     

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。     

大纯滞后系统研究与应用

大纯滞后系统是过程控制中常见的系统 ,采用传统控制难以获得满意的控制效果 .目前有效的控制方法主要有Smith控制、模糊控制等 .本文在对Smith控制、模糊控制进行分析的基础上 ,提出了基于预测函数控制的大纯滞后系统 .以上的分析研究均在JX 30 0XDCS中投入实际应用 ,取得实际应用效果     

基于Laguerre 函数近似模型的多变量系统增量型预测控制的算法

探讨了基于Laguerre函数近似模型的多变量系统的增量型多步预测、多步控制算法 ,并进行了仿真 ,结果表明该算法具有较好的控制性能     

一种新型大纯滞后过程控制方案的鲁棒稳定性分析

提出了一种新型的大纯滞后系统的控制方案，该方案无需根据被控对象做出精确的预估模型，仅用常规的PI调节器即可实现系统的控制，仿真试验结果表明：在随动和可测干扰情况下，大纯滞后不影响系统的控制效果和稳定性，系统对于被控对象参数的变化不敏感；系统的抗干扰能力比传统大纯滞后控制方案有了较大提高，干扰可被迅速消除。     

大纯滞后系统研究与应用

大纯滞后系统是过程控制中常见的系统，采用传统控制难以获得满意的控制效果．目前有效的控制方法主要有Smith控制、模糊控制等．本在对Smith控制、模糊控制进行分析的基础上，提出了基于预测函数控制的大纯滞后系统．以上的分析研究均在JX-300X DCS中投入实际应用，取得实际应用效果．     

非线性系统的非结构模型和基于它的广义预测控制器

利用离散Laguerre函数的有关性质,给出了一类离散非线性系统的一个非结构模型;将之用于非线性过程广义预测控制器的设计,得到了一个适用于该类非线性过程的广义预测控制算法,并举例说明该算法的有效性。     

基于Laguerre函数模型的预测控制算法

在简述基于Ｌａｇｕｅｒｅ函数近似模型的自适应预测控制原理、算法及其特点的基础上,将现有的多步预测、单步优化的控制算法扩展为多步预测、多步优化的控制算法,并与传统的广义预测控制（ＧＰＣ）作了比较研究,结果表明基于Ｌａｇｕｅｒｅ函数模型的预测控制方法对变时延、变阶次被控对象的控制鲁棒性明显优于广义预测控制     

基于Lagurre函数的一类非线性系统预测控制

采用有限级Ｌａｇｕｅｒｒｅ级数构成Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ型非线性系统近似模型,并给出基于该模型的Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ型非线性系统的自适应预测控制算法。仿真实验表明,这种自适应控制算法,对系统的时延和阶次以及非线性特性变化有较强的鲁棒性。     

时滞网络预测PI控制算法鲁棒稳定性分析

针对网络中存在的时滞给主动队列管理算法性能带来的不利影响,将Smith预估补偿器与达林算法相结合,提出了一种预测PI控制算法,既利用Smith预估器克服了大时滞给系统性能带来的影响,也减少了控制器参数整定数量.利用控制理论分析了该算法中Smith预估模型与实际对象模型分别存在增益、时间常数和时延失配情况下系统的鲁棒稳定性,并分别给出了保持系统稳定的失配参数条件.理论分析表明,通过适当选择期望闭环传递函数时间常数和预估模型参数,可以使系统获得较强鲁棒性和较快响应速度.仿真试验验证了理论分析的正确性.     

时变系统的Laguerre模型辨识及设计变量（2） ——Kalman滤波法

文章考虑动态线性系统的时变参数是平稳的AR（1）变量，系统为时变的Laguerre模型时的传递函数估计的均方误差（MSE）。在缓慢时变和高阶模型下，利用Kalman滤波算法，得到MSE的近似表达式。最后得到了Kalman滤波算法的设计变量的最优解。