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。     

广义双线性系统的参考模型变结构控制

变结构控制是自动控制理论的重要研究分支,首次对广义双线性系统的参考模型变结构控制进行研究.利用广义Lyapunov方法研究广义双线性系统的参考模型变结构控制,通过引入滑动模态补偿器,选取适当的切换流形设计其变结构控制,以保证其闭环系统的渐近稳定,实现滑动模运动,举例说明设计方法的合理性和有效性.     

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。     

离散广义双线性系统的稳定控制

针对离散广义双线性系统,研究了稳定控制存在的条件,给出了相应的控制方案。所采用的方法是利用广义系统分解,选择适当的控制,运用Lyapunov方法证明线性状态控制可以使闹环系统在原点附近渐近稳定。对于这一类离散广义双线性系统有关理论的证明,可以看作是正常离散广义双线性系统的拓广。给出了一个可行性的应用算例,同时仿真结果也说明了该方法的有效性所得稳定性的判据对于选择合适的控制方案具有实际指导意义。     

广义双线性系统的终端滑模控制

研究广义双线性系统的终端滑模变结构控制问题.基于Lyapunov稳定性理论,运用Lyapunov函数方法,给出广义双系统的终端滑动模超出面,设计相应的终端滑模变结构控制器,使得闭环系统渐进稳定,实现滑动模运动,保证系统状态在有限时间内到达平衡点,得到广义双线性系统全局稳定的充分条件.所给的可行性算例,说明这一方法的有效性与可行性.     

参数时变系统的广义预测控制研究

针对参数时变系统,研究了自适应预测控制器的设计问题.采用隐式广义预测控制算法(IGPC),无需辨识对象模型参数,而是利用输入/输出数据直接辩识控制器参数,以求解最优控制增量,具有计算量小、实时性高的特点.仿真结果表明,在不需要关于被控对象先验知识的情况下,隐式广义预测控制器可以很好地跟踪设定值的变化,同时对于系统外部干扰和模型参数的变化具有很好的适应能力,在参数时变系统控制器设计中具有良好的应用前景.     

广义双线性系统的二阶终端滑模控制

利用Lyapunov稳定性理论研究了一类广义双线性系统的镇定问题.通过构造特殊的二阶终端滑模超曲面,设计相应的变结构控制器,使闭环系统在有限时间内实现滑动模运动,系统的状态在平衡点渐近稳定.该设计方法能有效削弱系统的高频抖振.仿真结果验证了设计方法的可行性.     

网路化双线性系统的预测控制优化算法研究

本文对一类离散时间双线性系统进行网络化预测控制研究.针对控制系统网络信道传输引起的前向通道和反馈通道时延问题,基于双线性系统结构特性提出2种逐步优化算法对非凸优化问题进行求解,进而得到未来时刻的预测控制序列.仿真实例说明所求预测控制序列可以主动补偿网络引起的时延问题,从而说明所提出预测控制算法的有效性.     

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。     

一类对称非线性系统及其约束广义预测控制

针对随机广义Hammerstein模型的“不对称性”和控制问题,分析了其不能描述“对称非线性系统”的原因,在模型中加入控制输入的符号函数,提出可描述“对称非线性系统”的改进模型.对超二次型目标函数的不合理性,在其中加入控制输入的符号函数,提出一个合理的超二次型目标函数.从而给出约束广义预测控制算法,适用于开环不稳定的“...     

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。     

一种广义预测控制的快速算法

针对传统广义预测控制算法的计算量大这一缺陷 ,通过对未来的控制序列的离线近似计算 ,而只精确求解当前时刻要实施的控制量 ,提出了一种广义预测控制的快速算法。该算法简单 ,不必求解Diophantine方程和逆矩阵 ,大大减小了在线计算量。仿真结果表明 ,该算法具有良好的控制性能 ,而且对控制作用具有较强的约束能力     

基于对角解耦的多变量约束广义预测控制

由于多变量系统各变量之间往往存在严重耦合现象,在对系统进行对角解耦的基础上,设计了带约束输入的广义预测控制算法。该算法保证了系统输出有效跟踪设定值,并且充分考虑了输入信号及其增量均受约束的情况,使其均被控制在允许范围之内,同时避免了求解Diophantine方程,很大程度上减少了计算量。仿真结果表明该算法可以在很大程度上削弱变量之间的耦合程度,且具有良好的控制效果。     

广义预测船舶航向控制

提出了基于广义预测的船舶航向保持和转向控制算法，其中控制参数可根据智能规则自动调整，仿真结果验证了算法的有效性。     

基于神经网络的二容水箱广义预测控制

针对二容水箱的非线性特点,提出了一种基于神经网络的二容水箱广义预测控制策略。应用收敛速度较快,精确度较高的LM算法训练神经网络,推导了神经网络的导数方程,用迭代法求解输入u的雅克比矩阵和海森矩阵,继而用Newton-Raphson算法求解u,进行了对二容水箱机理模型与实际对象的控制实验,并就控制结果进行了对比分析。实验结果表明,神经网络广义预测控制(NGPC)方法在对实际的二容水箱进行控制时取得了较好的效果。     

串级预测控制及其在涤纶片基生产线中的应用

涤纶片基拉膜生产线是一个大滞后的复杂工业生产过程,包含纵拉伸区和横拉伸区,生产中的扰动经常发生在铸片过程中,本文为此提出一种针对该类生产过程的预测控制算法,与典型的PI控制器相比,可以有效地克服内环的扰动,外环的预测控制器可以充分利用系统信息给出内环的设计值。     

广义预测控制的直接算法

采用三个辨识器分别辨识开环系统、闭环系统和控制器的参数,利用开环系统参数计算预测输出和参考轨迹,通过辨识闭环系统参数得到广义输出,用于辨识控制器的参数,并给出一种广义预测控制的直接算法。仿真结果表明该算法是有效可行的。     

参数未知系统直接广义预测控制

传统的广义预测控制(GPC)算法需要在线递推求解Diophantine方程及矩阵求逆,因此计算量很大,不适合对实时性要求高的控制系统.文中对参数未知线性系统提出一种直接广义预测控制(DGPC)方法.该方法直接辨识广义预测控制器参数θu,即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θu进行自适应调整.理论证明了该方法可使广义误差收敛到原点的一个小邻域内.仿真结果验证了此方法的有效性.由于实时性提高,并且不需要被控对象模型,该方法更利于实际应用.     

基于多变量广义预测控制的不稳定系统控制结构选择方法

对于多输入多输出系统, 在控制系统设计时首先要对被控变量和操纵变量进行控制结构选择. Bristol提出的相关增益矩阵(Relative gain array, RGA)法, 以及学者们后来提出的各种改进方法, 都只适用于稳定系统. 本文针对不稳定系统, 基于多变量广义预测控制(Generalized predictive control, GPC)的闭环控制律提出了一种控制结构的变量匹配准则. 通过对预测时域、控制时域等各个参数的优化选择, 使系统闭环稳定; 由闭环控制律得到被控变量期望值与操纵变量的相关性矩阵, 以此得出控制结构的变量配对方案. 通过实例研究表明, 对于开环不稳定系统, 该方法可以得出正确的变量配对结果.