一类非线性系统的广义预测控制研究

针对一类难以线性化的单输入单输出非线性离散系统,就其实际输出信号跟踪参考输出信号的控制问题,研究了它的广义预测控制律设计方法。在系统数学模型非线性项的系数多项式满足一定条件的情况下,通过适当的数学处理,使问题的本质归结为求解线性差分系统的一组Diophantine方程,从而解出了非线性系统广义预测控制律表达式中的各个系数多项式,并给出了广义预测控制律的具体解析形式。通过仿真实例验证了所提出设计方法的正确性和有效性。     

一类非线性系统的自适应广义预测控制

针对一类非线性系统,通过分析将其表示为具有时变系数的线性系统,然后利用带协方法差修正的最小二乘法对时变参数进行在线辨识,最后运用广义预测控制策略实现对原系统的自适应预测控制。仿真结果表明了该方法的有效性。     

具有Hammerstein形式的非线性系统广义预测控制

本文提出了具有Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ形式的非线性系统广义预测控制方法，分析了当控制水平等于１时闭环系统的稳定性，同时还提出了使用线性估计器的非线性自适应广义预测控制算法。仿真结果表明了算法的有效性。     

稳定的非线性系统广义预测控制

针对广义预测控制(GPC)算法稳定性分析困难,对参数未知非线性系统提出一种稳定广义预测控制(DGPC)方法。该方法首先将非线性系统转换为时变线性系统,然后利用三次样条基函数逼近时变系统中的系数,通过带时变遗忘因子的递推最小二乘算法辨识系数获得对象模型。基于模型通过性能指标中的前馈增益设计来保证控制系统稳定,仿真结果验证了该方法的有效性。     

非线性系统参数自适应直接广义预测控制

针对广义预测控制 (Generalized predictive control, GPC) 计算量大的缺陷, 本文对参数未知非线性系统提出一种直接广义预测控制 (Direct generalized predictive control, DGPC) 方法. 该方法直接辨识广义预测控制器参数, 即基于广义误差估计值对控制器参数 θu 和广义误差估计值中的未知向量 θe 进行自适应辨识. 理论证明了该方法可使广义误差估值收敛到原点的一个小邻域内.     

基于RBF神经网络的直接广义预测控制

针对广义预测控制算法需要在线递推求解 Diophantine 方程及矩阵求逆等计算量大的缺陷,对参数未知多变量非线性系统提出一种径向基函数神经网络的直接广义预测控制算法.该算法将多变量非线性系统转化为多变量时变线性系统,用三次样条基函数逼近系统广义误差向量中的时变系数,然后利用径向基神经网络来逼近控制增量表达式,并基于广义误差估计值对控制器参数向量即网络权值向量θu和广义误差估计值中的未知向量θe进行自适应调整.仿真结果验证了此算法的有效性.     

未知参数非线性系统的自适应广义预测控制

研究非线性系统的稳定性和跟踪优化问题,针对未知参数非线性系统的参数辨识和输出跟踪问题,给出参数自适应广义预测控制方法,为使辨识模型能实时反映被控对象特性以及输出对设定值的跟踪有较高精度.提出将非线性系统转化为受控自回归滑动平均模型,根据输入输出数据辨识模型参数.采用广义预测控制滚动优化的策略得出最优控制律,将最优控制律作用于对象实现非线性系统的优化控制以及系统输出对设定值的跟踪控制.明显克服了自适应控制对模型精度要求高的缺陷且具有在线辨识,滚动优化的特点.最后,通过仿真实例验证了方法的有效性.     

基于多模型的非线性系统广义预测控制

对于复杂的离散时间非线性系统，提出一种基于多模型的广义预测控制方法．通过在平衡点附近建立线性模型，并用径向基函数神经网络来补偿匹配误差，形成了非线性系统的多模型表示，然后采用模糊识别方法作为切换法则，并结合广义预测控制构成了多模型广义预测控制器．通过对连续发酵过程的计算机仿真，表明了该方法的有效性．     

非线性系统的RBF网络直接广义预测控制

针对广义预测控制(GPC)算法需要在线递推求解Diophantine方程及矩阵求逆等计算量大的缺陷,本文对参数未知非线性系统提出一种RBF网络的直接广义预测控制方法。该方法首先将非线性系统转化为时变线性系统,然后用三次样条基函数逼近系统广义误差中的时变系数,并基于广义误差估计值对控制器参数即网络权值和广义误差估计值中的未知向量进行自适应调整,然后利用RBF网络来逼近控制增量表达式。     

基于小波变换的非线性广义预测控制

提出了基于小波变换的非线性广义预测控制算法。预测模型采用Hammerstein模型,对于其静态非线性部分采用小波网络来辨识,动态线性部分用最小二乘法来辨识。这种辨识方法比传统的多项式拟合的模型误差要小得多。基于这种预测模型广义预测控制器弥补了传统广义预测控制的模型失配问题。以CSTR为例对所设计的控制器进行仿真研究,结果表明控制器能够取得良好的控制效果。     

非线性系统的预报控制及其在pH值控制中的应用

本文结合非线性脉冲响应模型和模型算法控制,提出了一种新的非线性系统预报控制方法.该方法具有良好的稳定性和鲁棒性,用它对具有强非线性的酸碱中和过程pH值进行控制,取得了比非线性PID调节器更好的控制效果.     

基于ANN的非线性系统GPC算法及仿真研究

将神经网络（ANN）技术应用于常规GPC算法,设计了基于ANN的非线性系统GPC结构方案,并对其控制原理和控制算法进行研究,基于ANN高度非线性映射等特性,运用数字仿真方法,对所设计的控制结构方案进行仿真研究,仿真结果显示,基于ANN的非线性系统GPC结构方案合理可行,并取得了满意的控制效果．     

液位对象的一种非线性广义预测控制策略研究

近似线性化是针对非线性系统的一种系统设计方法。该文针对液位系统建立机理模型，基于此机理模型，在工作点附近将其机理模型近似线性化，即很小的区域内其根据Taylor展开式将其近似一阶展开，并结合广义预测控制算法，提出了一种针对水箱液位系统的预测控制策略，通过在线辨识水箱模型的未知参数，从而对系统液位进行控制。仿真结果表明，该控制策略能够很好地跟踪设定值，并且对于设定值变化和系统参数的摄动等，均具有良好的自适应能力。     

串联系统广义预测控制及在飞行控制中应用

给出了串联系统广义预测自校正控制器(CSGPC)。通过求取两组丢番图方程,优化串联系统的多步预测控制目标函数获得控制律,并针对飞行控制系统的纵向通道控制进行了仿真研究,验证了这种控制方案的优良性能。串联系统是一种复杂的控制系统,存在于工业过程以及航空航天过程中。因此将预测控制推广到串联系统具有重要的应用价值,为飞行控制系统中应用预测控制理论提供了一种先进实用的方法。     

参数时变系统的广义预测控制研究

针对参数时变系统,研究了自适应预测控制器的设计问题.采用隐式广义预测控制算法(IGPC),无需辨识对象模型参数,而是利用输入/输出数据直接辩识控制器参数,以求解最优控制增量,具有计算量小、实时性高的特点.仿真结果表明,在不需要关于被控对象先验知识的情况下,隐式广义预测控制器可以很好地跟踪设定值的变化,同时对于系统外部干扰和模型参数的变化具有很好的适应能力,在参数时变系统控制器设计中具有良好的应用前景.     

基于满意优化的非线性预测控制

对多约束的非线性系统建立T—S模糊模型,采用局部线性化方法在每个采样点对非线性系统进行线性化,从而得到系统的线性化模型。针对传统的优化方法无法直接处理带有一定模糊不确定性的优化问题,该文在广义预测控制滚动优化的机制下把具有模糊边界约束的有限预测时域的优化问题,转化为等价的确定性规划问题,通过模糊规划方法来求解多约束的目标函数,从而用满意优化取代传统的二次型性能指标来求解模糊约束条件的预测控制。仿真结果表明了该方法的有效性。     

非线性分离法广义预测控制稳态特性分析

对具有输入饱和约束和Harnmerstein非线性的系统,采用“非线性分离法广义预测控制(GPC)”策略,即采用线性GPC时先不考虑Hammerstein非线性,然后采用解非线性代数方程的方法处理该非线性。根据处理饱和约束和解方程的不同顺序,可得到两种“两步法GPC”和一种“非线性移去法GPC”,分析了这些方法的稳态特性,并通过仿真进行了验证。