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.     

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.     

基于改进粒子群算法的约束隐式广义预测控制

针对大多数工业系统的控制输入输出都存在约束的情况,提出了一种基于改进粒子群算法的广义预测控制算法。广义预测控制算法采用隐式算法,用最小二乘法直接辨识控制增量表达式中的参数,避免求解丢番图方程;为避免粒子群算法陷入早熟,提高精度,在广义预测控制算法的滚动优化环节采用速度变异的粒子群优化算法,克服了受约束优化问题处理的缺陷,更快更准确地寻到最优目标函数值。仿真结果表明了该方法的有效性和良好的控制性能。     

基于改进粒子群算法的约束隐式广义预测控制

针对大多数工业系统的控制输入输出都存在约束的情况,提出了一种基于改进粒子群算法的广义预测控制算法.广义预测控制算法采用隐式算法,用最小二乘法直接辨识控制增量表达式中的参数,避免求解丢番图方程;为避免粒子群算法陷入早熟,提高精度,在广义预测控制算法的滚动优化环节采用速度变异的粒子群优化算法,克服了受约束优化问题处理的缺陷,更快更准确地寻到最优目标函数值.仿真结果表明了该方法的有效性和良好的控制性能.     

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.     

广义预测自适应控制方法在导弹自动控制系统设计中的应用

研究广义预测自适应控制算法在导弹控制系统中的应用 .推导了基于最小二乘法辩识的广义预测自适应控制算法 ,并将这一算法应用于某导弹俯仰通道设计 ,经仿真检验证明利用该算法可以较好地完成控制任务 .     

基于BP神经网络的广义预测控制算法在一级倒立摆控制中的应用

提出了一种基于BP神经网络的广义预测控制算法,其实质是利用BP神经网络来求取广义预测控制的最优控制律,该算法对广义预测控制算法进行了简化,可以应用于快速系统的控制.以倒立摆系统作为研究的对象,将新算法应用于一级倒立摆的控制,仿真结果证实了该算法的有效性和实用性.     

转向系统背压加载的广义预测控制

针对转向系统背压加载的时变、非线性、多变量耦合等过程特性,研究了一种基于最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)的广义预测控制算法.采用LS-SVM辨识方法对系统进行建模,并用粒子群算法对LS-SVM的参数进行寻优,为控制器的设计奠定基础;对于时变的特点,采用基于在线LS-SVM的广义预测控制混合算法,实时修改模型参数.转向系统背压加载的控制实验结果表明,基于LS-SVM的广义预测控制混合算法是有效的,能准确地跟踪设定的加载压力,对扰动有较强的鲁棒性,具有实际工程应用价值.     

一种多步递推广义预测自适应控制

提出了一种基于多步递推预测的广义预测自适应控制算法。由于本算法是利用在线辩识参数直接递推求解控制律，从而大大减少了计算量，便于在微机上用汇编语言实现。     

一种改进的足球机器人PID调节器设计

在分析增量式数字PID基本算法的基础上,讨论了PID调节器参数对控制性能的影响及PID调节器控制参数的整定,并利用具有积分分离和消除设定值变化冲击的PID控制算法来实现具有最佳组合的PID控制.仿真实验结果表明,经该方法整定出的参数使该控制器获得了良好的控制效果.     

基于遗传算法的PID参数整定与优化

ＰＩＤ参数整定与优化一直是自动控制领域研究的重要问题。采用遗传算法进行ＰＩＤ参数整定与优化是一种寻求全局最优且与初始条件无关的优化方法。在参数整定与优化过程中,考虑了过程控制系统的参数整定特点和寻优精度。仿真表明：该方法比一般ＰＩＤ参数整定方法具有更好的控制性能指标,不失为一种具有较好实用价值的ＰＩＤ参数整定与优化方法。     

基于BP网络的典型工业过程自适应预测区域控制

针对一类具有分数传输滞后、参数时变的典型工业过程开环参数与广义预测控制器参数之间的内在联系 ,通过在目标函数中引入开环增益 ,并利用BP网络的非线性映射能力得到了自适应广义预测控制的一种直接算法。在该算法中 ,先用一个辨识器辨识过程开环参数 ,然后由一个已训练好的BP网络根据辨识结果和加权因子的值直接计算出控制器的参数 ,得到控制律。该方法不依赖于过程的精确模型 ,极大地简化了在线计算负担。同时 ,把区域控制的思想引入到预测控制之中 ,给出了两种区域预测控制方案。在一个二元精馏塔模型上与常规广义预测控制方案的对比仿真结果验证了文中所示方法的可行性     

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．     

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     

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。     

PSO算法在Smith-PID控制器参数整定与优化中的应用研究

大部分工业过程的控制对象通常具有纯滞后环节,常规的Smith-PID控制很难取得预期的效果。针对传统Smith-PID控制需要精确数学模型且不适应参数变化纯滞后系统的缺陷,在继电整定的基础上,提出了用PSO算法来整定和优化Smith-PID参数,削弱了Smith-PID控制对于对象参数精确性的要求,提高了系统的鲁棒性。仿真结果表明,所提出的Smith-PID参数整定方法有较强的鲁棒性和较好动静态性能。     

PSO算法在Smith-PID控制器参数整定与优化中的应用研究

大部分工业过程的控制对象通常具有纯滞后环节,常规的Smith-PID控制很难取得预期的效果。针对传统Smith-PID控制需要精确数学模型且不适应参数变化纯滞后系统的缺陷,在继电整定的基础上,提出了用PSO算法来整定和优化Smith-PID参数,削弱了Smith-PID控制对于对象参数精确性的要求,提高了系统的鲁棒性。仿真结果表明,所提出的Smith-PID参数整定方法有较强的鲁棒性和较好动静态性能。     

船舶航向反步自适应控制

针对反步控制算法控制参数多、难整定的问题,经过理论分析提出基于期望指标的二阶系统参数整定方法.将系统变换为二阶系统形式,在选取闭环系统的自然频率、阻尼、闭环系统调节时间与超调量后,确定系统闭环极点,由极点整定了两个关键控制参数,积分增益取值参考PID控制器中积分时间参数的方法整定.在海浪干扰和船舶模型参数出现很大摄动的情况下,对所设计控制器进行了仿真试验,结果表明,所设计的控制器具有很好的鲁棒性,提出的整定控制器参数方法是可行的.     

基于改进单神经元的PET吹瓶机温度解耦控制系统研究

将神经网络应用到PID控制器的参数整定过程中,提出一种基于改进单神经元PID的控制算法,通过在吹瓶机温度解耦控制系统中的应用,得出了仿真结果及结论.仿真结果表明:该控制算法具有很强的自学习功能和自适应解耦能力,能取得良好的控制效果,因而可以广泛地应用于多变量系统的解耦控制中.