一种多变量隐式极点配置自校正控制器及其应用A

本文提出了一种极点配置自校正控制器.该控制器不仅能控制开环不稳定或非最小相位 系统,而且能控制具有任意、未知或变化传输延时结构的多变量系统.该控制器采用隐式方式 来实现即利用输入输出数据直接辨识控制器的参数.这样不仅避免在线解矩阵方程,而且增 加算法的鲁棒性.仿真和实时控制多变量电加热系统的结果表明该控制器具有好的控制性能.     

隐式自校正广义预测控制器及其全局收敛性

通过引入等价性能指标,给出了一种基于CARIMA模型、考虑模型误差的隐式自校正广义预测控制器.并通过构造两个辨识器,使控制器的全部参数能递推估计.文末给出了当采用改进型最小二乘法和随机逼近法估计参数时的自校正广义预测控制隐式算法的全局收敛性证明.     

显式Clarke-Gawthrop自校正控制器

基于原始CARMA模型的在线辨识和显式多步自校正递推预报器,本文提出了显式Clarke—Gawthrop自校正控制器,仿真例子说明了所提出的结果的有效性。     

极点配置显式自校正前馈控制器

一、极点配置前馈控制器假设系统用CARMAx模型描写为Ay(t)=q~(-k)Bu(t)+q~(-d)Dv(t)+Ce(t) (1)其中A,B,C,D是滞后算子q~(-1)的多项式;k,d为时滞,k≤d;y(t),u(t),v(t)分别为系统输出、控制和干扰;e(t)是零均值、方差为σ~2的白噪声.     

多变量系统的隐式广义预测自校正控制算法

针对双输入双输出机炉协调控制系统,介绍了一种隐式广义预测自校正控制算法并对其进行仿真研究,分析仿真结果,总结参数变化对整个系统性能的影响,结果证实了算法的有效性。     

调节-跟踪最优自校正控制器*

本文改进了文[1]的设计,减少了预估参数和迭代寻优的复杂运算,而且使系统的调节和跟踪性能最优。     

一种新的预测自校正控制器

本文通过在指标函数中引入加权多项式，为由脉冲响应模型描述的系统提出一种基于多步预测的极点配置自校正控制器，这种控制器能确保控制系统的稳定性，并能消除控制系统的稳态误差，算法的计算也比其它的预测控制算法如ＭＡＣ，ＧＰＣ等小。     

鲁棒自校正控制器的某些进展*

本文就作者所了解的近些年来确定性系统自校正控制器鲁棒性研究的某些结果作一下简介,并提出了几点展望。     

隐式自校正增量型模型算法控制器的全局收敛性

本文给出了一种基于脉冲响应模型的隐式自校正预测控制器，利用两个辨识器证明了其全局收敛性。     

隐式多变量广义自校正控制器

本文提出了具有在线选择加权阵的两种多变量自校正控制器.加权阵的在线选择和自校正控制算法都采用隐式方案来实现.本文还证明了该自校正控制器具有全局收敛性.     

隐式极点配置自校正解耦控制器

针对一类多变量系统,本文提出了一种新的极点配置自校正解耦控制算法,它能通过参数估计直接获得控制器参数,运算量很小,数字仿真表明本算法具有较好的性能。     

一种新的PID自校正调节器

提出了一种新的ＰＩＤ自校正调节器，这种调节器是基于Ｓｃｈｗａｒｚｅ的系统辨别方法和Ｌａｔｚｅｌ的参数整定方法基础上设计的、仿真实例和实际运行表明该控制器是可行的。     

带指数遗忘因子的直流电机自校正控制

直流电动机实际运行中,模型参数往往会受到运行环境、工况等条件的影响而发生变化,从而导致其系统模型的不确定性.为解决在上述条件下的控制器设计问题,本文介绍了一种带指数遗忘因子(Exponential Forgettring)的自校正调节(Self-tuning Regulation)控制算法.该算法利用带有指数遗忘因子的...