一种可分非线性系统的自校正广义预测

对一类可分非线性系统,采用Hammerstein模型的基本框架,用神经网络对非线性部分建模,线性部分采用受控自回归积分滑动平均模型。对此模型的线性部分设计广义预测控制器,得出线性部分的控制量。根据此控制量,引入一逆神经网络,结合原来的神经网络模型,通过对逆神经网络权值的调整,使神经网络模型的输出为线性部分的控制量,同时得到逆神经网络的输出,即非线性系统的控制量。克服了Hammerstein模型中非线性部分的反函数存在性和惟一性的问题。仿真结果验证了该设计的有效性。     

隐式广义预测自校正控制算法的混合仿真研究

利用广义预测控制与动态矩阵控制的等价性，根据动态矩阵控制中误差校正原理，对广义预测控制算法中的开环预测向量ｆ作了修正，并通过模拟仿真仪对该算法进行了混合仿真研究。     

基于模糊神经网络的车用发动机智能故障诊断系统

针对车用发动机故障多,且具有模糊性和复杂性的特点,提出了一种基于模糊神经网络的车用发动机故障诊断专家系统。该设计结合了神经网络、模糊逻辑以及专家系统的优点,在利用神经网络对电控汽油机进行故障诊断的基础上,引入模糊逻辑的概念,采用模糊隶属函数来描述这些故障的程度,系统推理速度快,容错能力强。并运用MATLAB的图形用户界面(GUI)功能,设计了一种全新的人机交互界面,增加系统的易操作性,方便用户使用,更新系统简单直观。     

受约束动态矩阵控制算法的仿真研究

针对有约束动态矩阵控制问题,以输出预测值与未来参考轨迹序列误差的绝对值之和作为性能指标,对输入受限的动态矩阵控制算法进行了仿真研究。仿真实例验证了该算法有效。     

抗生素发酵过程的模型辨识

分析了目前洁霉素发酵过程中确定补料量存在问题.提出了基于神经网络的辨识方法建立洁霉素发酵过程逆动力学模型的方案.以生产发酵批报为基础,精选出率高的批报数据作为教师数据,采用遗传算法和BP算法相结合的混合算法对网络进行训练,建立了实用模型,并进行了实验验证.结果表明该辨识模型是可行的,具有实用价值.     

基于预测控制的电厂取水口物模实验的仿真研究

针对广东沙角发电总厂A厂取水口泥沙淤积积情况比较严重，曾发生了两次取水口塞堵事件，造成了电厂不能正常运行的严重后果，利用大型实验水槽系统对A厂的取水口泥沙淤积和冷取水进行了物理模拟实验的仿真研究。为了模拟水流的涨落潮变化过程，本实验将模型规划为双向进向水的形式，在上下游同时进行流量控制和水位控制，本文利用一种新的潮控方法，并对潮流的控制采用双变量广义预测隐式自校正控制算法，在长达6天6夜的连续运行情况下，表明该方法使用可靠，精度高，而且重复性极佳。     

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。     

基于神经网络的发动机空燃比自校正控制系统

将神经网络同自校正控制相结合,提出了一种基于神经网络的自校正喷油控制系统,它由一个自校正控制器和一个能够在线辨识的神经网络辨识器组成。该系统适用于以汽油作为燃料的发动机系统在不同工况下对空燃比的控制要求。实验结果表明,该神经网络自校正喷油控制系统具有很好的自适应性、鲁棒性和快速性,它可以克服由于制造、磨损以及参数变化所造成的各种误差,且结构简单,占用内存少,在线训练时间短,运算速度快,学习能力强,可无差跟踪系统的目标设定值。     

一种改进的隐式广义预测自校正控制算法

本文基于CARIMA模型提出了一种简单的隐式广义预测自校正控制算法。它避免了在线求解Dioaphantine方程;利用并列预测器问的特点,直接辨识输出预测器中的参数;并利用GPC与DMC控制律的等价性来直接推求开环预测向量。数字仿真与混合仿真结果表明了这种控制器性能良好。该算法具有算法简单、使用范围广,鲁捧性强等特点。