基于广义预测控制算法的水槽液位控制系统

为提高液位系统控制的可靠性和安全性,引入了广义预测控制算法。首先介绍了广义预测控制的基本算法,包括其基本理论、算法的优点及一些重要参数的选取标准。然后以水槽液位控制装置为控制对象建立了一个控制系统的数学模型,并对应用广义预测控制算法的该模型进行了仿真验证。仿真结果表明,所提出的算法具有良好的动态响应性能和快速跟踪设定值,并具有较好的控制效果。无论系统是否存在模型失配,只要控制系统是稳定的,就不会有静差。     

基于RBF网络的GPC在火电单元机组中的应用研究

大型火电单元机组是一个多变量、强耦合、大时滞的非线性系统,用传统的控制方法很难得到最佳的运行效果。采用基于RBF网络的广义预测控制（GPC）策略,用RBF算法建立模型,用广义预测解决时滞问题。该算法具有良好的动态响应和较强的鲁棒性,仿真结果表明了其有效性。     

隐式广义预测自校正控制算法及其在氯化聚乙烯生产中的应用研究

广义预测控制具有柔化作用、多步预测、滚动优化和在线自适应校正等优点,能直接处理具有大滞后和不确定性的工业对象。该文采用隐式广义预测自校正控制算法,并将其应用于氯化聚乙烯生产控制中,仿真结果表明,该算法适用范围广,提高了控制精度。     

多模型自适应广义预测控制及其在电厂汽温系统中的应用仿真

针对火电厂变负荷机组汽温系统动态特性的时变大迟延特点,首先给出了广义预测控制律的简化算法,在此基础上提出多模型广义预测控制方案。分析了多固定模型的选取问题,给出了在特定工况下的模型选择依据。仿真结果证实了算法的有效性。     

预测控制在单元机组协调控制系统中的应用

预测控制是20世纪70年代中后期出现的一类新型计算机控制算法.它具有控制效果好、鲁棒性强等优点.采用了广义预测与动态矩阵混合控制算法,该算法中以误差预测补充基于模型的预测,是一种综合预测.文中对单元机组协调控制系统进行了仿真.仿真结果表明,该算法具有较好的控制品质,增强了系统的稳定性和鲁棒性.     

一种改进的广义预测控制算法

为了解决广义预测控制(GPC)算法本身计算量大以及无法兼顾快速性和超调的问题,提出了一种改进的广义预测控制算法。首先介绍了广义预测控制的基本算法和一种新型算法,包括算法的基本理论和优缺点,然后经过一定的数学分析,提出了一种改进算法,最后对3种算法进行了Matlab仿真,以比较静态误差。实验结果表明,该改进算法不仅能大大减少计算量,而且能很好地抑制超调,同时兼顾了快速性。     

基于T-S模糊建模的广义预测控制系统在热工过程中的应用

由于过热汽温系统具有大惯性、大迟延和时变性的特性,传统的PID串级控制策略很难达到理想的控制效果.因此,本文被控对象的模型利用基于模糊聚类算法的T-S建模法,并利用广义预测控制算法对过热汽温系统进行控制.针对该算法在火电厂过热汽温控制系统中进行了仿真,仿真结果表明,该算法较常规PID控制方法具有更好的控制性能.     

非线性广义预测控制算法及其仿真研究

为了实现对非线性广义预测控制算法的仿真研究,采用神经网络建立非线性预测模型,在其工作点附近线性化,并对线性化模型进行广义预测控制,利用单片输出BP网络所辨识的非线性模型进行分析,提出了一种基于非线性广义预测前馈补偿控制律的补偿算法,改善了线性化所带来的模型失配误差.最后通过Matlab进行了仿真.仿真结果验证了算法的有效性.     

一种隐式广义预测控制方法在热工系统中的应用

针对热工对象具有的大迟延、大惯性等特性,使用一种隐式广义预测控制方法进行控制;该算法不辨识对象模型参数,根据输入输出数据直接辨识求取最优控制律中的参数,是一种自校正算法。仿真结果表明该算法控制效果良好,并且对模型变化具有较强的鲁棒性;基于该算法的控制动作和输出在启动时易超限。可先测出对象的单位阶跃响应作为递推最小二乘估计的初始参数,仿真结果表明其有效性。     

一种隐式广义预测自校正控制算法及仿真研究

广义预测控制是一种新型的远程预测控制方法,它集多种算法的优点为一体,具有较强的鲁棒性。采用不辨识对象模型参数的隐式算法,更是大大减少了计算工作量,节省了时间。该文介绍了一种隐式广义预测自校正控制算法且对其进行仿真研究,分析仿真结果,总结参数变化对整个系统性能的影响,结果说明了该算法的优越性和可行性。     

联合收割机双闭环负荷控制系统的设计

联合收割机是一个高阶时变非线性系统,存在大滞后,工况复杂,简要分析联合收割机数学模型及作业期间可能存在的各种内部、外部扰动。针对收割机负荷控制系统中利用一个控制器综合多个扰动,各参数相互影响,参数调整困难,系统动态性能不够好的问题,提出一种双闭环负荷控制系统,将收割机系统分为行走、作业两部分,分别利用车速闭环和滚筒转速闭环进行控制。车速闭环采用单神经元比例积分微分(Proportion,integration,differentiation,PID)算法,根据车辆行走系统的工况变化不断调整控制参数,尽可能跟踪给定车速。滚筒转速闭环采用直接广义预测控制算法,也可自动适应系统参数和工况的变化,保证滚筒恒定在最佳转速。整个控制算法实时计算量较小,可保证系统具有足够高的实时性。仿真和试验证明双闭环负荷控制系统能获得较高的控制精度和优良的动态特性。     

基于改进粒子群算法的隐式广义预测控制

针对大多数工业系统的控制输入输出都存在约束的情况,提出一种基于改进粒子群算法的隐式广义预测控制算法(IGPC)。粒子群算法(PSO)是一种基于群体的智能优化算法,解决受约束的优化问题具有精度高、收敛速度快等优点;为了避免粒子群算法陷入早熟,提高精度,引入细菌觅食算法中的自适应迁徙机制。在隐式广义预测控制的滚动优化环节引入改进粒子群算法,弥补了传统GPC在处理受约束控制问题上的缺陷。仿真结果表明了该方法的有效性和良好的控制性能。     

数控铣削过程的广义预测控制

提出一种数控铣削过程广义预测控制方法。研究了控制前景的定阶问题,并导出在整个输出预测前景上控制器参数的高效递推算法。计算机仿真结果表明,该算法快,满足数控铣削过程的实时控制要求。在加工中心上进行试验验证,结果表明此法具优良的输出性能     

一种克服模型参数失配的广义预测控制算法

针对模型参数失配对广义预测控制输出的影响,提出了一种输出增量反馈的广义预测控制简化算法.该算法通过引入一个输出增量速度函数,设计了输出增量参考序列,以控制输出增量的方式间接控制系统输出;同时利用阶梯控制方式,对输入增量引入柔化系数矩阵进行约束,既避免了传统预测控制律中逆矩阵的求解,减少了计算量,又防止了控制量的剧烈变化;最后引入控制增量增益,利用这个自由度提高了系统的鲁棒稳定性.仿真结果表明:该预测控制简化算法能有效克服模型参数失配带来的影响,抑制系统输出调整过程中的输出波动,缩短调整时间,提高系统的动态特性,并抑制系统控制输入的剧烈变化.     

船用起重机主动升沉补偿系统时延的实时控制研究

针对基于液压驱动的主动升沉补偿系统在工作过程中所存在的非线性以及系统时滞等使系统稳定控制难度加大的问题,进行了基于广义预测控制的控制系统算法的设计;在系统控制稳定的基础上,引入极短期预报技术,解决了控制系统实时补偿输出总是滞后于起重母船升沉运动的问题,实现了主动升沉补偿系统对实时补偿功能的要求;最后在MATLAB/Simulink软件平台上,对采取广义预测控制+极短期预报相结合的主动升沉补偿系统时延实时控制方案进行了仿真试验,验证了该控制算法的有效性,为今后产品样机的研发提供理论依据。     

广义预测控制中对控制增量的研究

虽然广义预测控制（GPC）能够通过不断的在线辨识克服模型失配的不利影响,但它计算耗时,不利于实时在线。为了克服在线辨识计算量大的缺点,提出了一种简便易行、计算量小的柔化控制增量的方法。这种方法避免了求逆矩阵,大大减小了计算量,并能够保证控制算法的可行性和良好的控制性能。