基于状态方程的预测最优控制

本文提出了一种新的预测控制算法——基于状态方程的预测控制算法,推导了预测最优控制律;然后将该算法推广,提出一种关于高维系统的预测指标与状态预测算法以及最优预测控制算法,并给出该算法收敛的充分条件;最后介绍了该算法在导弹飞行控制系统中的应用及仿真结果。     

广义预测控制综述

总结了近年来广义预测控制的递推算法、直接 算法、组合算法、稳定的广义预测控制算法、连续的广义预测控制算法、非线性系统的广义 预测控制算法等各方面的理论研究成果,概述了广义预测控制的稳定性和鲁棒性分析的结论 ,讨论了进一步研究的方向．     

多周期非自衡系统预测控制研究

为使预测控制能够运用于具有不同输出周期的多变量非自衡系统，对这类特殊系统和一般预测控制算法进行了研究，提出了基于多周期的多变量非自衡预测控制，并通过对环境试验设备温度湿度控制系统的仿真实验，证实了此算法的有效性和实用性。     

基于状态空间模型的双时间尺度预测控制算法

多时间尺度问题在控制领域已得到广泛关注。针对多时间尺度问题的典型代表——双时间尺度问题,学者们已提出多种控制算法来分析处理。这些控制算法大多是根据奇异摄动法将控制系统分解为快、慢两个独立的子系统,并对子系统分别进行优化求解,这类算法往往忽略子系统之间控制与输出的耦合作用。本文在上述控制算法的基础上,提出一种考虑快、慢子系统双方控制与输出间的耦合作用的双时间尺度预测控制算法。该算法以系统原状态空间模型分解得到的快、慢两个子系统模型为被控对象,将两个模型的预测值信息整合到同一预测控制优化问题中,实现对整个系统的控制。仿真实例验证了该方法的有效性。     

基于改进粒子群优化算法的预测控制

在实际工业过程中预测控制算法应用广泛,但是对于多变量预测控制算法其参数较多,且各个参数之间相互耦合,故整定其参数比较复杂,鉴于此提出一种基于改进粒子群算法的预测控制参数优化算法。该算法的基本思想是将生物寄生行为机制引入到粒子群优化算法中,形成双种群粒子群优化算法,使用该改进粒子群算法对多变量预测控制算法的参数进行离线优化,从而确定预测控制算法参数的最优取值。最后,将本文算法用于冷热水系统液位和温度的控制,并通过仿真将该算法与标准粒子群优化算法相比较,仿真结果表明使用该算法对多变量预测控制的参数进行优化整定时,系统的阶跃响应具有抗干扰性能好、超调量小、调节时间短等优点。     

一种新型的预测函数PID控制算法的研究

针对应用于工业过程中的系统具有大时滞、时变性、非线性等特点,采用传统的PID控制方法难以实现良好的控制效果.将预测函数控制算法和PID控制算法相结合,提出了一种新型的预测函数PID控制算法.该算法具有预测函数控制算法鲁棒性强和PID控制算法抗干扰性好的优点.仿真结果表明,与常规预测函数控制算法相比,该控制算法满足系统对快速性和稳态精度的要求,具有良好的鲁棒性和抗干扰能力.     

PID型广义预测控制在过热温控中的应用

在分析PID算法和广义预测控制算法的基础上,将广义预测控制算法的性能指标构造成PID形式,并推导出改进的PID型广义预测控制算法（PIDGPC）。通过在发电厂的过热蒸汽温度串级控制系统中的仿真,在时域内分析PIDGPC算法控制器的参数选择对控制性能的影响,说明PIDGPC算法比基本广义预测控制算法具有更好的控制性能,具有较好的应用前景。     

广义预测控制算法的研究

针对一类输出波动幅度较大的控制问题,提出了一种改进的广义预测控制算法。这种新算法对经典的广义预测控制算法中的控制目标进行的改进,使其有效地抑制生产过程中因为各种原因引起的输出波动。对经典的广义预测控制算法和改进的算法进行多次的仿真研究,并分析和比较彼此的控制效果,得出结论,验证了该改进算法的有效性。     

网络控制系统中的时戳预测函数控制

传统预测函数控制算法不能有效处理网络控制系统中的随机延迟,为此提出了时戳预测函数控制算法.该算法使用时间戳来估计由网络引入的控制延迟,在预测系统未来输出时明确考虑了该延迟,然后借鉴传统预测函数控制算法的基本策略,得到了适用于网络控制系统的控制规律.进一步由TrueT im e工具箱搭建了网络控制系统仿真平台,对比了时戳预测函数控制算法和传统预测函数控制算法.仿真结果表明随着网络引入延迟的增大,时戳预测函数控制算法给出控制品质明显优越于传统预测函数控制算法.     

多模型控制方法的研究进展及其应用现状

本文探讨了多模型控制算法的发展和现状,对几种主要的发展成熟的算法---多模型预测控制算法---多模型自适应控制算法、交互式多模型算法进行了研究.同时分析了多模型控制算法中模型切换及稳定性、模型集的选取等关键问题.分析了当前多模型控制算法应用的现状和今后的发展方向.     

改进的广义预测控制算法

本文中,提出了改进的广义预测控制.这种算法简单,不受噪声多项式 C(q~(-1))稳定的限制.     

块对角化分散控制的一种算法——参数插入算法

本文介绍一种参数插入方法,把最优全状态输出反馈转化为块对角形局部反馈,并使整体性能指标最小。文中对该算法的收敛性及对一般控制结构下系统最优解存在的条件及唯一性给以简要证明。     

改进的多变量广义预测控制算法

本文中,我们把改进的广义预测控制推广列多变量线性系统中.这种算法大量地减少了计算量,能控制任意维输入任意维输出的线性系统.     

多模型自适应控制在机器人手臂控制当中应用

本文以斯坦福机械手臂为研究对象,对被控对象建立离散时间模型,并建立自适应控 制器．考虑斯坦福机械手自适应控制当中,参数突变经常会破坏总体系统的稳定性的问题, 针对被控对象模型建立多个模型,覆盖被控对象的参数不确定性,构成多模型自适应控制器 ,同时引入“局部化”技术,可保证在不失去多模型自适应控制精度的同时,减少计算时间 ．     

面向网络控制的数据驱动主动补偿控制算法

针对实际工程中网络控制系统建模困难的情况,引入子空间方法,从输入输出数据角度辨识系统的子空间矩阵.为克服开环子空间方法的有偏性,通过计算系统输入输出误差序列,构造闭环子空间从而计算闭环子空间矩阵.为克服时延的影响,构造预测模型,设计闭环子空间预测控制算法及补偿结构,主动补偿网络时延的影响.为便于在线递推计算,采用一种简单的参数矩阵更新方法,相比于复杂的矩阵分解算法,减小了计算复杂度,提高了系统的实时性.     

DECA: THE DOPING-DRIVEN EVOLUTIONARY CONTROL ALGORITHM

In task control, evolutionary optimization tends to favor controllers that solve the easier task instances but that fail to solve the harder ones. We call this the problem of hard instances. The doping-driven evolutionary control algorithm (DECA) is introduced to deal with the problem. The effectiveness of DECA is assessed on two task-control problems: a box-pushing task and a food-gathering task. The experimental results show DECA to generate controllers that can solve both the easy and hard instances of both task-control problems. We discuss the results by offering a qualitative explanation for DECA's success and comparing it to related techniques. We conclude that the problem of hard instances is alleviated by the application of DECA.     

THMR-V导航控制算法的研究

THMR-V室外移动机器人是清华大学智能技术与系统国家重点实验室为配合国家863项 目而研制的．本文介绍了THMR-V导航控制算法中用于转弯的切弧跟踪算法和停障、避障算 法 ,其中后者是本文的重点．以上两种算法在文中都给出了仿真效果图,而且在实验中也验证 了这两种算法的可行性．     

基于HEVC的LCU层码率控制算法改进

针对HEVC(High Efficiency Video Coding)码率控制方案中LCU层利用平均绝对误差(MAD)对图像复杂度估计的不准确性和比特分配的不合理性,提出一种基于像素的线性加权的直方图差值(PHOD)的LCU层码率控制算法。该算法引入PHOD作为LCU层的图像相对复杂度度量手段,使得LCU层目标比特根据图像复杂度进行合理调整和准确分配。同时利用已编码帧码流控制的反馈信息进一步对量化参数和拉格朗日乘数调整,获得更精确的量化值和拉格朗日乘数。仿真结果表明,与参考算法比较,改进的算法对于不同运动情况的视频序列有良好的效果,能更加接近目标码率,图像帧间质量波动减小,最终获得较好的图像主观质量和PSNR。     

一种改进的计算控制依赖的算法

控制依赖是分析程序和程序并行化的基础.针对现有的计算控制依赖方法的不足,提出了一种改进的算法.该改进算法通过引入函数调用和返回引起的控制转移来计算函数间的控制依赖关系.最后通过实例验证了该改进算法比原算法更能准确地计算程序的控制依赖关系,比传统的内联方法更易于理解.     

一种HEVC码率控制改进算法

HEVC(High Efficiency Video Coding)采用的基于R-λ模型的码率控制算法在控制输出码率的精确和提高编码效率上都取得了良好的效果。然而该算法没有考虑到实际视频编码中场景切换的影响。提出一种新的针对场景切换的码率控制算法。首先结合帧间的亮度差及其变换趋势判断是否发生场景切换,在场景切换发生时对码率控制的参数以及编码结构都做出及时调整。最后实验表明,与HEVC自带的码率控制相比,所提出的码率控制算法能够有效应对视频序列中的场景切换,提高了编码质量,降低了编码复杂度,并且保持精确的输出码率。