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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 922 毫秒

1.  基于多代理技术的分布式模型预测长期电压稳定紧急控制  被引次数:1
   喻振帆  谢敏  刘明波《电网技术》,2012年第4期
   将分布式模型预测控制方法应用于电力系统长期电压稳定紧急控制器设计,重点解决如何将大系统的在线滚动优化问题转化为若干个子系统的在线协同优化问题。在寻优过程中,利用各子系统优化目标函数的凸组合构造全局优化目标函数,通过迭代和网络通信共同求解该分布式优化问题,使系统达到纳什均衡点的收敛性得到提高。此外,根据分布式模型预测控制算法和多代理技术之间的共同性,利用Matlab和JADE在优化计算和面对代理编程方面的优势,提出并构建一种适用于分布式模型预测控制算法的多代理系统,在各子系统间实现了对滚动优化问题的并行求解。新英格兰10机39节点系统上的仿真计算验证了所提方法的有效性。    

2.  基于区间运算的字典序多目标模型预测控制  
   何德峰  黄骅  王蕾《化工自动化及仪表》,2013年第40卷第3期
   考虑优化级多目标优化控制问题,提出一种基于区间运算的字典序多目标模型预测控制算法。对约束线性系统,结合字典序列法和滚动优化原理,建立按优先级定义的分层多目标模型预测控制策略。在此基础上,引入区间运算法则,在线求解预测控制量。通过一双容水箱单输入双输出液位控制,仿真验证了该方法的有效性。    

3.  基于在线子空间辨识的自适应预测控制  
   罗小锁  丁宝苍  邹涛《化工自动化及仪表》,2010年第37卷第10期
   针对实际工业工程中存在非线性、时变的特点,提出一种基于子空间辨识的自适应预测控制方法。利用滚动窗口在线更新R阵,得到新的预测模型参数矩阵,通过比较更新前和更新后的预测误差来决定是否更新预测模型。将此控制方法应用于2-CSTR过程控制的仿真试验,通过与自适应模糊控制、PID控制器的比较,说明了该方法的优越性。    

4.  电厂过热汽温的智能预测控制方法  
   朱红霞  沈炯《能源研究与利用》,2012年第1期
   电厂过热汽温对象具有大惯性、大迟延和非线性等特性,常规控制策略难取得满意的控制效果。为此,提出一种基于免疫优化的智能预测控制方法,它将离线辨识得到的模型作为预测模型,然后利用实数编码的免疫优化算法在线实现预测控制的滚动优化,给出每个采样时刻的最优控制量。将其应用于过热汽温控制系统进行仿真研究,结果表明该智能预测控制方法具有优良的控制品质。    

5.  基于遗传算法的模型辨识及不对称优化自校正PID控制  被引次数:1
   许春华 皮道映《机电工程》,1999年第16卷第5期
   对模型类型已知,但参数变化的对象,提出一种改进的遗传算法来在线辨识模型的参数,用不对称优化法在线调整的PID控制器的参数,实现PID自校正控制。算法根据系统跟踪误差改变辨识精度,从而大大减少了辨识计算量;用保留收敛值二次取种的方法来预测遗传算法的早收敛问题,提高了搜索的精度与速度,防止辨识时出现死循环。仿真表明,该控制器对于变参数对象可获得满意的控制效果。    

6.  基于PSO的预测控制及在聚丙烯中的应用  被引次数:1
   夏晓华  刘波  栾志业  金以慧《控制工程》,2006年第13卷第5期
   输入输出受限非线性系统的预测控制问题,可以看作是一个难以直接求解的约束非线性优化问题。针对预测控制在解决此类优化问题时,存在易收敛到局部极小或者非可行解,对初始值敏感等缺点,提出了一种基于微粒群优化方法的非线性预测控制算法。采用微粒群优化算法(PSO)作为模型预测控制的滚动优化方法,在线实时求解最优控制律。将PSO与序贯二次规划(SQP)算法进行对比仿真实验,求解两个标准函数优化问题,结果表明PSO能够快速有效地求得全局最小点,而SQP则很容易陷入局部极小点。将该算法应用于丙烯聚合反应过程的温度控制中,仿真结果显示了该方法的有效性。    

7.  分片线性逼近及其在预测控制中的应用  
   许鋆  黄晓霖  王书宁《控制工程》,2010年第Z1期
   介绍了分片线性逼近的相关理论并将其应用于预测控制。自适应链接超平面模型(AHH)是一种具有应用潜力的分片线性模型。采用AHH模型对被控制系统进行建模,由于AHH模型的辨识算法是自适应的,整个过程简单易实现。随后,在线解一个开环优化问题得到最优控制序列并应用滚动优化控制策略对系统进行控制。并且证明此开环优化问题实质上可以看成一系列子问题,每个子问题都是二次规划问题,因此,全局最优解的存在性得以保证。对于实际问题,提出了一个下降算法用以搜索局部最优解,仿真结果表明,基于AHH模型的预测控制具有一定的应用前景。    

8.  约束系统优化控制的LMI方法及其滚动时域实现  
   韩光信  王立国  孟亚男  姜德龙《吉林化工学院学报》,2003年第20卷第2期
   研究了系统存在控制量约束时的优化控制问题.在线性矩阵不等式(LMI)优化和多目标控制的框架下,融合预测控制的滚动优化原理提出了一种滚动时域H∞性能控制方法.通过滚动优化在线协调控制性能要求和系统约束,充分利用有限的控制量提高控制性能.    

9.  基于CARIMA模型GPC算法的感应电机直接转矩控制  
   吕勇《适用技术之窗》,2011年第1期
   针对感应电机直接转矩控制在低速时转矩脉动大等缺点,本文首次提出了一种基于CARIMA模型的广义控制算法,并使其应用于感应电机的直接转矩控制。该算法直接作用于直接转矩控制中的转速控制,不依赖于电机的具体模型,通过系统辨识与参数估计获得算法模型参数,具有在线辨、滚动优化和对模型的要求不高等优点。通过仿真表明,此算法提高了感应电机直接转矩控制的控制精度和低速性能。    

10.  基于自适应粒子群优化算法的预测控制算法及其在加热炉支管平衡中的应用  
   刘波  张丽香  黄德先《现代化工》,2004年第24卷第Z2期
   多变量和输出受限系统的预测控制问题一般表现为一个不易直接求解的多变量且多约束的非线性动态规划问题.传统优化方法在解决此优化问题时,存在易收敛到非法解或局部极小、计算时间长以及对模型参数与初值依赖性强的缺点.提出了一种基于自适应粒子群优化的预测控制算法(APSO-DMC),采用自适应粒子群优化算法(APSO)作为模型预测控制的优化方法,在线实时求解最优控制律,从而有效地克服了传统优化方法的不足.将此算法应用于常减压装置加热炉支管温度平衡控制中,仿真试验结果显示了该方法的有效性.    

11.  一种滚动时域估计方法在目标跟踪中的应用  
   王曌  刘志远  裴润《机器人》,2001年第Z1期
   针对目标跟踪问题中存在的约束问题 ,拓展模型预测控制 (MPC)的在线滚动优化原理 ,介绍了一种能够将有约束的滤波问题转换为最优状态估计问题的滚动时域估计 (MHE)方法 ,并通过引入一个到达代价 (arrivecost)函数 ,有效地缩减了滤波所需的计算量 ,最后 ,将此方法应用于目标跟踪问题 ,仿真研究表明该估计器具有较好的效果    

12.  复杂环境下多无人机协作式地面移动目标跟踪  被引次数:2
   王林  彭辉  朱华勇  沈林成《控制理论与应用》,2011年第28卷第3期
   针对多无人机(UAV)协同地面移动目标跟踪问题展开研究.提出一种基于主动感知的问题求解框架,建立多UAV协同目标跟踪问题模型;在此基础上,采用分布式无色信息滤波实现目标状态融合估计与预测;然后,基于预测目标状态,结合滚动时域控制与遗传算法设计一种多UAV在线协同航迹规划算法.仿真结果表明:结合预测目标状态在线优化UAV航迹能够获得更好的目标跟踪性能.    

13.  考虑广域测量时滞的广义预测电网阻尼控制  
   王宇静 于继来《电网技术》,2009年第33卷第4期
   针对大型电力系统模型的复杂性和时变性使得离线计算结果可靠度不高的问题,利用广域测量条件下数据实时同步高速采集的优点,将广义预测控制理论应用于电网阻尼控制系统,提出一种适用于广域测量条件的电力系统阻尼控制器设计方案,以实现系统的实时监测、滚动优化和反馈控制。该方案引入预估补偿器以克服远方反馈信号的时滞对控制性能的影响;通过在线辨识参数不断修正广义预测控制器模型和预估器参数进行优化控制,达到改善互联电网阻尼、抑制低频振荡的目的。基于EPRI 36节点系统和国内某实际电网的仿真试验结果证实了控制方法的有效性。    

14.  考虑广域测量时滞的电网广义预测阻尼控制  
   王宇静  于继来《电网技术》,2009年第33卷第4期
   针对大型电力系统模型的复杂性和时变性使得离线计算结果可靠度不高的问题,利用广域测量条件下数据实时同步高速采集的优点,将广义预测控制理论应用于电网阻尼控制系统,提出一种适用于广域测量条件的电力系统阻尼控制器设计方案,以实现系统的实时监测、滚动优化和反馈控制.该方案引入预估补偿器以克服远方反馈信号的时滞对控制性能的影响;通过在线辨识参数不断修正广义预测控制器模型和预估器参数进行优化控制,达到改善互联电网阻尼、抑制低频振荡的目的.基于EPRI 36节点系统和国内某实际电网的仿真试验结果证实了控制方法的有效性.    

15.  基于RBF神经网络的改进多变量预测控制  被引次数:2
   杨鹏  刘品杰  张燕  李永富《控制工程》,2009年第16卷第1期
   针对一类多输入多输出非线性被控对象,提出一种基于单神经网络的预测控制算法,应用RBF神经网络对非线性系统进行辨识,并计算被控系统多步预测输出值.该方法通过对传统预测目标函数加以改进,给出一种带微分项的多步预测目标函数,通过迭代寻优实时给出优化控制量.该方法实时性好,简化了传统预测控制算法,加快了滚动寻优的速度,有效地抑制了系统惯性和输入时滞所带来的超调,减小了模型误差、干扰及不确定性对控制器的影响.仿真及应用结果表明了该方法的有效性.    

16.  一种子空间辨识的广义预测控制算法  
   林远宗  余楚中《微型机与应用》,2011年第30卷第19期
   针对广义预测控制(GPC)模型中输入输出数据可能存在噪声和系统先验结构信息未知导致的难于辨识问题,提出了一种子空间辨识的广义预测控制算法。该算法采用变遗忘因子的子空间辨识方法,按照预测优化值与参考输出值的误差构造变遗忘因子,调整采集数据权重,进行在线辨识以提高灵敏度和控制效果。实验结果验证了所提出算法的有效性。    

17.  基于可行扰动的非线性预测控制实时迭代算法设计  
   黄骅  何德峰  俞立《陶瓷科学与艺术》,2011年第6期
   针对非线性模型预测控制中滚动优化问题在线求解的困难,提出一种基于可行扰动的实时迭代优化算法。将可行扰动策略引入滚动优化中,保证算法快速收敛且具有提前终止能力。通过对运动小车以及连续搅拌反应釜的仿真研究,验证了该算法的有效性。    

18.  基于T-S模型的模糊预测控制研究  被引次数:10
   邢宗义  胡维礼  贾利民《控制与决策》,2005年第20卷第5期
   提出一种基于T—S模型的模糊预测控制策略.利用模糊聚类算法高线辨识T—S模型,采用带遗忘因子的递推最小二乘法进行模型参数的选择性在线学习;对模糊模型在每一采样点进行线性化,将T—S模型表示的非线性系统转化为线性时变状态空间模型,并将约束非线性优化问题转化为线性二次规划问题,解决了非线性预测控制中如何获得非线性模型和非线性优化在线求解的难题.将预测域内的线性模型序列作为预测模型,减小了模型误差,提高了控制性能.pH中和过程的仿真验证了该方法的有效性.    

19.  一种扰动自适应的鲁棒预测控制算法  被引次数:2
   韩恺  赵均  ZHU Yucai  徐祖华  钱积新《化工学报》,2009年第60卷第7期
   针对实际生产中扰动的时变性,提出了一种扰动自适应的鲁棒预测控制(RAMPC)算法以提高扰动抑制性能。采用时间序列(ARMA)模型在线辨识系统的不可测扰动,通过基于多次迭代思想的递推辨识算法(multi-iteration pseudo-linear regression,MIPLR)来保证在线辨识的质量和收敛速度。考虑到数据与辨识模型的不确定性,改用min-max形式描述MPC算法的控制作用优化命题,并将在线辨识过程中的误差数据引入min-max命题,使在线辨识与控制作用鲁棒优化求解紧密结合起来,提高算法鲁棒性。进一步将此min-max问题转换为一个等效的非线性min问题,并采用多步线性化方法实现快速求解,解决了传统min-max方法在线计算负荷高的问题。仿真结果表明了该算法的有效性。    

20.  基于自适应云粒子群算法的Wiener模型辨识  
   张朝龙  余春日  江善和  李彦梅      吴文进《计算机应用研究》,2012年第29卷第11期
   针对非线性系统Wiener模型的系统辨识问题,提出一种基于自适应云模型的粒子群优化(ACMPSO)算法的辨识方法。ACMPSO算法利用云模型实现优秀粒子的遗传和进化操作,根据进化状况动态调整云模型的参数,自适应地控制云模型算法的寻优范围和精度,有较强的全局搜索和局部求精能力。仿真实验证明该算法寻优精度高于其他主要PSO算法;将该算法应用于Wiener模型的系统辨识,通过实验证明了该辨识方法优于当前其他方法。    

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