受约束的连续时间广义预测控制

主要针对受约束的连续时间广义预测控制,通过引入不同于有限时域性能指标的无穷时域1-范数性能指标,并对其施加不影响控制目标的终端等式约束,确定出了无穷时域性能指标的一个上界,从而将不可解的带约束的优化问题转化为可解的优化问题。最后证明了准无穷时域性能指标方法能够保证受约束的连续时间广义预测控制闭环系统的稳定性。仿真例子证明了算法的有效性。

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。

对角CARIMA模型输入输出约束自适应广义预测控制

为了简化输入输出约束存在时多变量广义预测控制算法的设计与实现问题,提出了对角结构形式的多变量CARIMA模型的约束广义预测控制算法。根据对角CARIMA模型的结构特点将多输入多输出对象的模型输出预报和参数辨识转化为多输入单输出子对象的模型输出预报和参数辨识,并详细分析了系统的输入输出约束形式,将模型输出预报、目标函数和约束条件中依赖于模型参数的项与依赖于过程历史数据的项完成分离,简化了模型输出预报的计算及优化问题的求解,从而简化了约束多变量广义预测控制算法的实现。在一个DCS控制的非线性液位装置上的对比实验结果表明了该方法的有效性。

小波变换在有约束广义预测控制中的应用

基于小波变换的多分辨分析功能 ,对有约束广义预测控制的预测和控制时域在小波域进行分块压缩 ,降低了约束维数 。

基于遗传算法的约束广义预测控制

广义预测控制要求控制对象必须是线性无约束的,优化的性能指标也必须是二次型形式,因此,广义预测控制的工业应用存在很大局限性.本文尝试用遗传算法来解决存在约束的广义预测控制的优化问题,给出了基于遗传算法的广义预测控制算法的实现方法,并通过工业过程对象的仿真,验证了该方法的有效性,且控制效果良好.

具有模糊约束的广义预测控制

本文研究了预测控制中的模糊决策问题。与传统的误差加权性能指标相比 ,在预测控制中利用模糊目标和模糊约束具有更大的灵活性 ,等式约束和不等式约束可以统一为模糊软约束 ,约束预测控制可以转化为标准的模糊优化问题 ,用一组不精确的满意优化解取代了传统的唯一最优解 ,这样 ,设计者对特定的被控对象有更多的灵活性。仿真结果表明了对控制量或系统输出加入约束时该方法的有效性。

工业串联系统的多约束广义预测控制

针对由一系列环节串联而成且存在多种约束的复杂工业对象,利用过程的中间变量进行预测和反馈,在充分考虑控制量幅值约束、控制增量幅值约束、中间变量幅值约束、输出误差约束以及最终输出幅值约束共同构成的多约束情况下,提出了工业串联系统的多约束广义预测控制算法。仿真结果验证了该算法对多约束串联系统的有效性和较强的鲁棒性。

基于微粒群优化和模拟退火的约束广义预测控制算法

提出一种基于微粒群优化和模拟退火的约束广义预测控制算法,将微粒群优化和模拟退火引入到广义预测控制的滚动寻优过程中,增强对约束边界的搜索能力,并将约束条件构成约束违反度函数和适应度函数一起判断最优解的优劣,该算法可以有效地提高广义预测控制处理约束的能力。通过对一个工业对象的仿真,验证了该算法的可行性和有效性。

数控铣削过程有约束广义预测控制解析算法

通过分析性能指标函数和约束条件的特点，提出并证明了两个关于有约束广义预测控制性质的定理，进而提出了一种解析算法，并将其成功地应用于数控铣削过程．计算机仿真和切削试验表明，算法效率高且输出性能良好．

舰船舵减横摇广义预测约束控制

依据舵减摇状态空间模型,推导舵减横摇广义预测控制律,在舵角舵速约束的条件下,采用二次型规划计算控制量进行减横摇控制。对某一船舶在典型航行工况下进行了系统仿真,仿真结果表明,该方法不但可取得35%~45%的减摇效果,而且对横摇角速度与横摇角加速度也有40%左右的减小效果。

一种约束输入输出的隐式广义预测控制新算法

基于CARIMA模型提出了一种约束输入输出的隐式广义预测控制算法。针对广义预测控制问题,在整个预测时域和控制时域,对输入幅值,输入增量和输出幅值施加了约束,引入了输入输出柔化系数,从而简化了目标函数,减小了计算量,该算法不必求解逆矩阵;并采用了隐式广义预测自校正控制算法,利用并列预测控制器间的特点,直接辨识输出预测器中的参数,从而避免了在线求解Diophantine方程。该算法占用内存小,计算速度快,仿真结果表明该算法具有良好的控制性能。

有约束加权广义预测控制算法

针对广义预测控制问题 ,在整个预测时域和控制时域 ,对输入幅值 ,输入变化率以及输出幅值施加了约束 ;通过求解Diophantine方程 ,把预测输出表示成两部分 :一部分由过去已知控制量构成 ,另一部分由现在和将来未知控制量构成 ;在对输入幅值施加了约束后 ,从性能指标中去掉关于控制量的二次项 ,使计算得以简化 ;在此基础上以二次规划作为滚动优化策略 ,进行计算机仿真 ,获得预测控制信息和输出信息 ;然后采用加权控制律 ,不仅使预测信息得以充分利用 。

基于混沌优化的有约束广义预测控制器

针对传统优化算法解决约束广义预测控制的优化问题时存在计算量大、不能找到全局最优解等缺点,该文尝试用混沌优化算法来解决此类问题。提出一种用混沌优化算法作为滚动优化策略的有约束广义预测控制算法(COGPC)。该算法可以有效地处理约束并找到全局最优解,是一种新的“软约束”方法。最后通过仿真验证了该方法的有效性。

基于对角解耦的多变量约束广义预测控制

由于多变量系统各变量之间往往存在严重耦合现象,在对系统进行对角解耦的基础上,设计了带约束输入的广义预测控制算法。该算法保证了系统输出有效跟踪设定值,并且充分考虑了输入信号及其增量均受约束的情况,使其均被控制在允许范围之内,同时避免了求解Diophantine方程,很大程度上减少了计算量。仿真结果表明该算法可以在很大程度上削弱变量之间的耦合程度,且具有良好的控制效果。

满足因果约束的多速率单值广义预测控制

针对输入更新频率和输出采样频率均不相同的多速率采样系统,提出一种多速率广义预测控制算法.通过采用在系统周期内根据不同的采样时刻构造扩展模型序列的方法,有效地解决了由于多速率采样而引起的因果约束问题.在此基础上,对算法的闭环稳定性进行了分析,仿真结果证明了算法的有效性.

输入受限的广义预测控制算法的鲁棒性

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特征方程;在此基础上对输入受限的广义预测控制算法的鲁棒性进行了讨论分析,最后进行仿真验证。

基于广义预测控制的船舶动力定位约束控制

鉴于广义预测控制(GPC)方法能用同一方式处理设备和安全约束,且具有较强的抗扰动能力,提出了一种基于GPC的船舶动力定位约束控制器设计方法。运用前馈控制器克服风力扰动的影响,且所产生的前馈量被用来实时修正推力约束,在修正后的推力约束下滚动优化GPC。对承受风、浪、流扰动的某供应船,采用提出的方法设计控制器,并进行仿真验证。仿真结果表明,所设计的控制器抗扰动能力较强,能完成对船舶的动力定位约束控制。

一种有约束的广义预测控制新算法

本文以优化理论为基础,提出了一种新的有约束的广义预测控制算法和一般的有约束的预测控制算法相比,它不用取初始可行点;也不用求矩阵的逆,减少了计算量和存储量.文中在一定的温和条件下,证明了算法的收敛性,并给出了算法的三个收敛性定理.最后给出算例,结合MATLAB数值试验结果验证了这一算法的有效性..

一类比值系统的约束广义预测控制

比值系统中直接受控的是副流量,而作为过程模型的输入量的比值并不直接可控,因此当主流量未知且副流量存在约束时,普通约束广义预测控制无法直接应用于比值系统.论文分析了比值系统的特点,根据主流量的预测模型,给出了比值系统的约束条件,将约束广义预测控制推广到比值系统,并运用误差预测修正办法实现了对约束条件的校正.仿真结果表明了该控制方法的有效性.

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.