基于改进型GPC算法的液位优化控制

以双容水箱为被控对象,利用MATLAB/Simulink程序开发工具,对广义预测控制(GPC)进行仿真和实验研究。首先建立一个控制系统的数学模型,然后对GPC算法进行选择,最后对应用广义预测控制算法的模型进行了仿真验证。实验结果表明:所提出的算法具有良好的动态响应性能,可快速跟踪设定值,得到了较好的控制效果。     

预测函数控制及其应用

在介绍了预测函数控制的基本原理及发展现状的基础上,针对间歇过程提出了一种在于预测函数控制的先进控制算法。仿真结果表明,该算法具有较好的跟踪效果,抗干扰能力及鲁棒性。     

一种快速抑制超调量的改进预测控制算法

由于求取广义预测控制律时需要解Diophanatine方程和计算逆矩阵,传统的广义预测控制难以适用于那些既要求超调量小又要求实时性高的领域。本文提出了一种能快速抑制超调量的改进预测控制算法,通过柔化控制增量算法以计算当前时刻的控制量,通过单值广义预测控制算法计算下一步控制增量并将之补偿当前控制量。仿真结果表明:本算法具有超调量小、动态响应速度快、鲁棒性好的优点。     

溶解氧的广义预测控制仿真研究

通过Matlab仿真,运用渐消记忆递推最小二乘法进行在线辨识,对溶解氧过程进行了广义预测控制的研究。通过尝试不同控制器参数,找到了控制效果较好的参数组合。同时对广义预测控制在快时变系统上的应用和相关参数的影响进行了探索。研究表明:广义预测控制比模糊自适应PID控制的电耗指标有所减少。     

冷连轧机厚控系统的PI型广义预测控制

针对冷连轧带钢自动厚度控制系统的多变量、强耦合、非线性及纯延时等特点,提出具有简化PI结构的广义预测控制策略。将广义预测控制的目标函数改造成PI形式后,利用PI的反馈信息改善系统性能指标、抑制超调。简化后的PIGPC控制策略,计算量减少,提高了控制的实时性;同时利用预测信息提高了系统的稳定性;通过滚动优化,改善了系统的自适应抗干扰能力。仿真实验结果表明:采用简化后的PIGPC控制策略,有效地改善了系统的动态特性,抑制了超调,提高了跟踪速度和控制精度。     

基于预测的纸浆洗涤过程优化与控制

提出了基于预测的洗涤过程优化与控制一体化策略方法，该方法的控制级策略采用递推广义预测自校正控制器（ＲＧＰＣ）减少了现有广义预测控制（ＧＰＣ）算法在线计算量，同时采用多步预测信息的优化级目标函数，提高了优化策略的鲁棒性。     

广义预测控制在维生素C生产中的应用

根据维生素C生产工艺的操作分析和对控制的要求,本文开发应用了隐式自校正广义预测控制算法和相应的程序,并针对过程的时滞特性,在性能指标中引入输出预测误差加权矩阵,较好地解决了该生产过程慢时变、大滞后的跟踪控制问题.     

先进控制技术及应用

系统地阐述了预测函数控制的基本原理，并针对一阶过程和一阶加纯滞后过程给出了相应的控制算法。仿真和工业应用结果表明：预测函数控制具有良好的抗干扰能力和跟踪效果。     

热工大时滞系统的广义预测控制研究

大时滞系统在控制工程中比较常见而且难以控制,发电厂热工控制系统中锅炉出口主汽温是锅炉的主要控制参数之一,对发电厂安全经济运行有着重大影响。但锅炉主汽温属于非线性大时滞被控对象。本文采用了广义预测控制算法,它具有算法简单,鲁棒性强,并且在线计算量小等特点。将其应用于热工大时滞系统中进行仿真研究,仿真结果表明该算法是有效的。     

预测函数控制在陶瓷烧成窑炉温度控制中的应用

针对陶瓷烧成生产过程的复杂性,提出一种陶瓷烧成温度预测函数控制方法。首先分析跟踪设定温度的陶瓷烧成温度预测函数控制方法的控制量结构,并给出预测函数控制方案;然后进行闭环系统性能分析;最后对模型进行仿真。     

基于广义预测控制策略的微生物燃料电池控制

针对MFC系统启动阶段输出响应不稳定以及调节时间较长的问题,结合微生物燃料电池自身特性,提出了基于广义预测控制(generalized predictive control,GPC)的微生物燃料电池(microbial fuel cell,MFC)控制策略。与加入PID控制方法对比得知,加入GPC的MFC系统输出能够避免响应出现大幅度的抖动,且响应速度快,动态调节鲁棒性好,保证了动态输出曲线快速准确地跟踪系统设定值。在给定外电阻为恒值和醋酸盐浓度随时间阶梯变化时,通过带遗忘因子的最小二乘法进行模型辨识,将所得线性模型作为预测模型,采用GPC算法进行控制。仿真表明,GPC能在控制响应速度方面取得好的控制效果以及系统调节过程中的鲁棒性也有了较大的改善。有效地实现了对微生物燃料电池系统的动态性能以及鲁棒性能的优化,验证了所提出的算法有效可行。     

非线性多变量系统的多模型广义预测解耦控制

针对实际工业过程中多变量系统存在着非线性、工况范围广、耦合强的特点,提出基于设定值观测器的非线性多模型广义预测解耦控制算法。该方法由线性广义预测控制器、一种新的设定值观测器和切换机构组成。理论分析和仿真结果表明,该控制策略不但可以保证闭环系统B IBO稳定和渐近收敛,而且能够得到很好的控制效果。     

对角CARIMA模型抗扰约束广义预测控制

针对存在输入和输入增量约束的多变量系统,提出了一种基于变权重的对角CARIMA模型抗扰动约束广义预测控制算法。根据对角CARIMA模型中的A和C矩阵为对角形式的特点,将多输入多输出系统分解为多个多输入单输出系统进行预测和控制,简化了控制器的设计,降低了变量之间的耦合性。根据模型预测值与参考轨迹之间的偏差实时调整目标函数中各输出跟踪误差的权重,达到抑制由耦合而造成回路之间扰动的目的。权重调整的基本原则是,每个输出的预测值跟踪参考轨迹的权重由其他输出在同时刻偏离其参考轨迹的误差平方加权和构成。当某个输出偏离其目标值时,其他输出的控制作用相对增强,避免输出之间的相互扰动,达到抑制扰动的目的。同时,分析了系统输入和输入增量约束的表达形式。利用多变量广义预测控制（MGPC）以及提出的扰动抑制方法,分别对Shell重油分馏问题进行了仿真实验,仿真结果验证了算法的有效性。     

基于IMC结构的PID-GPC的鲁棒性分析

Proportion integral differential generalized predictive control(PID-GPC),a new type of generalized predictive control(GPC) is introduced,and its quality is analyzed with internal model contron(IMC).A very important characteristic,which distinguishes GPC from ordinary IMC,and the robust effect are found.At the same time,a robust region is obtained according to the control laws,so that the defect that the robust analysis could be carried out only with stable models is vercome.It is verified that the robustness of PID-GPC is stronger than general GPC.     

一种基于多模型切换的阶梯式广义预测控制算法

针对一类模型参数突变的系统,提出一种基于多模型切换的阶梯式广义预测控制算法。采用多个固定模型、一个常规自适应模型和一个可重新赋初值的自适应模型并行辨识系统的动态特性。多个固定模型可以提高系统的暂态性能,常规自适应模型可以保证系统的稳定性,可重新赋初值的自适应模型可以进一步提高系统的暂态性能。在每个采样时刻基于性能指标切换到最优的局部模型作为当前模型,设计阶梯式广义预测控制器,从而实现系统全局的控制。最后的仿真结果表明,其控制效果明显优于单一模型的控制器。     

基于定量反馈理论的多变量解耦预测控制及其在CSTR化学过程中的应用

1 INTRODUCTION Many multi-input and multi-output (MIMO) sys- tems worldwide are regarded as linear invariants, but there are still some difficulties in controlling these systems. The challenges arise from the need to achieve both robust stability and control performance when the plants to be controlled are highly uncer- tain[1―3]. Quantitative feedback theory (QFT) is a fre- quency domain design technique[4], which is perhaps the only known method that deals with highly uncer- tain pla…     

Active disturbance rejection generalized predictive control for a high purity distillation column process with time delay

High purity distillation processes have been widely used in the chemical industry. These processes have unique characteristics including higher order, nonlinearity, strong coupling, and time delay. In order to overcome these control issues, an active disturbance rejection generalized predictive control strategy is designed for the distillation column with time delay. The strategy combines the structures of both active disturbance rejection control and generalized predictive control. A delayed designed extended state observer can estimate the model uncertainty and external disturbance, and a non‐incremental generalized predictive control is proposed to deal with the integrators with time delay. Therefore, it rejects disturbances well and has the capability of overcoming time delay. The computation load is also less than the generalized predictive control. In the simulation experiments, the proposed strategy is compared with robust control and model predictive control. The results illustrate that the proposed control strategy has improved robustness performance in dealing with model uncertainties, various disturbances, and time delay.     

先进控制技术及应用第五讲预测函数控制(PFC)--一种新型预测控制策略

系统地阐述了预测函数控制的基本原理,并针对一阶过程和一阶加纯滞后过程给出了相应的控制算法.仿真和工业应用结果表明:预测函数控制具有良好的抗干扰能力和跟踪效果.     

A Composite Model Predictive Control Strategy for Furnaces

Tube furnaces are essential and primary energy intensive facilities in petrochemical plants. Operational optimization of furnaces could not only help to improve product quality but also benefit to reduce energy consumption and exhaust emission. Inspired by this idea, this paper presents a composite model predictive control (CMPC) strategy, which, taking advantage of distributed model predictive control architectures, combines tracking nonlinear model predictive control and economic nonlinear model predictive control metrics to keep process running smoothly and optimize operational conditions. The controllers connected with two kinds of communication networks are easy to organize and maintain, and stable to process interferences. A fast solution algorithm combining interior point solvers and Newton's method is accommodated to the CMPC realization, with reasonable CPU computing time and suitable online applications. Simulation for industrial case demonstrates that the proposed approach can ensure stable operations of furnaces, improve heat efficiency, and reduce the emission effectively.     

基于FGPC的单元机组协调控制系统研究

针对单元机组的大迟延、强耦合、参数时变且不确定性的特点,将T—s模糊模型引入预测控制中,作为预测模型。首先,用改进的模糊c一均值聚类算法和随机牛顿法辨识得到非线性系统的T-s模型;然后基于线性化后的系统模型设计模糊广义预测控制器,并对非线性对象进行在线控制。仿真结果表明：FGPC对于时变的非线性系统具有很好的控制效果。