参考轨迹在线优化的区间预测控制

实际生产过程控制中,特别是多变量耦合的复杂过程中,对某些被控变量其实并没有苛刻的给定值要求,只是满足在给定区间内即可,从而保证整个生产过程控制的平稳.针对这一问题,提出一种基于模型预测控制理论的区间控制算法.该算法对预测控制的优化性能指标进行改进,将性能优化指标中的参考轨迹作为约束变量进行在线优化处理;参考轨迹自动跟踪被控变量输出,使预测控制针对输出在不同的区域范围采取不同的控制强度,从而在实现区间控制的前提下满足平稳控制要求.最后以Shell公司的典型重油分馏塔控制问题为例进行仿真,验证算法的有效性和可行性.     

参考轨迹在线优化的区间预测控制

实际生产过程控制中,特别是多变量耦合的复杂过程中,对某些被控变量其实并没有苛刻的给定值要求,只是满足在给定区间内即可,从而保证整个生产过程控制的平稳.针对这一问题,提出一种基于模型预测控制理论的区间控制算法.该算法对预测控制的优化性能指标进行改进,将性能优化指标中的参考轨迹作为约束变量进行在线优化处理;参考轨迹自动跟踪被控变量输出,使预测控制针对输出在不同的区域范围采取不同的控制强度,从而在实现区间控制的前提下满足平稳控制要求.最后以Shell公司的典型重油分馏塔控制问题为例进行仿真,验证算法的有效性和可行性.     

模糊预测控制发展的概况

模糊预测控制(FPC)是近年来发展起来的新型控制算法,是模糊控制和预测控制相结合的产物。在预测控制的模型预测、反馈校正、滚动优化的机理下,对模糊预测控制近20年来的发展概况和实现形式作了归纳,指出模糊模型引入预测控制,体现了预测控制向智能控制方向拓展的趋势,更符合人们的控制思想,可进一步提高控制的效果,并就其有待解决的问题发表了一些看法。     

基于模型预测控制的直升机轨迹跟踪控制

针对直升机在实际任务中对轨迹精确控制的实际需求,提出基于模型预测控制(model predictive control,MPC)的直升机轨迹跟踪算法.轨迹控制的整体方案采用分层的架构:底层对直升机的速度以及姿态进行调节,顶层通过实施MPC算法对底层的姿态和速度指令进行调度,以期实现直升机轨迹的精确控制.通过分段MPC方...     

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.     

无偏模型预测控制综述

无偏(静差)模型预测控制(Model predictive control, MPC)的设计目标是使被控变量渐近地跟踪设定值, 这类控制方法直接关系到闭环系统的跟踪性能和抗扰性能.由于可以有效处理不可测扰动、模型失配等, 无偏MPC具有很强的工程应用价值, 但是在理论方面并没有得到充分重视.近30年来, 围绕无偏MPC的原理、分析和设计展开了一系列的研究工作, 并取得了系统性的研究成果.当前的一些研究结果大多分散在不同的参考文献中, 缺少全面的梳理和呈现.本文的主要工作包括回顾常见无偏控制方法, 综述当前无偏MPC的研究进展, 并探讨一些潜在的研究方向.     

变参考轨迹下的鲁棒迭代学习模型预测控制

迭代学习模型预测控制是针对间歇过程的先进控制方法.它能通过迭代高精度跟踪给定参考轨迹,并保证时域上的闭环稳定性.然而,现有的迭代学习模型预测控制算法大多基于线性/线性化系统,且没有考虑参考轨迹变化的情况.本文基于线性参变系统提出一种能有效跟踪变参考轨迹的鲁棒迭代学习模型预测控制算法.首先,采用线性参变模型准确涵盖原始非线性系统的动态特性.然后,将鲁棒H∞控制与传统迭代学习模型预测控制相结合,抑制变参考轨迹带来的跟踪误差波动,通过优化线性矩阵不等式约束下的目标函数求得控制输入.深入分析了鲁棒迭代学习模型预测控制的鲁棒稳定性和迭代收敛性.最后,通过对数值例子和连续搅拌反应釜系统的仿真验证了所提出算法的有效性.     

基于神经网络的非线性模型预测控制

该文提出了一种基于神经网络的模型预测控制结构 ,并使用一个新的随机搜索优化算法来求解预测控制律 ,计算机仿真证明了所设计的控制算法的正确性和有效性     

压缩空气储能系统模型预测控制

压缩空气储能作为一项新型物理储能技术,利用模型预测控制可降低热力成本、提高能源利用效率.为实现压缩空气储能系统的温度控制,分析了压缩空气储能系统中的换热器系统、热能存储系统和盐穴储气系统的热力学特性,建立压缩空气储能系统的集中参数和分布参数耦合系统模型.设计耦合系统的模型预测控制策略,针对控制器中复杂约束优化求解问题,...     

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。     

MATLAB环境下的模型预测控制理论的应用

从模型预测控制的原理出发,介绍利用MATLAB模型预测控制工具箱进行模型预测控制器设计的全过程。就被控对象的不同模型,以及各类模型形式之间的转换做了具体的系统的阐述。在控制器的设计过程中,给出不同情况下的控制器的设计方法,并且对控制器设计中的参数选择对系统控制性能的影响进行了分析与总结。最后通过数值实例说明了如何进行了模型预测控制器的设计。     

基于模型预测控制的移动机器人轨迹跟踪

通过分析与建立全向移动机器人运动学与动力学模型,研究了移动机器人轨迹跟踪问题。在误差模型的线性化描述的基础上使用模型预测控制方法,在满足控制约束的条件下,将样周期内最小化目标函数的优化问题转换为二次规划问题的求解,有效减低了计算量。结果表明该方法对移动机器人的轨迹跟踪控制是有效可行的。     

基于ARMAX模型自适应预测函数控制

本文提出了基于ARMAX模型的自适应预测函数控制,该算法的特点是占用内存少,计算 速度快,并具有较强的鲁棒性．ARMAX模型参数是通过带遗忘因子的递推最小二乘算法在线辨 识得到．仿真结果表明,该控制算法比PID控制具有更好的控制品质．     

时滞不确定离散系统的滑模预测控制

针对一类具有状态变时滞和不确定性扰动的离散系统,给出一种基于新型参考轨迹的滑模预测控制算法.首先,利用线性滑模函数构造了预测模型,结合双幂次函数设计了新型参考轨迹.然后,根据预测控制理论定义了性能指标函数,通过反馈校正和滚动优化技术得出了无约束情况下的最优控制律,并且证明了系统的稳定性.最后,仿真结果表明,相对于传统幂...     

自适应密集预测的模型算法控制

本文中提出了一种新的预测控制策略:在一个模型采样周期内(本文中定义)进行数次预测控制。     

简化模型预测控制及仿真研究

本文介绍了简化模型预测控制算法ＳＭ－ＰＣ，指出ＳＭＰＣ算法是作为克服内部模型控制（ＩＭＣ）因式分解中求取过程传函逆阵费时等缺点而推出的一种简化算法。将本算法通过对一个多侧线精馏塔进行仿真，结果表明此算法具有良好的控制效果     

地形跟随系统最优参考轨迹的预测函数控制

采用预测函数控制计算控制指令,并运用模糊推理对控制量进行补偿,使飞机自动地跟踪已规划出的最优参考轨迹,并针对各种典型地形进行了数字仿真,大量的数字仿真表明该方案符合地形跟随系统的要求.