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Carlos Sotelo Antonio Favela-Contreras Francisco Beltrán-Carbajal Graciano Dieck-Assad Pedro Rodríguez-Cañedo David Sotelo 《International Journal of Control, Automation and Systems》2018,16(6):2688-2696
This paper proposes a novel finite dimensional discrete-time Nonlinear Model Predictive Control. This technique is based on discrete-time state-space models, Taylor series expansion for prediction and performance index optimization. Furthermore, the technique extends the concept of the Lie derivative for the discrete time case using Euler backwards method. The performance validation for the discrete-time Nonlinear Model Predictive Control uses the simulation of a single-link flexible joint robot and the inverted pendulum. Comparison of the proposed finite dimensional discrete-time Nonlinear Model Predictive Control technique with Feedback Linearization Control is also discussed. Analytical and numerical results show excellent performances for both, the single-link flexible joint and inverted pendulum controllers using the proposed discrete-time Nonlinear Model Predictive Control technique. 相似文献
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本文提出了一种针对 Hammerstein模型的预测控制策略.该策略将Hammerstein模型中的无记忆非线性静态增益环节,改进成易于由中间变量求取控制量的环节,避免了求解高阶方程根的困难,又对线性环节采用线性系统的广义预测控制.由于引入了广义预测控制中多步预测的思想,抗噪声的能力显著提高.仿真结果验证了该策略的有效性. 相似文献
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本文提出了一种针对Hammerstein模型的预测控制策略。该策略将Hammerstein模型中的无记忆非线性静态增益环节,改进成易于由中间变量求取控制量的环节,避免了求解高阶方程根的困难,又对线性环节采用线性系统的广义预测控制。由于引入了广义预测控制中多步预测的思想,抗噪声的能力显著提高。仿真结果验证了该策略的有效性。 相似文献
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对一类非线性系统,采用一种快速的模糊辨识方法离线建立系统的T—S模型,在采样点处根据辨识模型进行动态线性化处理,进而采取广义预测控制策略,同时为了适应系统的不确定性和扰动引起的变化,进一步提高控制效果,提出以模糊补偿作为在线辅助修正的策略。仿真研究表明所提方法有效。 相似文献
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基于非线性(Wiener)模型自适应预测函数控制 总被引:2,自引:0,他引:2
针对一类非线性对象提出了基于Wiener模型的非线性系统自适应预测函数控制方法。利用带遗忘因子的递推最小二乘算法在线辨识得到Wiener模型核参数,根据所得模型参数直接计算得到非线性预测函数控制律,而且使控制律计算容易,适用于具有一定非线性的被控对象,并能适应被控对象的环境变化。 相似文献
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对于非线性程度较高的复杂对象,非线性模型预测控制(NonlinearModelPredictiveControl,NMPC)是一种有效的控制策略。为了实现对这类对象的有效控制,设计了一种基于FPGA(FieldProgrammableGateArray)的非线性预测控制器,该嵌入式控制器具有灵活性和高适应性等特点,能够应用于工业现场控制。为了满足工业控制的可行性和实时性要求,提出了一种序贯二次规划(SQP)算法的改进算法,在FPGA有限的计算资源下,保证每个采样间隔内都能得到NMPC优化问题的可行解。经仿真实验证明,采用非线性预测控制器在计算速度和精度上都能达到较好的性能。 相似文献
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一种基于Wiener模型的非线性预测控制算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对一类Wiener模型描述的非线性系统,提出了一种改进的非线性预测控制算法.该算法利用Laguerre函数描述Wiener模型动态线性部分的控制信号,将预测控制中在预测时域内优化求解未来控制输入序列转化为优化求解一组无记忆的Laguerre系数,以减少优化所需的计算量.利用静态模糊模型来逼近Wiener模型的非线性部分,将非线性预测控制优化问题转化为线性预测控制优化问题,克服了求控制输入时解非线性方程的困难,进而推导出了预测控制输入的解析式.CSTR过程的仿真结果表明了本文算法的有效性和可行性. 相似文献
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周碧英 《计算机与数字工程》2012,40(12):10-11,93
神经网络模型在非线性系统预测控制中得到广泛地应用,但是存在预测控制律难以求取的问题,文章提出模拟退火粒子群优化(SAPSO)算法来进行优化求解。在对PSO算法与SAPSO算法进行分析的基础上,采用SAPSO优化算法对神经网络预测控制策略进行了优化,再通过仿真实验对PSO算法与SAPSO算法的预测性能进行了比较。仿真结果表明SAPSO优化算法能有效减少迭代次数、提高收敛精度。 相似文献
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基于支持向量机的非线性系统模型预测控制 总被引:5,自引:1,他引:5
支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术。由于使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则.使它较好的解决了小样本情况下的学习问题。又由于其采用了核函数思想.使它把非线性问题转化为线性问题来解决,降低了算法的难度.具有全局最优、良好泛化能力等优越性能.得到广泛的研究。基于上述特性提出了一种基于支持向量机的非线性模型预测控制结构.其中使用遗传算法来求解预测控制律.随后用计算机仿真证明了此控制算法的正确性和有效性。 相似文献
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基于状态空间模型的广义预测控制快速算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有GPC算法是通过求解Diophantine方程预测未来多步输出,在线计算量较大的问题以及用状态空间形式求取广义预测控制律时需要建立状态观测器进行状态估计的问题,采用建立在差分方程基础上的观测器规范形状态方程进行求解的方法,提出了一种求解广义预测控制律的快速算法的结果.通过仿真得到的结论是,算法在求解挖制律时其状态可由输出、控制等值计算出来,不需要递推求解Diophanfine方程,不需要建立观测器,只需由模型参数计算控制律,运算简练、计算量小,更具有实用性,并且仿真效果好. 相似文献
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通过点集映射来表示非线性系统的稳态模型,用系统的稳态增益来修正具有外界输入的线性自回归(AutoRegressive with eXternal input, ARX)模型的动态增益,提出了一种基于稳态非线性模型和线性ARX模型组合的非线性预测控制算法.该算法用递归最小二乘法在线辨识系统的动态模型参数,用序列二次规划算法求解目标函数.最后通过对典型化工非线性对象pH中和过程的仿真对本算法进行了验证.结果表明,本算法比广义预测控制算法具有更好的设定值跟踪性能和抗干扰能力. 相似文献