具有PID结构的改进广义预测控制算法

针对一般广义预测控制超调难以抑制的问题,通过改变一般预测控制的目标函数把PID与广义预测控制结合起来,利用PID的反馈作用改善系统的性能指标,并充分利用预测信息达到抑制超调和提高系统稳定性的目的,仿真结果表明该算法是有效的。     

PID型广义预测控制算法在EPA中的应用

在分析PID算法和广义预测控制算法(GPC)的基础上,将广义预测控制算法的性能指标构造成PID形式,并推导了改进的PID型广义预测控制算法(PIDGPC).通过工业实时以太网(EPA)实验装置的模型仿真,在时域内分析了PID型广义预测控制算法控制器的参数选择对控制性能的影响,说明了PID型广义预测控制算法比基本广义预测控制算法具有更好的控制性能,将会有较好的工程应用前景.     

广义预测控制算法中参数的选择

分析广义预测控制算法中若干参数的选择对系统控制性能的影响;在内模控制结构下利用广义预测控制从对象至闭环特征多项式的系数关系,分析柔化因子a的选取对闭环系统稳定性的影响,给出选取这些参数的一般性原则.     

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。     

基于极点配置的稳定广义预测控制算法

推导了广义预测控制的状态空间结构,提出了一种稳定的广义预测极点配置算法;可保证广义预测控制系统的闭环稳定性     

辨识与控制分离的广义预测控制算法

提出了一种自适应广义预测控制策略。其中，对象参数辨识及预测模型参数计算等以较大的采样周期进行，滚动优化控制以较小的采样周期进行。将辨识与控制运算分别放在２个不同的中断服务程序中，使辨识与控制分离，通过不同采样周期的模型变换建立志辨识与控制的联系，可大大缩短控制运算时间，提高控制的实时性。     

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．     

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.     

基于输出误差预测的模糊预测PID控制及应用

针对实际工业过程中普遍存在的非线性特性,采用T-S模糊模型来描述复杂的非线性系统.利用模糊聚类算法在线竞争学习模糊规则的输入区域中心,并按预先规定的规则之间的重叠度在线确定每条规则的输入区域半径,而模糊规则结论中的参数则由递推最小二乘(RLS)算法得到,得到的模糊局部线性化模型作为每个时刻的受控自回归积分滑动平均(CARIMA)模型.结合广义预测控制(GPC)的思想和有限脉冲响应滤波器,提出了一类新型的模糊预测PID控制器的实现方法,解决了一般预测PID控制器设计当中对系统模型阶次的限制问题.仿真算例说明了该方法的有效性和实用性.     

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。     

广义预测控制在机组控制系统中的仿真研究

根据单元机组控制系统的特性,将广义预测控制算法应用到单元机组的控制系统中,为了说明广义预测控制算法优良的控制性能,引入PID控制算法和多变量动态矩阵控制算法;选取300MW机组在70％负荷点处定压工况下运行,采用三种控制算法对机组控制系统的响应速度和鲁棒性进行了分析,应用MATLAB软件得到仿真曲线;通过分析比较控制效果可见采用广义预测控制算法的单元机组控制系统的响应速度和鲁棒性方面具有较好的效果.     

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。     

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。     

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。     

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。     

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.     

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 .     

典型过程控制系统的快速预测控制算法

针对实际过程控制回路多采用一阶或二阶加纯滞后模型表示的特点,开发了一种适用于工业控制的快速预测控制算法（ＦＧＰＣ）,类似于ＰＩＤ算法的控制结构,易于参数调整,具有结构简单,在线运算量小的特点．