双重控制系统的广义预测控制

传统的双重控制方法建立在简单PID算法基础上，其性能受到一定的限制．为此，将广义预测控制算法应用于双重控制系统中，形成基于预测控制的双重控制算法．该算法继承了传统双重控制方法的控制结构和控制思想，采用主、副2个控制器进行控制．其中主控制器采用广义预测控制算法，针对快回路产生快控制作用使系统具有良好的动态特性；副控制器采用PID算法．针对慢回路产生慢控制作用以实现一定的经济指标；同时，副控制器的输出作为前馈量引入主控制器．主、副2个控制器互相协调工作，使系统既具有良好的动态特性，又符合工艺上或经济上的要求．仿真对比结果表明，该算法控制性能优良，具有较强的的抗干扰性和良好的鲁棒性，是一种较好的双重控制系统控制算法．     

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.     

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...     

广义离散线性系统状态反馈H∞控制器设计

研究了广义离散线性系统的状态反馈H∞控制器设计问题．基于矩阵不等式，导出状态反馈H∞控制器存在的一个充分条件，并利用矩阵不等式的解给出H∞控制器的一种设计方法．     

四旋翼无人飞行器ADRC-GPC控制

针对四旋翼无人飞行器的姿态控制系统,需要研究先进控制策略来达到满意的性能.将自抗扰控制(ADRC)与广义预测控制(GPC)相结合,设计一种新型自抗扰广义预测控制器(ADRC-GPC),利用ADRC中的扩张状态观测器(ESO)来估计和补偿非线性系统的模型不确定性以及外部扰动作用,将原始对象模型转化为积分器形式,然后针对积分器设计广义预测控制器.阶跃响应系数矩阵能被解析地求解出来,可有效地解决广义预测控制计算量大的问题.研究结果表明:所提出的ADRC-GPC控制方法能够对四旋翼无人飞行器姿态系统进行实时控制,可满足控制精度及快速性要求,并能有效地克服系统的外部干扰和多变量耦合作用.自抗扰广义预测控制器能够有效地控制欠驱动非线性多变量系统.     

离散时间PWS的分段广义H2动态输出反馈控制

基于分段二次李雅普诺夫函数．对离散时间分段系统提出了广义H2稳定控制器的设计方法．通过构造分段动态输出反馈控制器。使闭环系统广义H2全局稳定．利用线性矩阵不等式理论。给出了闭环系统广义H2全局稳定的一个充分条件．     

考虑网络丢包的网络化控制系统的广义预测控制

针对丢包现象影响网络化控制系统（NCS）稳定性的问题,设计了一个基于单边网络的广义预测控制器（GPC）．该控制器通过滚动优化确定一系列控制动作,利用该控制作用对基于模型的预测值进行修正,最终计算出向前N步的控制数据,以此来弥补数据丢失给系统带来的影响．经过仿真实验证明在网络存在丢包的情况下,NCS系统仍然能够达到稳定．     

不确定关联时滞系统的鲁棒分散控制

研究了不确定关联时滞系统的鲁棒分散控制器设计问题．通过构造广义匹配条件，使每一个子系统控制器的求解归结于一个Ｒｉｃｃａｔｉ方程的求解；对于不匹配系统，进行不确定性分解，给出控制器设计的充分条件．算例表明本方法可以适用范围更广的不确定系统．且简单有效．     

基于CARMA模型的多变量远程预测自适应探测器

本文采用CARMA模型，建立多变量远程预测控制器，并采用状态空间法分析其闭环系统的稳定性。这种控制以远程预测多步滚动优化取代最小方差和广义最小方差控制器中的一步预测化，并引入控制时域的概念，从而可应用于非最小相位和开环不稳定系统；在自适应算法中，对模型验前知识要求少，不需要知道系统的交互矩阵，计算量小。数字仿真结论证实了控制算法的以上特性。     

基于LMI降阶正实控制器的设计

考虑降阶正实控制器的设计问题．基于线性矩阵不等式（LMI）,分别给出了连续和离散情形下降阶正实控制器新的上界,该界由系统参数矩阵确定．证明了当广义对象的两个子系统存在不稳定不变零点时,存在阶数小于广义对象McMillan阶的降阶正实控制器．证明是构造性的,可以给出降阶控制器的设计算法．     

具有指定跟踪性能的间接鲁棒自适应广义预测控制

针对对象的不确定性干扰（未建模动态、有界干扰等），提出一种新的不需要持续激励条件的间接自适应广义预测控制算法，不仅考虑了自适应控制系统的闭环鲁棒稳定性，而且使所设计的自适应控制闭环系统具有指定的跟踪性能。     

多变量对象的预测PI控制及其工业应用

针对强耦合、大时滞多变量系统．首先将系统进行动态解耦,消除系统之间的耦合,然后将解耦对象简化为互相独立的一阶滞后对象,最后运用单变量预测PI控制算法设计这些一阶滞后对象的控制器．这种控制器结构简单,可调参数少,参数调节方便、直观．仿真和实际应用表明：此类预测PI控制器具有良好的控制性能和鲁棒稳定性能．     

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     

瓦楞纸板生产线原纸张力广义预测自适应控制

针对瓦楞纸板生产线原纸放卷张力控制实时性的要求,采用了广义预测自适应控制算法设计张力控制器。建立了张力控制系统模型,并进行了仿真。仿真结果表明,该控制器响应速度快、张力控制稳定,抑制扰动能力强,控制性能优于常规PID控制器。     

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 .     

基于遗传算法的广义预测PID控制及其在锅炉主汽温系统中的应用

针对超超临界机组的主汽温控制,提出了一种广义预测PID控制方法,该方法采用改进遗传算法对PID控制器参数进行在线优化.采用了一种基于广义预测控制性能指标的遗传算法寻优思路,建立了主、副回路PID参数优化模型;在选择、交叉和变异算子方面,初始种群设计方面和交叉、变异概率调整方面对遗传算法进行了改进.最后对广东潮州电厂某锅炉现场连续运行的历史数据进行了控制仿真,结果表明采用基于改进遗传算法的预测PID控制策略后,系统在动、静态特性和变负荷能力上均比常规串级系统效果更好.     

模糊GPC在SOFC中的应用

针对SOFC系统的非线性、大滞后和干扰等特点,提出使用模糊GPC算法实施对SOFC的闭环控制.这种方法使得SOFC的输出电压始终保持在一定范围内,并收敛到恒定的数值.该方法还提高了SOFC输出功率的跟踪性能.仿真结果验证了这种方法的有效性.     

Identification and optimization for hydraulic roll gap control in strip rolling mill

In order to improve the control performance of strip rolling mill, theoretical model of the hydraulic gap control(HGC) system was established. HGC system offline identification scheme was designed for a tandem cold strip mill, the system model parameters were identified by ARX model, and the identified model was verified. Taking the offline identified parameters as the initial values, online identification using recursive least square was carried out with model parameters changing. For the purpose of improving system robustness and decreasing the sensitivity due to model errors, the HGC system based on generalized predictive control(GPC) was designed, and simulation experiments for traditional controller and GPC controller were conducted. The results show that both controllers acquire good control effect with model matching. When the model mismatches, for the traditional controller, the overshot will increase to 76.7% and the rising time will increase to 165.7 ms, which cannot be accepted by HGC system; for the GPC controller, the overshot is less than 8.5%, and the rising time is less than 26 ms in any case.     

预测模型的单神经元PI控制器

针对工业过程和实际控制对象的慢时变非线性的特点 ,设计了一种预测模型的单神经元 PI控制器。采用单神经元 PI控制算法与神经网络预测模型相结合的控制策略 ,用 PI控制规律来确定控制器的输出。用一个自适应神经元网络作为非线性系统的预测模型 ,估计下一步的输出值 ;用一个单神经元实现 PI控制来优化下一步的控制。利用 Matlab/Sim ulink工具对 PI控制器和预测模型的单神经元 PI控制器进行比较仿真实验 ,其控制对象为典型的非线性系统。仿真实验表明 :预测模型的单神经元 PI控制器具有结构简单 ,计算速度快 ,鲁棒性好等特点