基于输入设计的多变量广义预测控制

把基于输入设计的广义预测控制 ( GPCID)推广到多变量线性系统中 ,提出了基于输入设计的多变量广义预测控制 ( MGPCID)。该算法占用内存小 ,计算速度快 ,但增强了鲁棒性。仿真结果表明了该算法优于 GPC算法     

一种新型GPC算法及其在PMSM直接转矩控制中的实现

为了使永磁同步电动机(PMSM)直接转矩控制(DTC)系统适用于更高要求的场合,在给出PMSM -DTC系统的基础上设计了适用于该系统的速度环广义预测控制器(GPC),该控制器采用一种与阶梯式广义预测控制算法相结合的分段式新型广义预测控制(GPC)算法,该控制算法在目标函数中增加预测值和给定值差平方的加权项,并根据不同...     

PID型广义预测控制算法在EPA中的应用

在分析PID算法和广义预测控制算法(GPC)的基础上,将广义预测控制算法的性能指标构造成PID形式,并推导了改进的PID型广义预测控制算法(PIDGPC).通过工业实时以太网(EPA)实验装置的模型仿真,在时域内分析了PID型广义预测控制算法控制器的参数选择对控制性能的影响,说明了PID型广义预测控制算法比基本广义预测控制算法具有更好的控制性能,将会有较好的工程应用前景.     

基于广义预测的非线性神经网络控制器

广义预测控制(GPC)是针对线性系统提出的一种控制方法,而神经网络具有对一般非线性函数的逼近能力。首先介绍基于GPC的神经网络控制系统的组成,进而提出采用两层线性神经网络构造预测器,采用E lamn型动态递归网络构造控制器,从而实现对非线性对象的快速控制,仿真结果说明了该算法的有效性。     

多变量非线性系统的有约束模糊预测控制

针对多变量非线性系统提出了一种带约束输入的广义预测控制(GPC)算法.首先对多变量非线性系统建立T-S模糊模型,利用模糊聚类算法和正交最小二乘算法对输入变量的模糊划分及后件部分的参数分别进行辨识,然后在每个采样点对系统进行局部动态线性化.根据得到的系统线性化模型设计GPC算法,该算法充分考虑了控制输入及其增量受约束的情况,而且不必求D iophantine方程,大大减小了计算量.仿真结果表明该算法能保证系统输出有效跟踪设定值,而且控制输入和控制增量均在其约束范围之内.     

基于仿增量模型的连续时间广义预测控制

基于普通过程模型的“连续时间广义预测控制”(CGPC)不能保证消除负荷扰动下的稳态误差,本文提出了基于类似于“离散时间广义预测控制”(GPC)中使用的CARIMA增量过程模型的仿增量过程模型的连续时间广义预测控制,一个仿真例子演示了这种新的连续时间广义预测控制在消除负荷扰动下的稳态偏差的有效的性能。     

基于广义预测控制的水轮机系统频率调节研究

为了解决水轮机系统中频率受负荷影响产生波动的问题,在自动发电控制(automatic generation control, AGC)的基础上,提出基于广义预测控制(generalized predictive control, GPC)的水轮机系统频率控制策略。首先,建立连续系统传递函数模型;然后,结合GPC控制算法的滚动优化、反馈校正和有限时域步进迭代算法对搭建数学模型仿真求解,得到性能优于传统PI控制的调节策略;最后,将提出的GPC控制策略分别采取不同的设定值分析在不同情形下的优化性能。结果表明,GPC用于水轮机调节系统,可得到良好的输出响应,有效解决电力系统的调频问题,且增强了系统的鲁棒性。     

磁悬浮系统自抗扰广义预测控制

针对负载扰动以及轨道“台阶”现象可能导致磁浮列车失稳的问题,将自抗扰广义预测控制（LADRC-GPC）理论引入磁浮列车悬浮系统,设计了一种新型悬浮控制器。控制器采用分层控制策略,内层利用扩张状态观测器(ESO)对系统进行动态补偿,得到被控对象的受控自回归滑动平均模型(CARMA) ,降低了对被控对象数学模型的依赖程度。外层以内层控制为被控对象,采用广义预测控制（GPC）对系统进行动态优化控制,提高了控制器的跟踪性。通过仿真和实验与PID控制算法、线性自抗扰控制（LADRC）算法比较,结果表明:自抗扰广义预测控制算法具有较好的跟踪性与鲁棒性,在较大负载扰动时仍能保持较小的误差。     

面向广义预测控制的协调控制系统建模与控制

针对电厂协调控制系统,提出了一种基于支持向量机(SVM)的广义预测控制(GPC)建模方法和控制算法。首先,根据电厂机组的实际运行参数,建立了600 MW亚临界燃煤机组协调控制系统受控对象的数学模型。其次,在建模过程中提出了一种新的混合优化算法——差分进化-灰狼优化混合算法(DE-GWO),以优化SVM,提高模型的准确性。最后,将基于SVM的GPC算法用于电站协调控制系统的设计。仿真结果表明,所提方法具有良好的跟踪能力和较强的鲁棒性。     

一种简化的广义预测自校正控制器

本文基于 CARIMA 模型提出了一种简化的广义预测自校正控制算法,避免了在线求解 Dioaphantine 方程,与 Clarke 的 GPC 算法相比大大节省了运算量与存储量。理论上证明了两种算法的等价性。进行了数字仿真和模拟试验,结果令人满意。该算法已用 z80汇编语言编制成控制程序,正投入单晶炉微机控制系统的工业调试之中。     

广义预测控制与滚动式LQG控制关系

基于输入输出模型的广义预测控制与基于状态空间模型的滚动优化控制之间的关系还没有被人们所认识.本文基于CARMA模型及其等价的状态空间模型,建立了多变量广义预测控制算法的各种等价形式;给出了一种多变量滚动式的LQG控制算法;建立了随机多变量系统的广义预测控制与LQG控制之间的关系,导出了闭环系统特性方程,从而为分析多变量广义预测控制系统的稳定性和鲁棒性奠定了基础.     

Study on the closed-loop properties of GPC

Based on the coefficient mapping of eigenpolynomial from plant to GPC closed-loop system in the IMC structure, the solvability of the optimal control law of GPC and some properties of GPC in relationship with tun ing parameters are discussed Theorems on GPC resulting in deadbeat control are given by properly choosing the design parameters. Furthermore, new result about reducing GPC closed-loop system is derived, which extends the former conclusions. It also provides a new way to study the properties of GPC system based on coefficient mapping     

一种新的鲁棒自适应广义预测控制算法及鲁棒性分析

针对对象的不确定性干扰，提出一种新的鲁棒参数自适应算法，证明了这种算法具有自适应验后误差和对象参数估值的值渐近小性质；根据确定性等价原理，将这种鲁棒参数自适应算法和鲁棒广义预测控制律相结合，提出了一种鲁棒自适应广义预测控制方案，并建立了相应的鲁棒稳定性定理。     

改进的广义预报控制算法

对Clarke(1984)的广义预报控制算法引入了三点重要改进: (1)以逐次单步预报方式取代递推求解丢番方程作法,对受控对象的输出实现多步预报,使计算量大为减少, (2)按采样周期较小条件下所得离散模型参数的理论近似值及参数总和趋一定理设定参数估计初值,使启动初期的估计和控制质量得以明显改进; (3)采用最优滑动平均滤波器抑制阶跃武或正弦式等确定性干扰,而又不致过度放大随机噪声, 改进后的算法仍然保留原广义预报控制的所有鲁棒性。     

供热过程GPC隐式自适应算法应用研究

基于热工过程时滞、时变、不确定的特点和实时控制的要求,提出厂义预测自适应隐式算法,在对热力站供热过程进行分析之后,介绍了基本GPC算法,给出了基本GPC算法的IMC结构,由于基本GPC显式算法在线计算量大,实时性差,文中对GPC隐式算法进行了分析,推导出隐式自适应算法的控制律和参数辨识方程．最后,将GPC隐式自适应算法应用于集中供热热力站供热过程控制,通过仿真证明了所提出的GPC隐式自适应算法的有效和可行性．     

渠道运行广义预测控制技术及其仿真

由于渠道系统的非线性、大滞后以及其扰动的不可预见性 ,把在工业过程中常用的控制方式如PID控制 ,用在渠道自动控制中 ,效果不是很好 .采用基于参数模型的广义预测的控制算法 ,建立渠系自动运行数学模型 ,并在MATLAB平台进行了仿真 ,考察其对补偿渠系的大时延特性 ,克服渠道系统非线性的效果     

基于模糊补偿的广义预测控制

针对在广义预测控制中采用在线辨识模型参数来克服模型失配的影响的情况 ,提出了用模糊推理对控制量进行补偿的解决方案。仿真结果表明 ,该方案非常有效 ,适合用于具有时滞的复杂工业系统。     

广义预测控制的稳定性分析

分析了广义预测控制的状态空间结构 ,推导了闭环系统的特征方程和传递函数 ,给出了闭环系统稳定的条件 ,讨论了闭环系统的阶次 ,指出广义预测控制不改变系统的零点 ,但有助于克服纯滞后的影响 ;研究了控制量加权系数为 0时闭环系统的特性     

纸机定量横向分布建模与GPC并行算法

本文基于定旧的横向耦合关系和纵向模型,建立了一种新型的横向分布动态模型,提出了新的控制策略,采用多变量ＧＰＣ算法实现多执行器的协调控制,其分块循环的控制输入大大简化了参数估计与模型修正,引入并行处理机制,将控制算法分解在多处理机系统中实现,提高了高维多变量ＧＰＣ的实时性。     

一种双线性系统的广义预测控制算法

本文提出了一种基于逐点线性化的针对线性系统的广义预测控制算法，该算法具有解析形式，避免了一般非线性寻优的繁复计算．仿真例子说明它比线性ＧＰＣ有效得多．