模块多变量自校正调节器

从约束控制的角度出发,将模块多变量控制与自校正调节器相结合,构造出一种新的 多变量自校正调节器,并对此进行了仿真研究.     

新型多变量广义预测自校正控制器

本文对多变量线性系统提出了一种新的广义预测自校正控制器(MGPC).由于本算法是利用辨识结果直接求解控制器,不需要在线求解Diophantine方程,因而大大减少了计算量,并简化了控制系统的设计过程。仿真结果表明:本文提出的算法能适用于具有有色噪声干扰的不稳定和(或)非最小相位多变量随机系统。     

一类全局收敛的多变量自校正控制器*

本文将文[1]提出的多变量自校正控制算法推广到具有一般传输延时的多变量系统并进行了稳定性和收敛性分析。首先表明:即使对于具有任意传输延时的多变量系统,该自校正控制器仍具有全局收敛特性:以概率1输入输出向量采样均方有界,条件均方输出跟踪误差向量范数取得最小值。     

多变量双环自校正动态解耦控制器

本文提出一种多变量双环自校正动态解耦控制器,该控制器采用在零极点配置基础上叠加最小方差控制的结构,既能实现动态解耦,又改善了伺服跟踪性能,该控制器采用隐式递推算法,参数估计数目少,在线计算量小,仿真结果表明控制效果良好。     

多变量解耦极点配置自校正PID控制器

本文提出了一种新颖的多变量解耦极点配置自校正 PID 控制器,它不仅具有消除静差、抗干扰和在弱的条件下实现静态解耦控制的优点,而且工程直观意义强、计算简单、便于工程应用.仿真例子说明了其有效性.     

多变量模糊自校正控制器及其应用

本文介绍了表达ＭＩＳＯ动态系统的模糊模型，并提出了有关参数和结构的在线辨识算法。根据辨识的模糊模型，利用Ｃｌａｒｋｅ的单变量广义预测控制（ＧＰＣ）原理［１］设计了多变量模糊自校正控制器。仿真研究表明，该模糊自校正控制方法应用于火电机组负荷系统的控制，可以收到良好的效果。     

阶梯式模块多变量模型算法控制器研究

针对多变量过程控制问题,将模块多变量与预测控制中的模型算法控制相结合,提出了模块多变量模型算法控制器.它将控制目标按照优先级排序,从高到低依次实现各个控制目标.算法中引入阶梯式控制策略,使得解决动态MMC问题成为可能.并用Shell标准问题作为研究对象,对算法作出仿真验证.实验证明该算法结构简单,可以解决动态模块多变量的问题,计算量较小,设计和改造相对容易.这些特点使模块多变量模型算法控制器具有很高的应用价值.     

多变量自校正控制器的状态空间设计

本文针对输入、输出维数相同的多变量随机系统提出了两种状态空间自校正控制器--多变量状态空间极点配置自校正控制器和多变量状态空间自校正跟踪控制器.文中给出两种控制器结构和理论分析,前者适用于稳定/不稳定、最小相位/非最小相位线性时不变多变量系统,后者适用于稳定/不稳定、最小相位线性时不变多变量系统,简单的结构和优良的性能使两种算法能较好地应用于实时系统.     

隐式多变量广义自校正控制器

本文提出了具有在线选择加权阵的两种多变量自校正控制器.加权阵的在线选择和自校正控制算法都采用隐式方案来实现.本文还证明了该自校正控制器具有全局收敛性.     

多变量解耦极点配置组合自校正前馈控制器

本文提出了一种新的多变量解耦极点配置自校正前馈控制器,它具有使伺服跟踪性能和随机调节性能两者均优的组合自校正特性.仿真例子说明了其有效性.     

阶梯式模块多变量动态矩阵控制器在常压塔加热炉中的应用

本文介绍阶梯式模块多变量动态矩阵控制器．它采用模块化的分层控制器结构，将 目标按重要性次序分配至各控制模块求解，采用阶梯式控制策略克服预测控制算法运算复杂 的缺点，使计算大为简单，算法鲁棒性增强．采用本算法实现了常压塔加热炉的温度控制， 取得了很好的效果．     

多变量解耦预估自校正控制器及其应用

本文在 Chien 的工作基础上提出了一种多变量解耦预估广义最小方差自校正控制器.该算法可克服变量间的干扰,实现静、动态解耦并提高系统的稳定性.由于同时引入了对角矩阵解耦法及 Smith 预估器,自校正控制器的设计过程可简化为单变量无时延系统.仿真研究与实际应用表明:本算法响应速度快、超调小,结果是令人满意的.     

基于输入匹配的广义预测自校正控制器--有色噪声情况

为随机线性系统建立了全局收敛广义预测自校正控制算法,处理的是有色噪声的情况,并给出了完整而严格的收敛性证明.在通常假设条件下使用这种算法,能使适应控制律和最优控制律之差在样本均方意义下收敛到零.     

基于阻尼最小二乘法的神经网络预测偏差补偿自校正控制器

本文提出一种神经网络预测偏差补偿自校正控 制器,用线性模型的预测控制去控制非线性系统,其预测偏差用神经网络进行补偿．线性模 型的辨识和神经网络的学习均采用阻尼最小二乘法．仿真结果表明,用这种控制器能有效地 控制非线性系统,并具有超调小,鲁棒性好的特点．     

一种多变量广义最小方差自校正解耦控制器

本文对一类多变量系统给出了一种广义最小方差自校正解耦控制器,并讨论了它的收敛性.这种自校正控制器不仅能实现解耦控制,还可使解耦系统实现二次型性能指标最优和实现极点配置.数字仿真与混合仿真结果表明这种控制器性能良好。     

LQG自校正控制器

尽管LQG控制具有很多优点,但由于计算量大,LQG 自校正控制仍未能得到成功应用。在本文,提出了一种新的 LQG 自校正控制器,它是基于最优控制理论和对象的输入输出模型设计的。该算法无需求解 Riccati 方程或进行谱因子分解,故计算量大为减小,易于实现。系统的闭环特性也在文中作了分析。     

基于CARIMA模型的多变量极点配置自校正直接算法及其鲁棒性

本文根据 CARIMA 模型,采用双线性一步松驰算法和多项式矩阵展开交换法,给出一种适用于非最小相位系统的多变量极点配置自校正直接算法,并研究了其鲁棒性.此法计算量小,对初值选择不敏感,系统跟踪调节性能好,鲁棒性强,是一种有应用前景的极点配置直接算法。     

一种新的随机多变量自适应极点配置控制器

本文提出的随机多变量自适应极点配置控制器,由于采用了一种新的极点配置结构,它不仅可以避免求解伪交换矩阵方程而实现任意极点配置,跟踪时变参考输入,而且可以抑制随机噪声干扰.该控制器不仅可以控制开环不稳定或非最小相位系统,而且还可以控制具有任意、未知或变化的延时结构和具有任意输入输出个数的随机多变量系统。