基于T-S 模型的模糊预测控制研究

提出一种基于T—S模型的模糊预测控制策略．利用模糊聚类算法高线辨识T—S模型，采用带遗忘因子的递推最小二乘法进行模型参数的选择性在线学习；对模糊模型在每一采样点进行线性化，将T—S模型表示的非线性系统转化为线性时变状态空间模型，并将约束非线性优化问题转化为线性二次规划问题，解决了非线性预测控制中如何获得非线性模型和非线性优化在线求解的难题．将预测域内的线性模型序列作为预测模型，减小了模型误差，提高了控制性能．pH中和过程的仿真验证了该方法的有效性．     

基于有序神经网络的神经模糊预测控制

本文使用有序神经网络和改进的模糊控制器构成了一种新型的神经模糊预测控制方法，有序网络学习速度快，所需神经数目少，用事先训练好的有序网络代替传统的预测模型，以期增强输出预测的准确性；同时，用一种改进的模糊控制器原有的PID控制器，增强系统的鲁棒性。仿真结果表明，所提出的神经模糊预测控制方法可以获得理想的控制效果。     

PID增益基于神经模糊网络的预测控制

提出一种基于二次逼近模型的PID增益预测的控制，并阐述了该系统的结构，算法和应用特点，通过二次逼近建模的方法，提高了建模的处速度和实际逼近精度以及较强的动态补偿能力。运用这种模型的预测和传统的PID相结合，使控制系统具有增益自适应能力和较好的鲁棒性。通过仿真实例对该方法的特点和性能进行了验证。     

CSTR系统的基于CMFC神经元网络的学习控制研究

CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller或Cerebellar Model Arithmetic Computer)神经元网络是由Albus提出的一种表达复杂非线性函数的表格查询的自适应系统。本文将CMAC应用到具体的连续搅拌反应釜(CSTR)系统的学习控制研究中,仿真结果表明,该学习控制策略具有较强的自学习能力且容易实现,对于改善非线性控制的性能,不失为一种有益的尝试。     

基于SIMATIC的CSTR控制系统实现

本文以多功能过程和实验系统(MPCE)中的连续搅拌(CSTR)反应过程为对象.针对控制要求,设计了系统的控制方案.该方案除了应用常规PID控制外,还融合了先进控制算法,如对组分的基于T-S模糊模型的预测控制.针对温度的自适应模糊控制.同时,在SIMATIC PCS7和WinCC上进行了工程实现.探讨了PCS7过程控制系统产品上实施先进控制的方法.运行结果表明,控制系统切换方便,安全性、有效性和可行性较好,具有良好的控制性能.     

基于神经模糊系统的热工过程建模及预测

热工对象内部过程的物理性能比较复杂,其往往表现出非线性、严重时变、大迟延和不确定等特点,这就使得难以对其建立比较精确的模型。该文以自适应神经模糊推理系统(ANFIS)作为辨识器建立热工过程模型,用ANFIS分别建立锅炉-汽轮机的非线性模型、不同负荷工况点的线性模型,并根据现场采集的锅炉-汽轮机系统数据建立了ANFIS模型。对以上三个系统的建模仿真结果表明基于ANFIS建立的模型具有较高的模型精度和较好的预测能力,ANFIS可用于非线性系统、复杂系统的建模和预测,并具有较少的训练次数和较小的预测误差。     

基于模糊双线性模型的连续搅拌反应釜滑模控制

主要对连续搅拌反应釜系统(CSTR)的滑模控制问题进行研究;该系统的模型可由Takagi-Sugeno (T-S)模糊双线性模型进行描述,基于该模糊双线性模型,给出滑模控制方法;在之前学者的研究成果上对线性滑模面进行改进,构造积分滑模面,由此设计出的等效控制量与切换控制量,可以保证系统的控制精度;通过对其进行稳定性研究,得到全局稳定的充分条件,并求出滑模面的控制器参数;同时,构造7条模糊规则,采用模糊化方法对切换增益项进行模糊推理,使整体控制量平滑化,也避免系统状态出现抖振现象,实现实际可操作性;最后,连续搅拌反应釜的仿真验证了控制方法的有效性.     

基于GLBest-PSO算法的CSTR系统鲁棒PID控制

连续搅拌反应釜(CSTR)系统是一类具有多变量、强非线性和多工作点的复杂工业过程,对外界扰动及内部参数变化较为敏感。针对常规PID控制器参数整定困难,难以取得满意效果,本文提出了一种基于改进粒子群优化算法的CSTR系统鲁棒PID控制方法。通过对优化目标的分析,将鲁棒PID控制器的参数整定问题转化成一个求解最大-最小问题,在对粒子群优化算法进行改进的基础上,引入合作进化思想对该最大-最小问题进行求解,获得了基于优化性能指标最优的鲁棒PID控制器参数。针对实例的仿真结果表明,利用此方法整定得到的鲁棒PID控制器具有良好的鲁棒性,性能指标优于其它方法得到的鲁棒PID控制器,当过程对象操作范围发生大的变化时,利用本文方法设计得到的鲁棒PID控制器能获得满意的结果。     

基于神经模糊模型的船舶航行广义预测控制

本文采用模糊神经网络对船舶航行进行建模并在此基础上，将模糊神经网络与广义预测控制算法相结合．对船舶航行进行控制．仿真结果表明了该方法有效性。     

基于反馈线性化的预测函数控制及其在CSTR中的应用

针对典型化工非线性对象连续搅拌槽反应器(CSTR),研究了基于反馈线性化的预测函数控制方法.首先将非线性过程精确反馈线性化,然后在此基础上,设计相应的预测函数控制器,仿真结果是令人满意的.     

非线性CSTR过程预测控制器设计

针对非线性CSTR(continuously stirred tank reactor)过程,提出一种新的预测控制的设计与仿真实现.在对一类特殊非线性过程分析的基础上,从系统的输入输出数据出发,基于子空间辨识算法建立双线性系统模型来近似描述被控系统;设计新的预测控制算法实现对CSTR过程的跟踪控制;为补偿模型失配以消除控制中的稳态误差,将积分作用包含在预测控制器的设计中,实现对控制输出的良好跟踪性能;最后通过一个仿真实例验证算法的有效性.     

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.     

基于模型预测的PHEV模式切换协调控制

针对混合动力汽车在模式切换过程中,由于离合器的结合/分离易产生较大冲击度和滑磨功,提出一种模型预测切换协调控制方法。在进行动力学分析基础上,建立预测模型。以电机驱动下的速度响应作为目标转速,构造目标函数,考虑其非可行解问题、动力部件物理约束以及最大冲击度限制要求,引入松弛因子,设计状态约束条件,保证其解的可行性与切换平顺性,实现较小冲击度与滑磨功。同时,引入预测误差,对预测值进行反馈校正,以提高控制精度;将所提策略转化为在线二次规划问题,便于计算机实现。仿真验证结果表明,所提协调控制策略与传统策略相比,冲击度与滑磨功明显降低,保证了切换平顺性,提高了驾驶性能。     

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。     

基于预测控制方法的燃烧优化研究与应用

提出了采用基于先进控制的燃烧、协调和汽温优化思路和方法,利用模型预测控制实现对燃烧等复杂过程的优化控制,研究成果在某电厂进行了应用和实施。实际应用结果表明,采用先进控制方法的燃烧优化使系统的调节品质大大提升,取得了较好的应用效果。     

基于多信号源的神经模糊Hammerstein-Wiener模型研究

面对复杂工业过程控制的需求, 设计一种结合数据信息的特殊模型结构, 在保证控制系统有效性的前提下通过模型的结构来简化控制器的求解是亟待解决的问题. 为此, 本文提出一种基于多信号源的神经模糊Hammerstein-Wiener模型, 突破传统的迭代分离方法, 通过组合式多信号实现Hammerstein-Wiener模型中神经模糊非线性环节和线性环节的分离, 同时设计了神经模糊模型参数的非迭代优化算法, 将研究结果拓广到分段非线性系统,改善了模型的适用范围. 该算法保证了模型的预测精度,具有逼近较强非线性过程的能力. 在此基础上设计了基于神经模糊Hammerstein-Wiener模型的控制系统, 利用模型的特殊结构将非线性系统的控制问题简化为线性系统的控制问题, 采用简单的PID控制器便能达到较好的控制效果.仿真结果验证了上述方法的有效性.     

基于输入输出模型广义预测控制的并行算法

本文提出了脉动算法实现基于输入输出模型的参数辨识及广义预测自校正控制，给出了相 阵列结构７工行实现这些算法，时序分析表明该方法可使广义预测自校正控制的实时性得到很大提高。     

Predictive Control Based on Fuzzy Supervisor for PWARX Hybrid Model

Machine Intelligence Research - In this paper, the problem of hybrid model predictive control (HMPC) strategy based on fuzzy supervisor for piecewise autoregressive with exogenous input (PWARX)...     

连续搅拌反应釜系统的自抗扰控制

针对连续搅拌反应釜系统(CSTR)大滞后,大惯性以及动态特性随工况不确定性变化的特点,通过设计参数可调的跟踪微分器和扩张状态观测器,改进经典PID算法的固有缺陷,提出不依赖于精确CSTR模型的离散自抗扰控制方案,采用西门子新一代工业可编程控制器-SIMATIC PCS7在多功能过程与控制系统的CSTR实验仿真对象上实现...     

一种基于模糊感知器的模糊神经分类器

隶属函数应能客观反映模式的不确定性分布情况,模糊神经分类器中为每个输入特征划分相同数量的模糊变量显然是不合理的.针对这一问题,根据模糊积分的思想,本文通过分析隶属函数的变化曲线来确定模糊密度,以此为依据为输入特征划分合适的模糊变量,并以Iris数据集为例验证了该方法的有效性.