基于并行支持向量机的多变量非线性模型预测控制

提出一种基于并行支持向量机的多变量系统非线性模型预测控制算法．首先,通过考虑输入、输出间的耦合,建立基于并行支持向量机的多步预测模型;然后,将该模型用于非线性预测控制,提出新的适用于并行预测模型的反馈校正策略,得到最优控制律．连续搅拌槽式反应器（CSTR）的控制仿真结果表明,该算法的性能优于基于并行神经网络的非线性模型预测控制和基于集成模型的非线性模型预测控制．     

基于RBF神经网络的改进多变量预测控制

针对一类多输入多输出非线性被控对象,提出一种基于单神经网络的预测控制算法,应用RBF神经网络对非线性系统进行辨识,并计算被控系统多步预测输出值.该方法通过对传统预测目标函数加以改进,给出一种带微分项的多步预测目标函数,通过迭代寻优实时给出优化控制量.该方法实时性好,简化了传统预测控制算法,加快了滚动寻优的速度,有效地抑制了系统惯性和输入时滞所带来的超调,减小了模型误差、干扰及不确定性对控制器的影响.仿真及应用结果表明了该方法的有效性.     

一种基于多步预测的多变量自校正控制算法

本文提出一种简单的基于多步预测的自校正控制算法.该算法以 CARIMA 模型为基础,采用多步预测、优化,使其具有较强的鲁棒性.本文提出的算法简单、易于实现,只需较少的关于系统的验前知识.     

一种约束输入的多变量广义预测控制新算法

针对多变量有约束过程,将一种约束输入的广义预测控制新算法（CPCLC）推广到任意维输入任意维输出（ADLADO）线性系统中,该算法简单,不必解Diophantine方向,而且在求逆矩陈时,与传统的广义预测控制相比,极大地减少了计算器,仿真结果进一步证实了算法的有效性。     

退火炉的非线性多变量预测分程过渡控制

介绍了一种新的非线性多变量模型预测分程过渡控制方法．将该方法应用到退火生产控制技术中，提出了一种新的退火过程控制法。对生产过程采用非线性预测控制分程过渡的优化处理．将被控对象的离线优化轨迹应用到控制器中。通过反馈控制．对控制器的一些实时参数加以补偿．经过在线滚动优化．使实际的输入、输出轨线尽可能接近给定的理想轨线。该方法可使退火炉以高性能的要求进行操作运行．以持续优化阶式变化。具有保持高性能控制以及低的工业消耗的优点，其能耗降低了20％～30％。投资回报率提高了近15％。     

一种新的多变量直接自适应控制算法

提出一种新的不依赖于对象数学模型的多变量直接自适应控制算法，并依据无源性定理，给出了它的ＢＩＢＯ稳定性判据，由于这种控制方法在没有对象数学模型的条件下仍具有良好的自适应性，因此特别适用于带有结构或环境不确定性的复杂非线性系统的自适应控制。     

基于多神经元模型的非线性系统预测控制

利用单神经元来逼近非线性系统在平衡点邻域内的泰勒展开式的直至二次项,首次提出了一种用多个单神经元模型来拟合非线性系统的建模方法,引入多模型参考轨迹,得到一种新的多模型预测控制。仿真结果表明,基于二阶泰勒级数得到的多神经元模型的预测控制器的性能要优于采用泰勒级数一阶线性项得到的多模型预测控制器,但计算量并未显著增加。     

多变量系统灰色预测函数控制方法研究

针对多变量时滞系统,提出一种以灰色模型为基础的多变量灰色预测函数控制策略,并给出多变量灰色预测函数控制算法.分析了灰色系统建模,灰色模型预测输出,和控制量计算方程的求解.仿真实验表明,该方法有较强的鲁棒性,快速性和强抗干扰能力强的特点.     

基于小波变换的非线性广义预测控制

提出了基于小波变换的非线性广义预测控制算法。预测模型采用Hammerstein模型,对于其静态非线性部分采用小波网络来辨识,动态线性部分用最小二乘法来辨识。这种辨识方法比传统的多项式拟合的模型误差要小得多。基于这种预测模型广义预测控制器弥补了传统广义预测控制的模型失配问题。以CSTR为例对所设计的控制器进行仿真研究,结果表明控制器能够取得良好的控制效果。     

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。     

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.     

一种基于Wiener模型的非线性预测控制算法

针对一类Wiener模型描述的非线性系统,提出了一种改进的非线性预测控制算法.该算法利用Laguerre函数描述Wiener模型动态线性部分的控制信号，将预测控制中在预测时域内优化求解未来控制输入序列转化为优化求解一组无记忆的Laguerre系数,以减少优化所需的计算量.利用静态模糊模型来逼近Wiener模型的非线性部分,将非线性预测控制优化问题转化为线性预测控制优化问题,克服了求控制输入时解非线性方程的困难,进而推导出了预测控制输入的解析式.CSTR过程的仿真结果表明了本文算法的有效性和可行性.     

CMAC网络建模在非线性预测控制中的应用

将CMAC网络用到具体非线性系统的预测控制研究中,并且在控制中将CMAC建立的模型输出值与测量输出值进行综合,代替量测输出用于控制中,从而降低辨识器与控制器对未建模动态的敏感性,加强控制器的适应能力和鲁棒性。对一类CSTR系统的仿真结果表明,该预测控制策略响应快且容易实现,对于改善非线性预测控制不失为一种有益的尝试。     

基于多层局部回归神经网络的多变量非线性系统预测控制

以罐式搅拌反应器为例,针对复杂多变量系统的强耦合性、非线性、时变性等问题,研究了多变量非线性系统的预测控制及改善控制性能的方法,采用多层局部回归神经网络离线建立预测模型,以偏差补偿和模型修正相结合的方式对预测模型进行误差补偿,以要线校正用于预测控制,通过对性能指标中的偏差项负指数加权,进一步改善预测控制性能,住址结果表明了控制算法的有效性。     

非线性四容水箱预测控制研究

根据工业现场实际控制中实现预测控制的困难,提出了利用OPC通讯技术把Matlab与PLC/HMI工业控制系统进行集成,并实现预测控制的方案。文中还针对非线性四容水箱系统建立了机理模型,并通过在线辨识获得四容水箱模型的未知参数,从而对水箱液位进行控制。实际控制结果表明,预测控制能够很好地使水箱液位跟踪设定值,验证了该控制策略的可行性及有效性。     

基于ESN和PSO的非线性模型预测控制

针对传统的控制理论对实际的工业生产过程中的被控系统,特别是具有强非线性的系统控制效果不是很理想,而应用非线性模型预测控制算法能够较好解决非线性系统的控制问题,提出了一种基于回声状态网络(Echo State Network,ESN)模型进行非线性系统辨识和粒子群优化(Particle Swarm Optimizatio...