PID结构广义预测控制算法的仿真及分析

为了使智能车转弯平滑,提出了一种具有PID结构的广义预测控制算法.利用PID控制与广义预测控制规律的相似性,通过改变一般预测控制中的目标函数,确立了广义预测控制算法的递推关系.并对其进行了仿真,结果表明：舵机通过路径检测传感器采集到当前路径信息做出转弯响应,可以预测出下一时刻的转向控制信息.在干扰信号的作用下,对于不同的路径信息,目标函数中增量u的输出曲线稳定,时间明显缩短,在7s后出现周期性变化,使得舵机的预测输出轨迹接近给定输入轨迹,实现了对PID参数自动整定和优化.     

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.     

基于极点配置的稳定广义预测控制算法

推导了广义预测控制的状态空间结构,提出了一种稳定的广义预测极点配置算法;可保证广义预测控制系统的闭环稳定性     

辨识与控制分离的广义预测控制算法

提出了一种自适应广义预测控制策略。其中，对象参数辨识及预测模型参数计算等以较大的采样周期进行，滚动优化控制以较小的采样周期进行。将辨识与控制运算分别放在２个不同的中断服务程序中，使辨识与控制分离，通过不同采样周期的模型变换建立志辨识与控制的联系，可大大缩短控制运算时间，提高控制的实时性。     

输入受限的广义预测控制算法的稳定性

在系统输入受限的情况下，采用一般的控制可能造成控制算法的不稳定，本文针对输入受限的广义预测控制问题，将其数学表达式转化为系统框图，并根据内模原理求出了系统的闭环传递函数，在此基础上对输入受限的广义预测控制算法的稳定性进行了分析，最后进行仿真验证．     

输入受限的广义预测控制算法的稳定性

在系统输入受限的情况下,采用一般的控制可能造成控制算法的不稳定,本文针对输入受限的广义预测控制问题,将其数学表达式转化为系统框图,并根据内模原理求出了系统的闭环传递函数,在此基础上对输入受限的广义预测控制算法的稳定性进行了分析,最后进行仿真验证.     

广义预测控制算法中参数的选择

分析广义预测控制算法中若干参数的选择对系统控制性能的影响;在内模控制结构下利用广义预测控制从对象至闭环特征多项式的系数关系,分析柔化因子a的选取对闭环系统稳定性的影响,给出选取这些参数的一般性原则.     

变结构广义预测控制

在变结构控制的基础上，引入了广义预测控制，导出了变结构广义预测控制的算法。该算法比传统的变结构控制算法有更强的鲁棒性，仿真结果验证了算法的有效性。     

基于HOPFIELD网络的约束广义预测控制

本文提出了一种求解约束非线性规划的HPPFIELD网络结构,证明了其收敛性和稳定性;并将这种网络应用于约束广义预测控制的求解,进行了仿真。     

基于BP神经网络变参数设计的广义预测控制

针对广义预测控制算法中控制参数整定困难这一缺陷,提出了一种基于BP神经网络变参数设计的广义预测控制算法,实现了广义预测控制中的输出柔化系数α和控制增量加权系数λ的在线调整。仿真结果表明,该算法无论在跟踪性能、控制精度及鲁棒性上,均优于固定参数设计的广义预测控制算法,并对干扰有一定的抑制作用。     

带控制量约束的数控铣削过程广义预测控制

首先综合考虑伺服系统动特性加工过程中刀具变形等因素,将数控铣削过程简化为二阶模型。其次构造数控铣削过程广义预测控制律,并依据实际需要提出控制量约束条件和具体算法,计算机仿真结果表明,与无约束算法相比,闭环系统的性能可能得到显著改善,最后提出基于快速信号处理板的硬件及接口方案,并通过试验验证算法的正确性和有效性,结果表明,合理选择控制前景,输出前景和权因子,可避免因切深或切宽突变而引起的控制输入过大     

广义预测前馈控制的一种算法

提出一种广义预测前馈控制算法。许多工业装置会遇到干扰，包括随机时刻的随机跃跃干扰及确定性干扰。对具有可测确定性及随机干扰的系统进行试验表明，这种算法能给出更好的控制效果。     

PID-GPC算法在高速列车横向半主动悬挂控制系统中的应用

针对列车悬挂控制系统中控制器设计的复杂性,利用SIMULINK建立了17自由度的列车整车横向振动模型,引入了PID型广义预测（PID-GPC）半主动控制原理和控制策略,将半主动悬挂与被动悬挂在横向加速度、横向位移、横向振动速度以及平稳性上进行比较分析,结果表明,采用PID-GPC半主动悬挂装置能有效抑制车体的横向振动,提高列车的运行平稳性和舒适度。     

典型过程控制系统的快速预测控制算法

针对实际过程控制回路多采用一阶或二阶加纯滞后模型表示的特点,开发了一种适用于工业控制的快速预测控制算法（ＦＧＰＣ）,类似于ＰＩＤ算法的控制结构,易于参数调整,具有结构简单,在线运算量小的特点．     

一种广义预测极点配置前馈自校正控制算法

提出了一种广义预测极点配置前馈控制算法，该算法可以抑制可测干扰的影响，具有较强的鲁棒性，并且可以应用到多变量系统中实现自适应解耦。理论分析和仿真实例说明了其有效性。     

广义的自适应相干累积算法

根据最小均方误差(LMS)算法、自适应相干累积(ACI)算法及推广的自适应相干累积(GACI)算法在原理上的相关性和推广关系，提出了广义的自适应相干累积(IGACI)算法。它是在GACI的基础上，在算法的权系数迭代公式中引入更多的动量因子，即利用权系数的更多的历史信息，使被检测的单频或调频脉冲信号，在脉冲期间，实现自适应相干累积，从而完成低输入信噪比条件下的信号检测，而无需或很少需要知道信号的先验信息。理论分析和仿真结果证明在低信噪比的情况下，其性能要优于GACI算法。     

基于混沌机制的神经网络预测控制及仿真研究

为解决一大类未知、时滞、非线性系统的预测控制问题,提出了一种基于改进的El-man动态回归神经网络预测控制算法.首先,在一般的Elman动态回归神经网络算法中加入了混沌机制,利用混沌机制固有的全局游动有效地消除了Elman网络易陷入局部极值的缺点,提高了系统的辨识速度;然后,结合广义预测控制(GPC)的反馈校正、滚动优化来完成非线性系统的预测控制.仿真结果表明:将本算法应用于非线性系统预测控制,对未建模动态具有较强的鲁棒性和良好的控制跟踪能力.