一种增广的Laguerre模型自适应预测控制算法

论文在简述基于Laguerre函数近似模型的自适应预测控制原理、算法的基础上,将现有的仅适用于开环稳定系统的预测控制算法进行扩展,提出一种增广的Laguerre函数模型自适应预测控制算法。该算法对于开环不稳定系统和非最小相位系统同样适用。仿真结果表明基于Laguerre函数模型的预测控制方法对控制变时延、变阶次对象具有较好的鲁棒性。     

大时滞系统全参数自适应预测控制策略

针对大时滞系统纯滞后时间长、参数时变的特点,提出一种基于改进的粒子群优化的自适应预测控制算法.利用改进的粒子群优化算法对时变大时滞系统模型的全部参数进行辨识,从而克服预测模型失配对系统控制性能的影响,并且将粒子群优化算法用于预测控制滚动寻优,有效解决系统存在约束条件下的最优值求解问题.仿真结果验证所提方法的有效性和优越性.     

自适应模型预测控制的车道保持控制策略

建立车辆侧向动力学模块、车辆传感模块、道路曲率预瞄模块.在传统模型预测控制(MPC)算法的基础上,利用辛普森法则,结合车道保持优化性能指标和系统约束,设计基于自适应模型预测控制的车道保持控制策略.在Simulink环境下,将其与基于传统模型预测控制器进行比较分析.仿真结果表明:相较于模型预测控制,自适应MPC能够在各控制周期实现车辆模型更新,在强非线性工况下具备较好的鲁棒性,进而能够保证行车安全的前提下,获取较好的乘坐舒适性.     

一类非线性系统加权自适应预测控制

对一类双线性系统，建立了多步极小化性能指标的预测控制算法，用加权预测控制律代替一步预测控制律，能适用非最小相位的双线性系统，仿真实验证实了本算法的有效性。     

一种扩展时域自适应预测控制的直接算法

提出了一种新型的扩展时域自适应预测控制的直接算法。它适用于时滞未知、开环不稳定和最小相位系统，具有计算量小的特点。文中证明了该算法的佤稳定性和收敛性，并以仿真研究表明此方法的有效性。     

2020年机车数量预测分析

以我国1965-2004年铁路营业里程与机车保有量为原始数据，用一元线性回归模型和GM（1.1）对2020年机车数量进行预测。     

一种模糊神经网络自适应预测控制方案的研究

在过程控制中,由于被控对象常具有非线性、不确定性及参数时变等复杂因素,难以建立精确的数学模型,从而直接影响了控制效果,提出了一种模糊神经网络自适应预测控制议案,对学习公式进行了理论指导,并结合误差补偿以提高预测控制的精度,仿真实验表明,该算法可实现模糊控制和神经网络的优势互补,对非线性复杂系统具有良好的控制性能。     

一元线性回归数学模型在牡丹江农垦地区公路运输量预测分析中的应用

本文在充分的数据调查基础上,运用科学的理论和方法对牡丹江农垦地区的运输量进行预测与分析。通过本文的预测分析比较科学地反映了该地区运输量的变化趋势,这对确定该地区交通设施的容量、运输企业制定生产目标和作出各种经营决策等有着重要的参考意义。     

一种多步递推广义预测自适应控制

提出了一种基于多步递推预测的广义预测自适应控制算法。由于本算法是利用在线辩识参数直接递推求解控制律，从而大大减少了计算量，便于在微机上用汇编语言实现。     

回归分析和季节性分析相结合的一种预测方法

线性模型的预测只适应线性关系，但在实际应用中，相关变量关系可能受很多因素的影响，其中之一是季节性，本文在季节性影响的情况下对线性结果作了必要的修正，并通过实例说明，预测结果与实际较一致。     

基于神经网络模型的扩展优化自校正预测控制

利用前馈神经网络权初值优化的快速BP算法建立对象的非线性预测模型,采用分段线性化的技术建立动态线性模型,基于该线性模型进行滚动优化,同时用非线性预测模型对其进行补偿,实现对具有时延的非线性系统的预测控制,较好地解决了非线性系统存在时变、模型失配等情况下的控制问题。仿真实验表明由它构成的控制系统具有很好的动态响应和较强的鲁棒性。     

不确定时滞系统的Min-Max预测控制

对于状态和输入有约束的离散不确定时滞系统,提出Min—Max预测控制方法,将有限预测时域以后的鲁棒性能指标用终端惩罚近似,而终端惩罚用线性矩阵不等式(LMI)离线求解,因此无限时域的代价转化为有限时域代价,使得Min—Max优化问题求解简单,保留原有的鲁棒稳定性．给出了该方法稳定性的充分条件,通过仿真验证了此方法的有效性．     

Decentralized adaptive generalized predictive control for structural vibration

A decentralized generalized predictive control (GPC) algorithm is developed for strongly coupled multi-input multi-output systems with parallel computation. The algorithm is applied to adaptive control of structural vibration. The key steps in this algorithm are to group the actuators and the sensors and then to pair these groups into subsystems. It is important that the on-line identification and the control law design can be a parallel process for all these subsystems. It avoids the high computation cost in ordinary predictive control,and is of great advantage especially for large-scale systems.     

基于模型预测控制的快速路网匝道调节方法

探索了基于模型预测控制(MPC)的匝道调节方法.提出了匝道MPC调节的非线性动态时间离散最优控制模型及其解法.最优控制模型采用动态网络交通流模型作为过程模型,采用遗传算法求解.考察了匝道MPC调节的效果和鲁棒性,并将其效果与经典的ALINEA匝道调节方法相比.针对三起点三终点快速路网的仿真案例显示,匝道MPC调节能明显缓解拥堵,改善路网总体运行效率,较之ALINEA调节能够更连续平稳地调节交通流,在存在预测误差的情况下控制效果依然很好,其路网总耗时改善率明显高于ALINEA调节,具有很好的鲁棒性和应用前景.     

永磁同步直线电机模糊预测控制策略

为了解决模型预测控制寻求最优控制变量时,由于权重系数选取不合理而导致的实际电流不能紧密跟随给定或预测输出电压波动过大的问题,提出了一种基于模糊控制动态选择权重系数的模型预测控制方法。将模糊控制应用到选取权重系数中,把最优权重系数在线输送给当前正在运行的模型预测控制系统;通过3组试验对不同的权重系数进行仿真、对比和分析,得出权重系数的合理区间。仿真结果表明,基于模糊控制的权重系数具有良好的兼顾性能,当负载变化剧烈时,电机的鲁棒性较好,电流可以紧密跟随给定;当负载变化平缓时,在满足电流可以跟随给定的条件下,输出电压的波动会减小。改进后的控制系统具有较强的抗扰动能力,可以根据负载变化需求自动变化权重系数,为永磁同步直线电机的控制设计提供参考。     

一类非线性滞后系统的广义预测控制

对将线性系统的广义预测控制算法推广应用到非线性系统的控制问题进行了研究,即在每个控制周期内,递推预测非线性滞后系统在将来时刻的工作点,在工作点附近对非线性系统进行线性化,根据得出的线性化模型进行广义预测控制,并采用动态寻优的方法逐步逼近最优控制,仿真结果表明:非线性系统的广义预测控制算法能快速有效地跟踪系统的设定值,控制效果良好.     

非线性系统的模型参考自适应控制

讨论了一类非线性系统的自适应模型跟随控制问题,首先给出了系统的描述,然后研究了该系统模型跟随控制的存在条件,最后,在保证局部稳定性的前提下,讨论了自适应控制系统的设计,仿真实例说明这种方法对较小范围的扰动抑制是很有效的。     

非线性系统神经模糊自适应控制的问题与策略

针对具有未知动力学的机械臂系统 ,提出一系列神经模糊自适应控制方法。提出神经模糊动态逆稳定自适应控制方法 ,该方法使用动态神经模糊系统逼近非线性动态系统 ,设计的动态逆控制器可以通过参数的设定保证闭环系统在初始控制段的动态性能 ,而无需事先要求机械臂状态位于某一紧集的假设。结合延时神经模糊网络 ,引入降维观测器估计输出重定义后机械手的速度矢量 ,从而建立了非线性系统的控制器观测器设计的新方法。采用了动态逆和“Back-stepping(后退 )”的技术 ,将以上方法成功推广到了考虑执行电机动力学特性的柔性连杆机械臂问题上     

基于变更设计的数据驱动产品供应链系统预测控制

针对突发事件导致的产品供应链系统设计变更问题,设计一种基于数据驱动的预测控制算法,使产品生产满足用户的不确定需求。首先,根据产品供应链系统各部分之间的协作关系,将系统建模为多智能体系统,供应链系统设计变更描述为多智能体系统的拓扑结构切换。其次,设计了一种分布式无模型自适应预测控制方法,使供应链系统中的生产率水平能够满足用户需求。然后,引入了未来时刻的输入输出,算法设计可以使产品供应链系统预测未来一段时间内生产满足的库存水平。最后,对算法的稳定性进行了分析,并通过数值模拟仿真验证了所提出算法的有效性。结果表明,该方法可以有效控制产品供应链系统的生产供应,使得变更发生后的生产水平满足市场需求。