基于预测PI的多变量控制在锅炉燃烧系统中的应用

在锅炉的燃烧控制系统中,燃烧对象是一个具有多变量、强耦合、强干扰、大滞后等特性的复杂过程系统,常规的PID控制无法满足实际需求。针对该问题,提出了将动态解耦方法与非线性最小二乘优化算法相结合,得到降阶模型,并运用预测PI控制算法进行控制研究。仿真结果表明：基于降阶模型的预测PI解耦控制策略具有良好的稳定性和鲁棒性,且抗干扰能力强,具有一定的实际应用价值。     

基于并行支持向量机的多变量非线性模型预测控制

提出一种基于并行支持向量机的多变量系统非线性模型预测控制算法．首先，通过考虑输入、输出间的耦合，建立基于并行支持向量机的多步预测模型；然后，将该模型用于非线性预测控制,提出新的适用于并行预测模型的反馈校正策略，得到最优控制律．连续搅拌槽式反应器（CSTR）的控制仿真结果表明,该算法的性能优于基于并行神经网络的非线性模型预测控制和基于集成模型的非线性模型预测控制．     

基于滑模预测控制的海底采矿车轨迹跟踪算法

海底采矿车多工作于稀软底质,其面临的外部扰动较大,难以快速收敛跟踪误差,精准地跟踪预设轨迹。为此,本文提出了一种海底采矿车的滑模预测控制（sliding model predictive control,SMPC）轨迹跟踪算法。基于海底采矿车的运动学模型,首先设计滑模控制率实现轨迹跟踪误差快速收敛,其次利用少预测时域的线性时变模型预测控制算法（linear time varying model predictive control,LTV-MPC）优化该滑模控制率。而后,通过证明滑模控制率收敛和模型预测控制稳定,保证了闭环控制系统的稳定性。RecurDyn&Simulink联合仿真结果表明,与单一的滑模控制（sliding mode control,SMC）和线性时变模型预测控制算法相比,所提出的SMPC轨迹跟踪算法提高了轨迹跟踪精度,且算法具有较好的实时性。     

基于模糊线性化预测模型的HVAC系统温度控制

针对暖通空调（HVAC）系统难以控制的问题，提出一种基于max-product推理的Mamdani模糊模型预测控制策略．首先利用一步模糊预测模型的结构分析得到其解析表达式，获得系统在k＋1时刻的线性化预测模型；然后基于模糊线性化模型进行模型预测控制器设计．对HVAC系统的仿真和实验结果表明，该算法是一种跟踪性能好且鲁棒性强的有效控制算法．     

简化模型预测控制及仿真研究

本文介绍了简化模型预测控制算法ＳＭ－ＰＣ，指出ＳＭＰＣ算法是作为克服内部模型控制（ＩＭＣ）因式分解中求取过程传函逆阵费时等缺点而推出的一种简化算法。将本算法通过对一个多侧线精馏塔进行仿真，结果表明此算法具有良好的控制效果     

基于最优保留遗传算法的非线性模糊预测控制

针对传统的模型预测控制不能很好解决具有严重非线性、不确定性的对象或过程的控制问题，提出将模糊模型用于描述对象的非线性动态特性，通过将模糊模型的输出反馈作为模型输入，从而构成了模糊多步预测器。采用一种收敛精度高、速度快的具有最优保留特性遗传算法(EGA)，依据模型预测输出在线滚动求解控制律的非线性预测控制算法。仿真结果表明该算法对一类非线性系统具有较快的响应速度和较强的抗干扰能力。     

互连线高效时域梯形差分模型降阶算法

为了进一步提高现有互连电路模型降阶方法的精度和效率,提出一种基于时域梯形法差分的互连线模型降阶方法.首先将互连电路的时域方程用梯形法差分离散后获得一种关于状态变量的递推关系,形成了一个非齐次Krylov子空间;然后利用非齐次Arnoldi算法求得非齐次Krylov子空间的正交基,再通过正交基对原始系统进行投影得到降阶系统.该算法可以保证时域差分后降阶系统和原始系统的状态变量在离散时间点的匹配,保证时域降阶精度,同时也保证了降阶过程的数值稳定性及降阶系统的无源性.与现有的时域模型降阶方法相比,文中算法可降低计算复杂度;与频域降阶方法相比,由于避免了时频域转换误差,其在时域具有更高的精度.     

一种约束输入输出的隐式广义预测控制新算法

基于CARIMA模型提出了一种约束输入输出的隐式广义预测控制算法.针对广义预测控制问题,在整个预测时域和控制时域,对输入幅值,输入增量和输出幅值施加了约束,引入了输入输出柔化系数,从而简化了目标函数,减小了计算量,该算法不必求解逆矩阵;并采用了隐式广义预测自校正控制算法,利用并列预测控制器间的特点,直接辨识输出预测器中的参数,从而避免了在线求解Diophantine方程.该算法占用内存小,计算速度快,仿真结果表明该算法具有良好的控制性能.     

特殊天气污水溶解氧浓度的自适应广义预测控制

污水处理过程具有非线性、时变、大滞后的特点,尤其在雨天暴雨等特殊天气下,污水的入水波动会对控制器造成严重干扰。文中提出一种基于模糊神经网络模型的自适应广义预测控制算法,实现对污水处理过程中溶解氧浓度的实时控制。该算法利用反馈线性化思想实现自适应广义预测控制器的设计,在证明其李雅普诺夫稳定的同时,得到修正系统的受控自回归积分滑动平均模型参数自适应规则,动态调整模型参数使系统跟踪误差达到最小。仿真实验结果表明,该算法能够稳定、快速地控制溶解氧浓度,具有较强的抗干扰能力和鲁棒性,该控制算法特别适合用于污水处理过程的特殊天气（如雨天和暴雨天）中。     

一种基于多步预测的多变量自校正控制算法

本文提出一种简单的基于多步预测的自校正控制算法.该算法以 CARIMA 模型为基础,采用多步预测、优化,使其具有较强的鲁棒性.本文提出的算法简单、易于实现,只需较少的关于系统的验前知识.     

Multivariable process identification for mpc: the asymptotic method and its applications

In this work we will introduce the asymptotic method (ASYM) of identification and provide two case studies. The ASYM was developed for multivariable process identification for model based control. The method calculates time domain parametric models using frequency domain criterion. Fundamental problems, such as test signal design for control, model order/structure selection, parameter estimation and model error quantification, are solved in a systematic manner. The method can supply not only input/output model and unmeasured disturbance model which are asymptotic maximum likelihood estimates, but also the upper bound matrix for the model errors that can be used for model validation and robustness analysis. To demonstrate the use of the method for model predictive control (MPC), the identification of a Shell benchmark process (a simulated distillation column) and an industrial application to a crude unit atmospheric tower will be presented.     

Model predictive position control of permanent magnet synchronous motor servo system with sliding mode observer

In order to improve the control accuracy and robustness of permanent magnet synchronous motor (PMSM) servo system, a new non-cascade predictive control strategy is proposed to replace the traditional three-closed-loop servo control in this paper. The design process is as follows. First, the state variables and a discrete-time state space model of motor are defined; meanwhile, the lumped term of disturbance is included in the motor model. Second, the optimal cost function is chosen to design the model predictive controller (MPC). Then, according to the uncertain parameters and external disturbance, the sliding mode observer (SMO) is introduced to estimate and compensate the disturbance. Finally, the comparative experimental result proves that the proposed predictive control method not only has less regulation parameters but also has high position tracking accuracy and strong anti-interference ability even under different conditions.     

基于远程预报辨识的非线性广义预测控制算法

推导了基于远程预报辨识的非线性广义预测控制算法.该算法在辨识基于Hammer-stein 模型的非线性过程时,采用了预测控制算法中远程预报的思想,并在广义预测控制器的设 计上采用了新的优化指标,这就使辨识机制与控制机制有机地结合起来,对系统的阶次不确定 有很好的鲁棒性.     

价格调整模型及价格系统的控制

本文提出了离散双线性价格改革最优控制模型.并证明为了保证人民生活水平,工资率的 控制可用模型中的状态反馈器来实现.文中还给出了目标价格流形可达并稳定的充要条件, 为工资率状态反馈器的参数设计提供了理论依据,也为因国民收入超分而导致的通货膨胀提 供了理论说明.     

时滞系统的多步预报控制

本文针对具有模型不确定性的时变大时滞系统，提出一种带监测及切换系统的多步预报控制算法。该方法的主要设计思想是对系统在包括时滞范围在内的未来时刻的输出作出预报，依此预报值进行滚动优化和闭环极点配置，同时，增加一层监测及切换系统，以保证整个系统的稳定性。理论分析及仿真实验表明，该方法能有效地用于时变大时滞对象的控制，是一种鲁棒性好的控制算法。     

Decentralized predictive thermal control for buildings

This paper studies the problem of decentralized control design for thermal control in buildings, to achieve a satisfactory trade-off between underlying performance and robustness objectives. An output-feedback, model predictive framework is used for decentralized control which is based on a reduced order system representation. It entails the use of decentralized extended state observers to address the issue of unavailability of all states and disturbances. The decision on control architecture selection is based on an agglomerative clustering methodology developed previously [22]. The potential use of the proposed control design methodology is demonstrated in simulation on a multi-zone building, which quantifies the tradeoffs in performance and robustness with respect to the degree of decentralization.     

一种新的三维模型水印频域算法

从提高三维模型数字水印的鲁棒性和效率出发．提出一种新的频域水印算法。该算法利用网格拓扑结构．构建出目标顶点所处的局部几何空间．进而提取出适用于DCT变换的信息序列,修改频域系数嵌入水印：然后通过逆向DCT转回空域信号,修改目标顶点在局部几何空间中的位置得到含水印模型。算法实现简单．水印检测无需预处理．且能有效抵抗平移、旋转、缩放、剪切、网格简化等攻击。实验结果表明,该算法具有很好的鲁棒性、水印的不可感知性、水印检测高效准确的优势。     

一种新的三维模型水印频域算法

从提高三维模型数字水印的鲁棒性和效率出发,提出一种新的频域水印算法。该算法利用网格拓扑结构,构建出目标顶点所处的局部几何空间,进而提取出适用于DCT变换的信息序列,修改频域系数嵌入水印;然后通过逆向DCT转回空域信号,修改目标顶点在局部几何空间中的位置得到含水印模型。算法实现简单,水印检测无需预处理,且能有效抵抗平移、旋转、缩放、剪切、网格简化等攻击。实验结果表明,该算法具有很好的鲁棒性、水印的不可感知性、水印检测高效准确的优势。     

Fault estimation observer design for discrete‐time systems in finite‐frequency domain

This paper proposes a framework of fault estimation observer design in finite‐frequency domain for discrete‐time systems. First, under the multiconstrained idea, a full‐order fault estimation observer in finite‐frequency domain is designed to achieve fault estimation by using the generalized Kalman–Yakubovich–Popov lemma to reduce conservatism generated by the entire frequency domain. Then, a reduced‐order fault estimation observer is constructed, which results in a new fault estimator to realize fault estimation using current output information. Furthermore, by introducing slack variables, improved results on full‐order fault estimation observer and reduced‐order fault estimation observer design with finite‐frequency specifications are obtained such that different Lyapunov matrices can be separately designed for each constraint. Simulation results are presented to illustrate the advantages of the theoretic results obtained. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于H∞//μ鲁棒控制原来和使用ATMD的高楼主动振动控制策略研究

对使用主动脉调频质量块ＡＴＭＤ（ＡｃｉｔｖｅＴｕｎｅｄＭａｓｓＤａｍｐｅｒ）的具有ｎ阶自由度的柔性大楼结构建立了全阶模型,并由此将得到的结构降价模型用于设计ＡＴＭＤ的控制器,通过分析,大楼结构的位置和速度可被列为控制器的输出反馈变量,将等效两端口模型应用于带ＡＴＭＤ的大楼结构上,使用Ｈ∞／μ频域定型综合理论,设计出ＡＴＭＤ的鲁棒控制器,通过模拟分析,可见该控制算法是非常有效的,ＡＴＭＤ中的小质量决