不确定性线性多变量系统的鲁棒分散控制

本文首先给出了被给定控制器所稳定的系统的(自出)参数化表达式,接着探讨了三类不确知线性多变量系统的鲁棒分散控制器存在的充分及必要条件。     

多变量加权多步预报控制*

对于线性多变量系统,本文给出了一种完全不同于以往的全状态反馈或观测器-控制器型的算法——多变量加权多步预报控制(MWLPC)算法。这种算法除引进了预测控制中的多步输出预报、滚动优化等机制外,最重要的是在二次型性能指标中引入了可调的多项式或有理分式矩阵权因子;适当选取这些权因子,便可按设计要求、仅用系统的输出信息反馈便能任意配置闭环系统的特征矩阵,从而保证闭环稳定性和其他优良性质。此外,该算法不改变原系统的零点,因而适用于非最小相位系统。     

多变量广义预测控制的快速算法

针对传统广义预测控制算法的计算量大这一缺陷，通过对未来的控制序列的离线近似计算，而只精确求解当前时刻要实施的控制量，提出了一种广义预测控制的快速算法。该算法简单．适用于任意维输入任意维输出(ADIADO)线性系统。由于不必求解Diophantine方程，并在求解逆矩阵时．降低了逆矩阵的维数，从而大大减小了在线计算量。仿真结果证实了该算法有效性和实用性。     

一种多变量系统的内模解耦控制设计方法

针对多变量强耦合的被控系统,提出了一种简化的内模解耦控制设计方法。其宗旨是首先根据对象的名义模型,设计常数阵预补偿器,对其进行对角优势化,进而利用补偿后的主对角线元素作为内模控制设计的内部模型,并基于此内部模型设计多通道内模控制器,同时设计了对角形滤波器。对某加热炉温度控制系统的仿真研究结果表明了该方法的有效性,控制系统具有很好的解耦能力和较强的鲁棒性。算法简单,易于实现,具有较好的工程应用价值。     

多变量广义预测自校正控制隐式算法

本文提出了一种多变量广义预测自校正控制隐式算法,它计算量小,能用于Bo奇异,输入、输出维数不等,非最小相位及开环不隐定等一大类MIMO系统,仿真结果表明,该算法鲁棒性强,且稳态无偏。     

阶梯式多变量DMC分散优化算法及工程化实现

提出基于状态空间模型的阶梯式多变量动态矩阵控制分散优化算法,使计算量大大减少,并在自行研制的先进控制平台上,实现了这种算法.该算法的工程化实现方法,使用户可以方便地构建自动控制系统并实施多变量动态矩阵控制.对双容水箱的控制实验表明,该控制算法对具有多变量、时滞、耦合和不确定性的复杂对象,具有良好的控制效果.     

一种参数快速收敛的多变量系统神经网络PID控制

对多变量系统设计了神经网络ＰＩＤ控制，解决了多变量系统Ｐ、Ｉ、Ｄ参数难以整定的问题。基于对象模型，提出了一种新型神经网络控制器的训练方法，该方法用多步二次型性能指标函数去训练控制器的权值，从而提高了控制器参数的收敛速度和系统的响应性能，降低了各通道之间的耦合。理论分析和仿真实验表明了该方法的有效性。     

改进的多变量广义预测控制算法

本文中,我们把改进的广义预测控制推广列多变量线性系统中.这种算法大量地减少了计算量,能控制任意维输入任意维输出的线性系统.     

多变量系统的一种HMRAC方案

对包含非线笥扰动的多变量系统,提出了一种从参考模型取状态HMRAC方案。该方案能确保系统稳定,具有更强的抗噪声鲁棒性。     

复杂工业过程的可变时域分散协调优化方法

针对大型工业生产过程,提出了一种基于约减状态空间分解的可变预测窗口长度预测控制算法。采用预测控制滚动优化的方法,在每个滚动窗口内,通过内外部状态分解减小优化问题求解规模,在此基础上,采用可变时间窗口长度的方式巧妙地解决了多时间尺度子系统之间的优化协调问题。以某炼铁厂的实际生产数据为基础进行了仿真实验,并与现有的三种预测控制算法进行了比较。结果表明,该方法很好地处理了计算实时性和优化性能之间的矛盾,综合性能最优。     

多时标分散预测控制算法

针对一类各通道动态响应时间呈现较大差异的复杂大系统的控制问题, 提出了一种基于不同时标和分散通信模式下的预测控制算法. 该算法考虑了各个子系统的快慢特性和耦合关系, 采用纳什最优的思想, 并利用多时标信息预估方法实现整个系统的优化控制. 仿真实例验证了该算法的有效性.     

基于预测状态的双速率DMC算法

针对一类快输入慢输出的双速率系统,在状态空间模型下,采用提升技术,将一类单速率的DMC预测控制算法推广到双速率系统中,并比较单速率算法和双速率算法的控制性能,给出双速率算法具有较好的控制性能的原因．仿真研究表明,基于预测状态的双速率预测控制算法,能够没有超调的跟踪设定值,并且具有较快的系统响应。     

大型单元机组实现协调预测控制的研究

大型单元机组的控制对象复杂、滞后大且是时变的多变量系统 ,模型难于准确建立 ,传统的控制策略很难使其达到最佳的运行状态。针对双输入双输出的火电机组机炉协调控制系统 ,提出了一种建立在解耦基础上的多变量DMC的分散优化算法 ,将多变量的DMC算法分散为单变量的DMC算法 ,该算法简单、计算量少、鲁棒性强。仿真结果表明 ,所提出的这种算法在单元机组负荷控制系统中是十分有效的。     

新型输入加权预测控制器

提出一种新型输入加权预测控制器,通过对控制输入进行柔化和滤波处理,使实际实施的控制量为现时和现时对未来控制时域长度预测控制量的加权平衡,从而大大减小控制输入的震荡,具有较快的响应能力。通过对其结构的分析可知,该控制器具有滤波功能,能有效抑制模型误差的影响和控制量的震荡,克服了文献[1]需要在线记忆预测控制输入的缺点,不仅简化了算法,而且大大减少了系统的记忆容量。仿真结果表明了该算法的优异性能。     

Adaptive dynamic matrix control of a distillation column with closed-loop online identification

This paper presents an online identification technique where a process is identified in terms of pseudo impulse response coefficients and subsequently used to update convolution type models to accommodate process-model mismatch. As an example, dynamic matrix control has been applied adaptively to control the top product composition of a distillation column for both servo and regulatory problems. The algorithm automatically detects a large step-like disturbance requiring fresh identification of the process and subsequently adapts the controller to the new model. Simulation studies using an analytical dynamic full order model of a distillation column demonstrated the usefulness of the adaptation scheme. Experimentation on a pilot scale distillation unit vindicated the simulation results.     

GPC的预测状态空间形式及预测控制算法形式的统一

提出一种与ＭＡＣ，ＤＭＣ预测状态空间形式算法相似的ＧＰＣ预测状态空间形式的算法，使ＧＰＣ可以进行多步迭代预测，并讨论了ＧＰＣ预测状态空间算法可作为预测控制算法的一种统一形式。     

多变量预测控制工程应用的控制模型前馈解耦策略

针对多变量预测控制计算量大、控制效果对扰动和模型失配敏感等特点,提出一种适用于预测控制工程应用的控制模型前馈解耦策略.基于结构分析,保留重要的被控变量与操作变量配对关系,将不重要的被控变量与操作变量配对作为前馈引入进行补偿,简化了系统结构,降低了系统耦合程度,减弱了预测控制器对扰动和模型失配的敏感程度,极端情况下形成的单入单出或小规模多入多出系统有效减小了在线计算量;基于分布式预测控制思想,给出控制模型前馈解耦策略的分散优化策略,进一步减小了系统规模和在线计算量.最后,通过仿真验证了所提策略的可行性与有效性.     

基于分散模糊推理的多输入多输出系统预测控制

对于动态过程具有明显迟延和惯性的MIMO系统,常规模糊控制难以建立模糊规则,控制效果不理想.针对MIMO控制对象,提出一种基于分散模糊推理的预测控制(predictive control based on decentralized fuzzy inference, DFIPC)方法.构造一组与被控输出相对应的分散模糊推理模块,每个推理模块利用一组分散的模糊推理单元,分别根据各个输出的期望值与预测值之间的偏差进行分散推理.在时间层面,根据动态响应程度对推理结果进行加权综合,获得等效控制输入;进一步,通过对等效控制输入加权综合产生系统实际控制输入增量,从而有效克服模糊推理系统处理多维输入信息时模糊规则难以建立的困难.最后,通过实验验证所提出控制方法对于迟延和惯性明显的MIMO控制对象的有效性和适应性.     

过程控制中的一种预测控制算法仿真研究

随着预测控制在过程控制中的应用,预测控制在算法和理论研究上取得了很大的进展。本文主要采用动态矩阵控制算法设计预测控制器,并分析动态矩阵控制算法各参数对系统控制品质的影响。仿真实例表明,通过合适的参数设计,它能得到好的控制效果。