广义预测控制的稳定性分析

分析了广义预测控制的状态空间结构 ,推导了闭环系统的特征方程和传递函数 ,给出了闭环系统稳定的条件 ,讨论了闭环系统的阶次 ,指出广义预测控制不改变系统的零点 ,但有助于克服纯滞后的影响 ;研究了控制量加权系数为 0时闭环系统的特性     

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     

用WALSH函数实现线性时变系统的最优控制和仿真

本文给出了系数矩阵的两个性质.基于这两种性质对用WALSH函数解矩阵Riccati方程的方法作了改进,并进一步对闭环系统进行了仿真计算.全部计算都在WALSH函数的序域中进行.     

基于速度观测器的移动机器人轨迹跟踪控制

提出了一种无需纵向速度测量的新的移动机器人轨迹跟踪控制方法,可以采用速度观测器替代纵向测量装置来确定移动机器人的运动速度.设计了一种基于速度观测器的轨迹跟踪控制器.控制器设计是以轮式及履带式移动机器人模型及其所采用的驱动电机数学模型为基础,具有两种实用性能：（1）控制器不需要很精确的移动机器人模型参数和驱动电机参数,就可以很好地在一个闭环控制系统中减小跟踪误差;（2）在理论上仅需要通过一个设计参数的设置就能够有效地控制跟踪误差范围.     

稳定的分数维模型参考自适应系统的设计

针对一类参数未知的线性系统,为了设计出一种能提高系统动态性能的控制律,通过构造分数维的Lyapunov函数,设计出了新的模型参考自适应控制系统,进而证明了该闭环系统是稳定的．仿真实验验证了该闭环系统具有调节时间短、超调量小等更好的动态性能．     

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。     

广义预测控制系统的闭环特性分析

描述广义预测控制系统的内模结构,据此分析闭环系统稳态特性,从结构上阐明由模型失配所带来的鲁棒稳定性问题的实质;针对结构不确定情况下的广义预测控制系统,依据小增益定理给出频域中闭环系统鲁棒稳定的条件,通过仿真实例给出参数摄动范围,并证实该方法的有效性。     

基于模型预测的网络闭环控制研究

研究了远程传输时延不确定情况下闭环控制系统控制稳定性问题,给出了一种基于神经网络的模型预测控制法,仿真实验表明当控制网络存在时延时,随着控制系统时延值的大小和系统其他参数变化,不断的动态调整系统控制参数PID值可以使对工作环境未知的被控对象的控制变得稳定,改善远程闭环控制系统性能,以达到用户期望结果.     

面向广义预测控制的协调控制系统建模与控制

针对电厂协调控制系统,提出了一种基于支持向量机(SVM)的广义预测控制(GPC)建模方法和控制算法。首先,根据电厂机组的实际运行参数,建立了600 MW亚临界燃煤机组协调控制系统受控对象的数学模型。其次,在建模过程中提出了一种新的混合优化算法——差分进化-灰狼优化混合算法(DE-GWO),以优化SVM,提高模型的准确性。最后,将基于SVM的GPC算法用于电站协调控制系统的设计。仿真结果表明,所提方法具有良好的跟踪能力和较强的鲁棒性。     

多速率单值广义预测控制系统及稳定性分析

针对一类输入输出采用不同频率的多速率采样系统进行研究,提出了基于状态空间模型下的单值广义预测控制（MSGPC）算法,分析了系统的闭环稳定性问题,并给出了多速率预测控制系统稳定的充要条件,得到了闭环系统的稳定性可以通过适当调节预报时域长度来实现的结论。仿真结果显示,系统的输出能很快地跟踪设定曲线达到当前设定值,且具有较好的稳定性能,因而证明所提出的算法是有效的。     

基于BP神经网络变参数设计的广义预测控制

针对广义预测控制算法中控制参数整定困难这一缺陷,提出了一种基于BP神经网络变参数设计的广义预测控制算法,实现了广义预测控制中的输出柔化系数α和控制增量加权系数λ的在线调整。仿真结果表明,该算法无论在跟踪性能、控制精度及鲁棒性上,均优于固定参数设计的广义预测控制算法,并对干扰有一定的抑制作用。     

基于内模控制的PID参数整定及仿真

介绍了内模控制的发展历史及基本原理,分析了其控制器的设计方法,提出了一种利用Taylor级数展开的基于内模控制(Internal Model control,IMC)的PID控制器参数整定的方法.通过对热交换器PID温度调节闭环控制系统的MATLAB实例仿真,将IMC-PID整定的效果与传统PID进行对比,论证其控制效果明显优于其它经典PID整定,显示了其实际工程应用价值.     

纸机定量横向分布建模与GPC并行算法

本文基于定旧的横向耦合关系和纵向模型,建立了一种新型的横向分布动态模型,提出了新的控制策略,采用多变量ＧＰＣ算法实现多执行器的协调控制,其分块循环的控制输入大大简化了参数估计与模型修正,引入并行处理机制,将控制算法分解在多处理机系统中实现,提高了高维多变量ＧＰＣ的实时性。     

一种闭环控制的Z源逆变器

分析了Z源逆变器的工作机理,采用简单升压控制法对Z源逆变器的升压性能进行了仿真建模和参数给定,并设计了闭环控制系统．仿真结果表明该系统能实现输入电压的宽幅控制．     

基于粒子群优化的板球系统双闭环滑模控制

板球系统是高阶、开环不稳定的非线性系统,本文基于板球系统简化模型,结合Lyapunov稳定性原理,在双闭环控制方案的基础上,设计滑模变结构位置控制器,并使用粒子群算法对滑模界面参数和滑模趋近律参数进行优化,提高了控制精度,减消了滑模抖振。仿真实验表明,与传统双闭环PID控制相比,滑模变结构控制算法响应速度更快,达到稳定状态时间更短,具有更好的跟踪与鲁棒性能。     

多变量连续系统离散化模型参数的近似估算

在采样周期较小条件下,多变量线性动态系统的离散化模型参数主要取决于原连续模型中分母、分子多项式的前一、二项系数阵。据此,进一步导出了离散化模型参数阵的近似估算公式,这一结果可用于自校正类控制中对递推参数估计的初值进行恰当设定,以便在起动阶段即可取得良好的闭环响应。     

基于ITAE标准函数的纯滞后系统控制

针对纯滞后控制对象,提出了一种基于ITAE标准优化函数的控制器设计方法,将控制器和对象构成的闭环传递函数等效为具有ITAE控制指标的ITAE最佳传递函数,从而求解出控制器参数.对于纯滞后对象,利用一阶Pade近似式来近似纯滞后环节,给出了改进后的系统模型,利用ITAE控制器在模型匹配和失配情况下进行了仿真研究,结果表明:所提出的设计算法简便实用,避免了复杂的参数在线调整过程,在系统模型发生摄动的情况下,均有着较传统PID控制更好的稳定性和鲁棒性,显示了这一设计方法较好的应用前景.     

一种双线性系统的广义预测控制算法

本文提出了一种基于逐点线性化的针对线性系统的广义预测控制算法，该算法具有解析形式，避免了一般非线性寻优的繁复计算．仿真例子说明它比线性ＧＰＣ有效得多．     

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.     

PHCC平台下鲁棒性阻抗控制算法的研究

针对气液联控系统(PHCC)的非线性、系统参数及外界干扰的不确定性, 提出基于多滑模控制(MSSC)和函数逼近技术(FAT)的控制算法. 利用Lyapunov方法获得闭环系统稳定性, 实现了气液联控系统的鲁棒性阻抗控制. 在PHCC平台下进行了7mm/s斜坡往复信号和0.2Hz正弦信号的阻抗控制仿真研究. 仿真结果表明, 该控制策略能较好地实现PHCC系统的柔顺控制, 并具有较好的鲁棒性, 系统在自由运动阶段和柔顺运动阶段均具有较好的跟踪性能.