基于反步设计的构造性非线性预测控制算法

针对具有状态和输入约束的严格反馈非线性系统,提出一种反步设计构造性非线性预测控制算法.利用反步设计法离线构造系统的控制李亚普诺夫函数,进而得到系统的镇定可调控制器即稳定控制类.基于性能指标,滚动优化控制器可调参数,计算满足系统约束的预测控制量.进一步,运用控制李亚普诺大函数的性质建立闭环系统的稳定性.最后,应用轮式移动机器人的优化控制验证本文结果的有效性.     

控制李雅普诺夫承数的镇定应用

指出控制李雅普诺夫承数(源于松弛控制)正是零状态可检测性的一种刻面,并由此区别 两类镇定控制;无源性控制和Sontag型控制.然后考察一类典型的级联系统,基于一定条件下的控 制李雅普诺夫函数,给出了不同于无源性控制的Sontag型镇定设计;考察这类系统的扰动情形,基 于一定条件下的输入到状态稳定控制李雅普诺夫承数,给出了Sontag型输入到状态镇定设计.     

预测函数控制的内模控制理论

内模控制是一种基于过程数学模型进行控制器设计的新型控制策略,是研究预测控制重要的理论基础。预测函数控制是一种控制量计算方程简单,实时控制效果好的新型预测控制算法。本文用内模控制理论研究预测函数控制,分析了系统的鲁棒性和稳定性,最后进行了参数设计和仿真研究。     

一种无约束多步递归神经网络预测控制器

本文针对具有强非线性、多工作点特性的控制系统, 提出了一种基于递归BP神经网络的多步预测模型; 通过分析预测模型的内在数学关系, 选择了二次型函数作为预测控制器的目标函数, 并给出了目标函数关于控制序列的雅可比矩阵和赫森矩阵的计算方法; 最后使用Newton-Rhapson算法设计出了滚动优化控制策略, 构建了一个非线性多步预测控制器. 仿真结果表明, 文中提出的多步预测控制器具有较好的控制效果.     

一类基于间接自适应模糊系统的非线性预测控制

考虑了一类多输入多输出非线性不确定系统的自适应模糊预测控制律设计问题．根据系统的跟踪误差在线调整间接模糊系统的权值,使其一致逼近系统中的未知非线性函数,并引入一个鲁棒控制器来提高整个系统的控制性能．通过泰勒展开设计出了基于间接自适应模糊系统的预测控制律,避免了在线优化带来的繁重的计算负担．基于李亚普诺夫原理,证明了闭环系统最终一致有界．最后利用本文提出的控制方案设计了高超声速飞行器的姿态控制系统,仿真结果表明了控制方案的有效性．     

基于多线程的支付密码校验系统的设计与实现

介绍了在WINDOWS平台下利用VC设计与开发基于多线程的银行支付密码校验系统,包括16个同步对象、两个SOCKET类和一个线程函数,给出了一个具有使用价值的通用模块的设计实例.     

基于预测函数算法的陶瓷烧成窑炉温度控制研究

针对陶瓷烧成生产过程的复杂性,本文提出一种基于预测函数控制的陶瓷烧成温度控制策略。根据陶瓷烧成窑炉数学模型,首先阐述陶瓷烧成温度预测函数控制的原理及应用,并给出陶瓷烧成温度预测函数控制方案;然后进行闭环系统性能分析;最后对模型进行仿真实现。仿真结果表明,该控制方法具有计算量小、跟踪误差小、抗干扰能力强等优点。     

基于协同进化算法的高维模糊分类系统的设计

基于协同进化算法,提出一种高维模糊分类系统的设计方法．首先定义系统的精确性指标,给出解释性的必要条件,利用聚类算法辨识初始模型．相互协作的3类种群分别代表系统的特征变量、规则前件和模型隶属函数的参数,适应度函数采用3类种群合作计算的策略,在算法运行中利用基于相似性的模型简化技术约简模糊系统,最后利用该方法对Wine问题进行研究．仿真结果表明该方法能够对高维分类问题的特征变量进行选择,同时利用较少规则和模糊集合数达到较高的识别率．     

采用遗传算法训练对角递归神经网络预测控制器

本文提出了一种基于广义预测控制的神经网络预测控制方案．预测控制器由对角递归 神经网络预测控制器和前向神经网络静态补偿器组成．两种神经网络均采用遗传算法进行训 练．仿真实验表明,对于带纯时延的非线性被控对象,采用遗传算法设计的对角递归神经网 络预测控制器具有令人满意的控制性能．     

基于灰色预测理论的转子系统振动主动控制

以灰色预测控制理论为基础,采用现代控制理论中的二次型优化原理,以控制力和响应加权最小为目标函数,设计了两种基于灰色预测理论的转子系统振动主动控制方案——灰色 GM(1,1)预测优化控制方案和灰色 Verhuslt 预测优化控制方案.并将该两种方案分别应用于带电磁阻尼器转子轴承系统的转子振动主动控制中,通过数值仿真验证了两种控制方法的有效性,并对两种方法的控振效果进行了比较.     

基于Laguerre模型的预测函数控制及其稳定性分析

基于Laguerre模型设计了一种自适应预测函数控制器.通过对闭环系统状态方程的稳定性分析.依据Lyapunov稳定性定理和奇异值理论得到控制系统稳定的必要条件.提出一种衰减因子校正方法,并使用遗传算法在线寻优调节衰减因子,以提高控制品质.仿真研究表明该控制算法稳定性强、在线计算量小.     

Observer-based event-triggered distributed model predictive control for a class of nonlinear interconnected systems

In this paper, an observer-based event-triggered distributed model predictive control method is proposed for a class of nonlinear interconnected systems with bounded disturbances, considering unmeasurable states. First of all, the state observer is constructed. It is proved that the observation error is bounded. Second, distributed model predictive controller is designed by using observed value. Meanwhile, the event-triggered mechanism is set by using the error between the actual output and the predicted output. The setting of event-triggered mechanism not only ensures the error between the actual output and the predicted output within a certain range, but also reduces the calculation amounts of solving the optimization problem. The states of each subsystem enter the terminal invariant set by distributed model predictive control, and then are stabilized in the invariant set under the action of output feedback control law. In addition, sufficient conditions are given to ensure the feasibility of the algorithm and the stability of the closed-loop system. Finally, the numerical example is given, and the simulation results verify the effectiveness of the proposed algorithm.     

多变量双线性广义预测极点配置自校正解耦控制器（续）

对一类多变量双线性系统提出了一种基于预测状态空间实现的GPP自校正控制算法,建立了预测状态与模型结构参数和输入输出信息之间的直接关系,给出了含有多个加权矩阵的多变量二次型性能指标。增加了系统设计的自由度。由于加权因子可以根据闭环系统稳定性要求以及系统动态特性、前馈零点增补、输出滤波和跟踪要求分别加以选取,可以保证闭环系统稳定并改善了系统动态特性增强了鲁棒性,仿真结果表明了该算法具有GPP的诸多优点。     

基于最小衰减率多面体不变集的鲁棒模型预测控制

针对一类具有输入输出约束的多胞体结构线性变参数系统,提出了一种基于最小衰减率多面体不变集的鲁棒模型预测控制算法,算法分为在线和离线两个部分.为增强系统控制效果,提高系统响应速度,离线算法首先采用寻求状态变量的最小衰减率的方法优化出一系列状态变量及相应的状态反馈控制律,然后构建出相应的多面体不变集序列;在线算法根据当前实测状态变量,在多面体不变集序列内确定状态变量所处的最小多面体不变集,通过在线优化得出系统的控制输入.给出了鲁棒模型预测控制算法的详细步骤和系统的闭环稳定性证明.仿真结果验证了本算法的有效性,表明本算法使系统的闭环响应更为快速和稳定.     

一类工业过程运行反馈优化控制方法

为了克服流程工业运行优化中控制回路闭环系统的动态误差对运行优化性能的影响,本文针 对一类工业过程提出了使运行指标实际值与目标值偏差和控制回路输出与设定值跟踪误差的二次性能 指标极小化的运行优化反馈控制方法. 该方法由运行层设定值反馈控制和回路控制层设定值跟踪控制组成,其中设定值反馈控制采用基于LMI的 模型预测控制,回路控制采用衰减率可调的带有积分项的状态反馈调节律. 本文给出了保证运行优化反馈控制闭环系统渐近稳定的充分条件,并开展了浮选过程运行优化反馈控制仿 真实验,实验结果表明所提方法的有效性.     

SISO积分对象预测函数控制算法的鲁棒稳定性条件

基于积分对象脉冲响应设计预测函数控制器,引入一种新的误差反馈校正方法可有效消除系统稳态误差.通过多项式Jury主系数稳定性判定定理,定性给出SISO积分对象闭环预测函数控制算法鲁棒稳定的条件.所给控制算法鲁棒性强、在线计算量小.仿真实验说明了该方法的有效性和优点。     

A stable block model predictive control with variable implementation horizon

In this paper, we present a stable model predictive control method for discrete-time nonlinear systems. The standard MPC scheme is modified to incorporate (1) a block implementation scheme where a sub-string of the optimized input sequence is applied instead of a single value; (2) an additional constraint which guarantees that a Lyapunov function will decrease over time; (3) a variable implementation window that facilitates the stability constraint enforcement. Stability of the closed-loop system with the proposed algorithm is established. Examples are given to illustrate the effectiveness of the control scheme. The impacts of several key design parameters on the overall performance are also analyzed and discussed.     

基于遗传算法的非线性模型预测控制方法

介绍了非线性模型预调控制算法结构，提出了基于遗传算法的非线性模型预测控制方法，将遗传算法作为优化技术用于受限非线性模型预测控制器的设计。算法采用双模控制策略，将保证预测控制算法稳定性的终点等式约束转化为终点不等式约束，以利于遗传算法的实施。基于不变集理论，给出了非线性模型预测控制算法的稳定性定理。仿真结果表明了所提出控制算法的可行性和有效性。     

神经网络预测远程控制系统中信息延时的研究

针对网络控制系统中前向通道和反馈通道同时存在随机延迟及延时不确定的问题,通过实例分析了随机延时对闭环控制系统影响的根源,提出了通过基于神经网络的预测控制方法解决存在网络随机延时的控制系统闭环控制的可行性。仿真结果表明该方法能够反映并预测该测量数据所代表的网络路径之间的时延特性,并能在基于Internet的闭环控制系统的设计中有效地替代实际网络进行研究;而所用的方法具有快速、准确的特点,能用于在线学习网络模型并对网络的时延值进行预测,为基于Internet的远程闭环控制提供了新的思路。     

一类工业过程预测控制的闭环分析

该文定量分析了一类典型工业过程预测控制系统的闭环性能,文中首先基于广义动态矩 阵控制系统的内模控制结构和控制器的最小化形式,导出了一阶惯性加时滞的典型对象预测 控制的闭环传递函数,在此基础上,给出了预测控制中主要设计参数与闭环动态响应和扰动抑 制时间的解析关系以及关于闭环系统鲁棒性的三个定理,提出了对增益或时滞失配允许范围 的搜索算法,从而为分析和设计预测控制系统提供了理论依据.