主鳍/襟翼鳍船舶减摇联合控制系统的研究

提出了主鳍／补救翼鳍船舶减摇联合控制系统,并对其进行了控制方案的研究,首先对系统进行了建模,根据水动力数据。采用加权最小二乘对扶正力矩进行线拟合。考虑到随机测量误差和测量的工程可实现性,采用卡尔曼滤波器构成系统的状态估计器,并在此基础上,采用ＬＱＧ控制理论,对系统进行了控制规律的设计。     

一种充分利用预测信息的广义预测控制律

提出一种充分利用预测信息的广义预测方法，用控制增量的变化趋势对由开环最优控制求出的控制量进行修正，有效抑制超调，兼顾控制的跟踪速度，改善了过程的动态品质。控制算法简单，在线计算量小，仿真结果说明了算法的有效性。     

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     

广义预测控制与滚动式LQG控制关系

基于输入输出模型的广义预测控制与基于状态空间模型的滚动优化控制之间的关系还没有被人们所认识.本文基于CARMA模型及其等价的状态空间模型,建立了多变量广义预测控制算法的各种等价形式;给出了一种多变量滚动式的LQG控制算法;建立了随机多变量系统的广义预测控制与LQG控制之间的关系,导出了闭环系统特性方程,从而为分析多变量广义预测控制系统的稳定性和鲁棒性奠定了基础.     

变结构广义预测控制

在变结构控制的基础上，引入了广义预测控制，导出了变结构广义预测控制的算法。该算法比传统的变结构控制算法有更强的鲁棒性，仿真结果验证了算法的有效性。     

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．     

基于模糊补偿的广义预测控制

针对在广义预测控制中采用在线辨识模型参数来克服模型失配的影响的情况 ,提出了用模糊推理对控制量进行补偿的解决方案。仿真结果表明 ,该方案非常有效 ,适合用于具有时滞的复杂工业系统。     

广义预测前馈控制的一种算法

提出一种广义预测前馈控制算法。许多工业装置会遇到干扰，包括随机时刻的随机跃跃干扰及确定性干扰。对具有可测确定性及随机干扰的系统进行试验表明，这种算法能给出更好的控制效果。     

PID结构广义预测控制算法的仿真及分析

为了使智能车转弯平滑,提出了一种具有PID结构的广义预测控制算法.利用PID控制与广义预测控制规律的相似性,通过改变一般预测控制中的目标函数,确立了广义预测控制算法的递推关系.并对其进行了仿真,结果表明：舵机通过路径检测传感器采集到当前路径信息做出转弯响应,可以预测出下一时刻的转向控制信息.在干扰信号的作用下,对于不同的路径信息,目标函数中增量u的输出曲线稳定,时间明显缩短,在7s后出现周期性变化,使得舵机的预测输出轨迹接近给定输入轨迹,实现了对PID参数自动整定和优化.     

一类放热反应器的广义预测控制

本文对一类放热反应器的热稳定性进行了分析.对这类对象采用广义预测控制可获得满意效果,仿真验证了此结论.     

焦油蒸馏塔的多变量广义自适应预报控制

焦油蒸馏是煤化工生产过程的第一道关键工序,直接影响工业萘对焦油的产率和后序工段的加工难度、产品质量及能耗,而其操作难度高于炼油蒸馏塔．本文分析了焦油蒸馏塔的生产工艺特点和控制策略,将广义预报控制方法(GPC)推广到M×M多变量系统(M个MISO系统)应用于焦油蒸馏塔控制,并采取了多种鲁棒性策略,使得控制系统运行平稳,各项工艺参数均超过了原设计指标．     

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。     

基于广义预测的非线性神经网络控制器

广义预测控制(GPC)是针对线性系统提出的一种控制方法,而神经网络具有对一般非线性函数的逼近能力。首先介绍基于GPC的神经网络控制系统的组成,进而提出采用两层线性神经网络构造预测器,采用E lamn型动态递归网络构造控制器,从而实现对非线性对象的快速控制,仿真结果说明了该算法的有效性。     

输入受限的广义预测控制算法的稳定性

在系统输入受限的情况下,采用一般的控制可能造成控制算法的不稳定,本文针对输入受限的广义预测控制问题,将其数学表达式转化为系统框图,并根据内模原理求出了系统的闭环传递函数,在此基础上对输入受限的广义预测控制算法的稳定性进行了分析,最后进行仿真验证.     

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。     

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 .