多变量动态矩阵控制算法的设计与应用

本文论述了多变量系统的动态矩阵控制算法的设计和它在板纸定量和水分控制中的应用。     

一种具有误差向量的DMC控制算法

在DMC基本算法的基础上,利用误差的历史数据构建误差向量,以提高系统克服建模误差及抗干扰的性能。仿真结果表明,该算法能够较好地克服建模误差以及随机干扰的影响,提高了控制品质。     

基于概率约束的DMC预测控制算法研究

动态矩阵控制（DMC）是模型预测控制（Model Predictive Control）的典型算法，能有效处理系统输入输出约束和抑制随机干扰。对于存在约束的线性稳定系统，该文将条件均值和状态估计误差协方差引入系统的约束表达式中，通过高斯近似把概率约束指标转换为确定性线性约束，建立科学的有约束DMC预测控制系统，使被控对象能够更好地满足约束：这种方法简单，易于实现，Matlab进行仿真结果证明了其可行性与优越性：     

油田联合站电脱水系统的约束DMC控制算法研究

原油电脱水器是原油脱水的核心装置,电脱水器的油水界面高度和压力是保证电脱水正常运动的重要参数,在原有脱水过程中这两个参数必须严格控制,当前这两个参数的控制基本上采用PID控制,此控制方法适合于相对比较稳定的工艺,而对于电脱水器,采用PID控制效果并不理想,对于过程控制,预测控制已经在很多领域取得了巨大的成功,针对油田联合站油水分离过程中电脱水系统参数间关联严重这一实际问题,本文提出了采用有约束的动态矩阵测算法对其进行控制,给出了一个具有前馈的有约束的多为量DMC算法,仿真结果表明了该算法的有效性。     

DMC—PID复合控制研究

本文探讨了预测算法之一的动态矩阵控制（DMC）在实际应用中的一些问题．并提出了相应的解决办法．理论分析和实验结果表明,采用DMC－PID复合控制对于提高系统的各项动态性能指标具有良好的效果．     

关于亚正定矩阵的几个问题

本文给出用低阶矩阵判定高阶矩阵的亚正定的判定定理，同时给出了阵方程ＡＸ＝Ｂ的反问题在亚正定矩阵类中解存在的充要条件及一般形式。     

关于矩阵指数函数计算的几个注记

矩阵指数函数exp(A)、exp(At) 在微分方程、现代系统与控制以及工程技术众多领域具有重要的应用.以矩阵指数函数各种导数的积分表现形式为基础,通过矩阵列展开运算的方法与技巧,获得了其一阶方向导数、梯度和一般矩阵导数的几个幂级数展开的理论计算公式,具有一定的理论和实际意义.     

关于广义正定矩阵的几个问题

本文给出了用低阶矩阵来判定高阶矩阵的广义对称正定的判定定理。同时给出了矩阵方程ＡＸ＝Ｂ的反问题在广义对称正定矩阵类中解存丰的充要条件及一般形式。     

关于Hadamard矩阵的几个结论

给出了Hadamard矩阵的定义、性质以及Hadamard矩阵的定理及构造,同时介绍了邻接矩阵．得出了n=4、8阶Hadamard矩阵又是图的邻接矩阵。     

关于矩阵秩的几个相关问题初探

本文给出了证明矩阵行空间维数等于列空间维数的另一种较简单的证法，以及解决几个相关问题的捷径。     

DMC算法在焦炉加热系统中的应用

焦炉加热系统是典型的大惯性、非线性的复杂系统,很难建立其精确数学模型。DMC算法通过模型预测,在线滚动优化和误差校正等环节,在没有精确模型的情况下也能实现良好的控制性能。提出将此算法应用在焦炉加热控制系统中,并进行了仿真研究。结果表明,DMC算法应用在焦炉加热系统中可以取得良好的效果。     

基于误差反馈加权校正的DMC控制及仿真

预测控制是目前在工业过程控制领域中应用较广的一类算法。其中由Culter等提出的，建立在非参数模型阶跃响应基础上的动态矩阵控制具有建模简单，计算量少，鲁棒性强等特点。但是动态矩阵控制仍然还存在着克服干扰的定值调节方面质量不高，很难解决扰动信号对系统稳态值的影响及快速调节过程之间的矛盾。由于算法中只利用当前时刻的误差进行反馈校正，而没考虑已发生的误差，造成误差干扰的校正不充分。因此，在动态矩阵控制算法的基础上，采用误差反馈加权校正的思想，运用内模原理，对加权系数进行设计，以提高控制系统的抗干扰性和调节快速性。通过理论分析和仿真实验证实了这种算法的正确性和有效性。     

关于矩阵迹不等式的几个充要条件

主要得到了关于实矩阵迹不等式的两个充要条件，并把所得结果推广到复矩阵情形。     

网络控制系统多变量DMC算法的稳定性分析

针对网络化控制系统(NCSs),研究具有多输入多输出的动态矩阵控制(DMC)算法的闭环稳定性问题.首先,基于有限脉冲响应(FIR)模型导出了系统前向通道和反馈通道上均存在随机网络诱导时延的网络化DMC算法;其次,利用线性矩阵不等式(LMIs)方法分析该多变量网络化DMC算法的稳定性,将系统稳定性问题转化为一类求解LMI方程的可行解的问题,进而建立网络化DMC闭环系统的稳定性充分条件.最后,通过数值仿真实验验证该稳定性结论的有效性.     

关于矩阵迹不等式的几个充要条件

主要得到了关于实矩阵迹不等式的两个充要条件,并把所得结果推广到复矩阵情形.     

关于矩阵可对角化的几个条件

利用对合矩阵及可交换矩阵的性质,讨论矩阵可对角化的条件,并给出矩阵只有两个特征值时可对角化的一种简单判别方法。     

基于误差反馈加权校正的DMC控制及仿真

预测控制是目前在工业过程控制领域中应用较广的一类算法。其中由Culter等提出的,建立在非参数模型阶跃响应基础上的动态矩阵控制具有建模简单,计算量少,鲁棒性强等特点。但是动态矩阵控制仍然还存在着在克服干扰的定值调节方面质量不高,很难解决扰动信号对系统稳态值的影响及快速调节过程之间的矛盾。由于算法中只利用当前时刻的误差进行反馈校正,而没考虑已发生的误差,造成误差干扰的校正不充分。因此,在动态矩阵控制算法的基础上,采用误差反馈加权校正的思想,运用内模原理,对加权系数进行设计,以提高控制系统的抗干扰性和调节快速性。通过理论分析和仿真实验证实了这种算法的正确性和有效性。     

DMC算法应用于分级机溢流浓度控制的研究

针对磨矿分级过程复杂特点,引入预测控制中DMC算法,即采用不断的在线滚动优化,并在优化过程中利用实测信息不断进行反馈校正,因而在一定程度上克服了不确定性的影响,增强了控制的鲁棒性.该算法在对分级机溢流浓度控制的模拟试验中取得令人满意的效果.     

基于DMC的满意优化控制算法

在模糊满意度的意义下，将软约束和有关向量无穷范数的取值转换为满意度．结合DMC预测控制算法，提出满意优化控制算法的一般描述，并从提高实时性的角度，给出适用于普通计算机进行在线优化的实用算法．仿真结果说明了该算法的有效性和实用性．     

基于粒子群优化的非线性预测控制算法的特性分析与仿真研究

介绍了基于粒子群优化的非线性预测控制算法(PSO-NPC)的基本原理和算法流程。通过仿真实验,分析了预测控制和粒子群算法参数对PSO-NPC控制性能的影响。针对基于预测误差的单目标优化的PSO-NPC常规算法不足之处,提出了粒子群多目标优化的非线性预测算法。仿真结果表明,提出的算法是正确有效的。