SVM技术在网络GPC算法中的应用研究

针对传统的广义预测控制（GPC）算法必须有精确的数学模型,计算量很大,不适合实时性要求高的系统。网络控制系统在复杂的工业控制领域应用中,受网络时延的影响,导致了控制系统性能的下降甚至不稳定,给控制系统的分析和设计带来诸多问题。该文采用基于支持向量机的广义预测控制方法,将支持向量机作为预测模型,对控制对象模型进行预测,再加之广义预测控制算法和队列机制提出不基于对象模型且实时性高的广义预测控制快速算法,并且设计了支持向量机非线性建模和非线性广义预测控制队列机制算法,并相应做出了仿真。最后的仿真结果表明基于广义预测控制算法的网络控制系统具有良好的控制效果和稳定性。     

广义预测控制：理论、算法与应用*

本文简要介绍了广义预测控制基本方法及其近年来提出的改进广义预测控制算法，并对非互性系统广义预测控制、多变量系统广义预测控制、广义预测控制的稳定性与鲁棒性分析作了进一步讨论，最后，概述了广义预测控制在工业中的应用和广义预测控制的进一步研究方向。     

广义预测控制综述

总结了近年来广义预测控制的递推算法、直接 算法、组合算法、稳定的广义预测控制算法、连续的广义预测控制算法、非线性系统的广义 预测控制算法等各方面的理论研究成果,概述了广义预测控制的稳定性和鲁棒性分析的结论 ,讨论了进一步研究的方向．     

多变量广义预测控制在DCS系统中的应用

文章介绍和分析了多变量广义预测控制算法,基于JX-300X集散控制系统(DCS),搭建了锅炉液位和温度控制系统,根据被控对象的特点,将多变量广义预测控制应用于该对象的控制,进行了设定值跟踪、及抗干扰实验研究.实验结果表明了广义预测控制算法的有效性,为其应用于工业现场控制奠定了基础.     

水泥生料立磨压差的广义预测PID控制

针对立磨粉磨系统的非线性、大滞后、慢时变问题,设计了广义预测PID控制器(GPC-PID).通过构造广义预测控制目标函数中的控制加权序列使广义预测控制具有PID控制算法的结构,通过广义预测控制和PID的相互递推关系计算PID参数.仿真结果表明,广义预测PID控制能较好地稳定磨内压差,并且具有响应速度快、抗干扰性强、鲁棒性好等优点.     

基于IGPC的时变大时滞系统自适应控制

针对工业过程中常见的参数时变和大时滞问题，研究了广义预测控制算法在其中的应用问题。为了克服普通广义预测控制算法计算复杂的缺点，采用隐式广义预测控制算法(IGPC)通过直接辩识控制器参数求解最优控制增量，具有计算量小、计算速度快的特点。仿真结果表明，在不需要关于被控对象的先验知识的情况下，隐式广义预测自校正控制器能很好地跟踪设定值的变化，当参数时变时仍具有很好的控制性能，适合于实现时变大时滞系统的自适应控制。     

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.     

改进的GPC在基于以太网的网络控制系统时延中的应用

针对基于以太网的网络控制系统(NCS)具有随机时延的特性,提出了将广义预测控制应用于网络控制系统中.为克服模型失配和系统不确定性的影响,基于BP神经网络建立一个误差的预测模型,用误差预测值对输出预测值进行补偿,构建了带误差补偿的广义预测控制算法.实验仿真验证了带误差补偿的广义预测控制在模型失配时具有更好的控制效果.     

一种基于未知模型的广义预测控制算法

研究未知被控对象具有动态调整、参数时变以及受到外界干扰时,采用广义自适应预测控制算法(GPC)对系统进行控制。运用基于CARMA模型的参数在线动态辨识,在线时实算出未知对象的参数模型,再运用预测控制算法,计算出当前的控制量;再滚动优化,使未知系统具有良好的控制性能。并且通过Matlab分析仿真证明了广义预测控制的全局稳定性、收敛性和鲁棒性。     

一种改进的广义预测控制算法仿真研究

对广义预测控制(GPC)算法进行简介.针对GPC控制算法在大迟延过程控制中超调量偏大的缺点,提出了一种改进的广义预测控制算法(简称AGPC);以电阻加热炉为研究对象,利用MATLAB的SIMULINK工具编写程序,对改进后的GPC控制算法进行仿真研究.结果表明改进后的GPC控制算法不仅能有效地抑制超调量,而且能兼顾快速性和鲁棒性,从而提高了控制品质.