基于T-S模糊模型的辨识与控制

针对一类非线性系统,采用模糊辫识的方法建立系统的T-S模型,结合广义预测控制对模糊预测控制进行研究.应用模糊聚类和递推最小二乘法辫识T-S模糊模型的前提结构和结论参数.对于非线性系统来讲,T-5模糊模型有良好的描述特性,并结合广义预测控制的滚动优化,实现对非线性系统的有效控制.仿真结果说明了该算法的有效性.     

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.     

基于T-S模糊模型的非线性系统广义预测控制

针对离散非线性系统,提出一种基于T-S模糊模型的广义预测控制方法。该方法将采样点的T-S模糊模型转化为采样点线性模型与非线性误差叠加的线性形式,通过迭代修正非线性误差,使具有非线性误差的线性模型预测控制律逐渐逼近采样点T-S模糊模型预测控制律。同时,该预测控制方法也能适用于当系统受输入输出约束时的控制。仿真结果验证了所提出的TS模糊模型广义预测方法有效。     

基于模糊模型的车辆稳定性控制方法研究

采用系统辨识的方法建立车辆的模糊模型，从而将车辆非线性系统模型通过模糊化方法分解为若干线性子系统，系统的输出是这些线性子系统输出的加权和，提出了基于梯度下降法的模糊模型辨识算法。根据所建立的模糊模型推导了广义预测控制模型(CARIMA)，为车辆的稳定性控制问题的研究提供了新方法。运用该方法对车辆的制动转向工况进行了仿真研究，结果表明，基于模糊模型的广义预测控制能有效改善车辆的稳定性。     

基于FIGA的广义T-S模糊模型预测控制

利用广义T-S模糊模型对非线性系统具有万能逼近性得到系统的局部线性化，并利用一种快速综合性遗传算法（FIGA）对广义T-S模糊模型进行参数辨识，根据得到的线性化模型对系统采取广义预测控制（GPC）得到当前的控制动作。通过Matlab仿真证明了该方法的有效性。     

软腔体柔性机械臂的T-S模糊建模与控制

针对柔性机械臂强非线性、强耦合性及不确定性的特点，利用Takagi—Sugeno模糊模型其规则前件是模糊变量，而规则后件的结论是输入输出线性函数的特点，对柔性机械臂进行了建模。在验证了模型准确性的基础上，进行了广义预测控制方法的研究，最后，对比分析了广义预测控制和传统PID控制，实验结果表明，基于T—S模糊模型的广义预测控制能很好的实现对柔性机械臂的控制。为柔性机械臂的模糊建模和进一步研究提供了理论指导及重要的前提条件。     

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.     

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.     

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。     

基于简化模糊模型的广义预测控制器

利用适应模糊推理修正非线性系统的局部线性化，提出一种基于模糊辨识的非线性系统广义预测控制器。仿真研究表明，该算法能有效实现对非线性对象的预测控制，抑制外来噪声，具有良好的鲁棒性。