采用Hammerstein模型的非线性预测控制

对于象ｐＨ中和，高纯度分离以及化学反等过程的控制，由于其过程本身的严重非线性而变得十分困难。本文提出了一种采用Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型的预测控制方法来控制诸如上述的非线性过程，Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型用两种方法进行辨识：联立辨识法与序贯识法，特别地，本文提示了一种改进型Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型用于克服常规Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型在控制器设计时的不足之处，对－ｐＨ中和过程的仿真结果表明，基于     

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。     

约束Hammerstein系统输出反馈非线性预测控制

针对具有状态、输入和中间变量约束的Hammerstein系统,采用两步法控制策略,给出一种新的可保证闭环系统指数稳定的输出反馈非线性模型预测控制算法。基于Hammerstein系统的特殊结构,结合状态观测器给出无约束线性环节的输出反馈最优控制律,通过滚动优化一有限时域的约束优化问题计算实际控制量。给出保证闭环系统指数稳定的充分条件。以工业双环管聚丙烯装置牌号切换控制为例进行仿真,仿真结果验证该算法的有效性和实用性。     

约束Hammerstein系统输出反馈非线性预测控制

针对具有状态、输入和中间变量约束的Hammerstein系统,采用两步法控制策略,给出一种新的可保证闭环系统指数稳定的输出反馈非线性模型预测控制算法.基于Hammerstein系统的特殊结构,结合状态观测器给出无约束线性环节的输出反馈最优控制律,通过滚动优化一有限时域的约束优化问题计算实际控制量.给出保证闭环系统指数稳定的充分条件.以工业双环管聚丙烯装置牌号切换控制为例进行仿真,仿真结果验证该算法的有效性和实用性.     

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。     

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。     

基于Hammerstei模型的非线性预测控制

本文提出了一种针对 Hammerstein模型的预测控制策略.该策略将Hammerstein模型中的无记忆非线性静态增益环节,改进成易于由中间变量求取控制量的环节,避免了求解高阶方程根的困难,又对线性环节采用线性系统的广义预测控制.由于引入了广义预测控制中多步预测的思想,抗噪声的能力显著提高.仿真结果验证了该策略的有效性.     

具有死区非线性补偿的广义预测控制

讨论了具有区死非线性特性和白噪声干扰的系统的GPC控制问题。先对于死区的线性系统设计GPS控制算，然后根据期望得到的线性部分输入u(k）重构最终的控制器输出u^*（k），使得相应的u^*（k）恰好补偿死区R的影响，控制器的输出总是大于列区R的宽度。仿真结果证明了该方法的有效性。     

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.     

Hammerstein模型非线性预测控制的研究

对于pH中和过程的控制,由于其本身具有严重的非线性特性,因而对于此过程的控制十分困难.鉴于此,本文提出了Hammerstein系统非线性预测控制方法,并应用仿真和试验的方法分别实现了对pH中和非线性过程的控制.研究结果表明,Hammerstein模型非线性预测控制具有良好的控制效果和很强的稳定性,且优于常用的PID控制方法.     

广义预测控制系统的闭环分析

本文通过把广义预测控制转化为内模控制结构,导出了其中控制器、滤波器的定量表达,并在此基础上分析了系统的闭环动态特性、稳定性和鲁棒性。这些理论结果提供了设计广义预测控制系统的依据。     

一类未知非线性离散系统的直接自适应模糊预测控制

将自适应模糊逻辑系统引入预测控制,对一类未知非线性离散系统提出了直接自适应模糊预测控制方法.首先对被控对象提出了线性时变子模型加非线性子模型的预测模型,然后直接利用模糊逻辑系统设计预测控制器,并基于广义误差估计值对控制器参数和广义误差估计值中的未知向量进行自适应调整.文中证明了此方法可使广义误差估计值收敛到原点的小邻域内.     

基于Hammerstei模型的非线性预测控制

本文提出了一种针对Hammerstein模型的预测控制策略。该策略将Hammerstein模型中的无记忆非线性静态增益环节,改进成易于由中间变量求取控制量的环节,避免了求解高阶方程根的困难,又对线性环节采用线性系统的广义预测控制。由于引入了广义预测控制中多步预测的思想,抗噪声的能力显著提高。仿真结果验证了该策略的有效性。     

约束Hammerstein系统非线性预测控制及在聚丙烯牌号切换中的仿真研究

对状态和输入受约束的Hammerstein系统, 提出一种新的可保证闭环指数稳定的非线性模型预测控制策略. 基于线性子系统镇定的最优控制律, 滚动预测非线性代数方程的解算误差, 继而在线优化计算满足约束的预测控制量. 进一步, 得到闭环系统指数稳定的解算误差上界. 从而闭环系统不仅满足约束而且对解算误差具有鲁棒性. 最后以工业聚丙烯牌号切换控制为例, 仿真验证本文算法的有效性.     

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．     

广义预测控制在非线性系统中的应用研究

本文研究了一类非线性系统的广义预测控制,将其等效为时变线性系统,然后在线辨识时变参数,进行广义预测控制。给出了两种辨识时变参数的方法,并以二容液位系统为模型,进行了仿真研究,结果表明,此方法计算量小,工作点变化时跟踪速度快．具有较好的控制效果。