预测控制性能研究的新进展

随着预测控制在工业过程中的广泛应用，近年来，预测控制理论研究也取得了很大进展。本文系统地综述和评析了在预测控制性能方面理论研究的新进展，主要内容包括控制系统的稳定性，鲁棒性，可行性等性能以及对非线性系统的研究。  

动态不确定环境下广义控制问题的预测控制

通过对预测控制方法论思想的剖析，抒预测控制的基本原理从控制问题推广到一般的广义控制问题求解，并以机器人实时路径规划和ＦＭＳ实时加工调度为例说明了其应用，为动态不确定环境下基于优化的各类问题求解提供了新的思路。  

非线性系统预测控制的多模型方法

本文在非线性系统的线性化多模型基础上,引入多模型参考轨迹逼近期望轨迹,提出了一 种非线性系统预控制的多模型方法.仿真结果表明,这种方法是有效的.  

模糊广义预测控制及其应用

本文将单变量广义预测控制原理应用到多变量模糊系统,提出了一种基于辨识模糊模型 的多变量预测控制方法.仿真研究表明,该模糊广义预测控制方法适用于工业过程的动态辨 识和控制,交能取得良好的效果.  

化学反应器温度跟踪预测函数控制的研究及应用

对以预测函数控制算法为核心并结合PID控制的先进控制算法进行了研究，针对化学反应器的温度跟踪控制问题，给出了透明控制算法及预测函数控制器的具体形式，仿真结果表明，该算法具有较好的跟踪特性，抗干扰能力及鲁棒性，同时，该算法在SUPCON-JX300集散控制系统上实现，工业现场运行取得了很好的结果。  

复杂工业过程的满意控制

本文从分析了工业过程优化控制的环境出发，针对复杂工业过程的特点与用户要求提出了满意控制的概念，给出了满意控制的基本框架，分析了它对复杂工业环境的适应性。  

状态反馈预估控制

本文给出了具有状态变量反馈的预估控制算法。该算法使系统突破了内模控制（ＩＭＣ）的框架，可用于不稳定的被控对象，抑制干扰的能力也得到提高。本文分析了闭环预估控制系统的特点，给出了稳定的必要和充分条件。  

神经网络预测控制算法及其应用

针对电站中具有大惯性和变参数等特性的主汽温系统，提出了一种神经网络预测控制算法。该方法是用神经网络来实现预测控制算法中的模型预测和优化计算。将这种算法用于主汽温控制的仿真研究表明，该控制方案表现出良好的控制品质并能适应被控对象参数的变化，具有较强的鲁棒性和自适应能力。它明显优于传统的PID控制。  

基于神经网络误差修正的广义预测控制

本文基于ＢＰ结构神经网络，对系统的建模误差进行预测，并将其与模型预测相结合构成广义预测控制算法，目的在于抑制模型失配的影响，增强广义预测控制的鲁棒性；仿真结果表明了这一算法的有效性。  

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。