一种全局稳定的直接预测自适应控制器

本文提出一种基于多阶段二次型滚动优化指标的预测控制算法，在假定被控系统前Ｌ个脉冲响应系数已知的条件下，用标准的自适应分析方法证明了直接预测控制算法的全局稳定性及渐近最优性。     

一种简单的渐近稳定自适应控制器

针对单调阶跃响应的单变量系统，提出一种基于简化模型的自适应预测控制算法。该算法只需辨识一个参数，大大减少了计算量。从理论上证明了它可保证闭环系统的全局渐近稳定和收敛，并定量给出了预测水平的选择范围。仿真表明此算法是有效的，甚至在时变环境下也能很好地工作。     

一种自适应广义预测极点配置加权控制器

针对预测控制存在如何减小计算量，保证实时性问题，提出一种用计算量小的递推算法辨识方程参数的新方案，并推广了以往献有关Diophantine方程的递推算法，应用表明，所提出的方案是有效的。     

利用BP算法的一种自适应模糊预测控制器

提出一种由模糊预测器和模糊预测控制器组成的自适应模糊预测控制方案,采用ＢＰ算法训练模糊预测器和模糊预测控制器,并给出这种模糊预测控制器的训练算法。控制系统对于具有纯时延的非线性被控过程有良好的控制性能。     

一种采用三角化脉冲响应模型的鲁棒自适应预测控制器

针对开环稳定的单变量系统,提出了一种简单可行的三角化脉冲响应近似模型,改进了Ａｓｔｒｏｍ的简化模,进而设计鲁棒扩展时域预测控制器,此控制器只需辨识一个脉尖值即可,大大减少了计算量。同时给出了要厝型在失配情况下保证闭环系统全局渐近稳定的预报长度范围和硎与上限值。仿真结果表明此方法的有效性和鲁棒性。     

模型跟踪广义预测鲁棒自适应控制器

本文采用滤波CARMA模型,基于内模原理,提出了一种新的广义预测鲁棒自适应控制器,并分析了闭环系统性能,在新的控制器中,引入适当的前馈作用,使得跟踪和调节问题解耦,利用部分状态跟踪、模型参考以及极点配置方法解决跟踪问题,利用多步预测滚动优化方法解决调节问题;适当选择滤波器可以保证对平稳随机扰动有满意的响应,减少可调参数对闭环系统响应的影响,增强系统对未建模动态的鲁棒性,仿真结果表明:该控制器对确定性和非平稳随机扰动具有不变性,对系统时延和阶次变化具有鲁棒性,适用于非最小相位和开环不稳定系统。     

一种对象扰动预测控制器的设计

提出了一种改进的自适应对象扰动控制系统。通过在回路中对噪声进行预测，有效地补偿了数字反馈回路造成的噪声信号的延迟，从而改善了系统的扰动控制性能。仿真实验表明，该控制结构对于消除系统噪声有着很好的效果，提高了系统的抗噪声能力。     

PI型广义预测平均控制器及其仿真

研究一种新型的广义预测控制方法，并在计算机上进行了仿真。在控制器的设计中，进行了滚动优化控制序列的存储与平均，并且采用了比例积分型的目标函数，所以这种控制器对未建模动态很强的鲁棒性，对含有建模误差的过程进行了仿真研究，验证了该方法的有效性。     

一种广义预测自适应控制的直接方法

使用正则化技术和具有死区的参数估计算法,提出一种新的广义预测自适应控制直接方法,并证明了控制算法的全局收敛性.本文提出的方法在热风炉实验装置上进行了实时控制,其结果表明控制方法的有效性.     

一种基于修正系统预测输出的自适应控制算法

本文利用预测误差的历史数据修正系统的预测输出,以抑制模型失配的影响.给出了修正的最小方差调节器和广义最小方差控制器的算法,并分析了所给修正算法能增强系统鲁棒性的机理.仿真结果表明了本算法的有效性.     

一种模糊神经网络自适应预测控制方案的研究

提出了一种模糊神经网络自适应预测控制方案,对学习公式进行了理论推导,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备良好的控制性能     

一种参数自适应模糊RID控制器的设计与记真

提出了一种参数自适应模糊PID控制器,利用模糊推理的方法实现对PID参数的在线自动鉴定。仿真结果表明,该控制器明显地改善了控制系统的动态性能,并且此方法计算量少,易于实现,便于工程应用。     

一种实用的模型自适应MPC策略

在丙烯精馏塔的控制中,由于被控对象的非线性特性,采用线性模型的模型预测控制器难以保持良好的控制性能。本文提出基于系统稳态模型的模型自适应MPC策略,利用稳态模型在不同操作点上被控变量对操纵变量及扰动变量的相对变化率的变化,来刷新RMPCT控制器中各通道的模型增益。在模型输出对输入的相对变化率的计算中,使用主操作区间内的变化率以替代实际操作点的变化率,并采用设定模型变化域和控制模型变化频度的方法,以解决模型变化过大,与模型变换周期和RMPCT控制周期不协调而引起的系统不稳定等问题。实际投运效果表明:采用该控制策略,塔顶、塔底温度控制偏差与传统RMPCT比下降了一个数量级,有利于稳定与提高产品质量。     

一种简单实用适宜高维变量的多变量自适应控制方法与应用

针对多变量自适应控制系统的计算复杂性,本文对一类大型高维多变量耦合控制系统,提出一种控制矩阵非对角元强迫滞后一步的多变量自适应控制新方法,并给出了控制模型及设计步骤,用本方法对五回路航天器瞬态热流跟踪控制进行了数字仿真和实时控制实验,结果表明:本方法的性能指标和鲁棒性是令人满意的。     

一种基于人工神经网络在线学习的自适应预测方法

本文在分析和比较了传统预测方法的基础上，研究基于人工神经网络非线性映射的预测方法，针对一类缓变故障的预测问题，提出单样本在线学习的自适应预测算法，并用于柴油机故障预测和诊断。     

一种新型自调节灰色预测控制器

提出一种结合传统反馈控制方法和灰色预测控制的新型自调节灰色预测控制器，可对系统当前输出误差和预测系统输出误差进行合成形成一个综合误差，并用综合误差代替传统反馈控制方法中的实际误差项，这样控制器可根据系统当前和将来的响应来计算控制律．该控制器可根据预测精度来自动调整控制器参数，使控制器对系统响应具有适应性．仿真结果表明，与传统反馈控制方法相比，该控制器可获得更为优良的动态性能和鲁棒性．     

一种基于T-S模糊模型的自适应预测函数控制

针对离散时间非线性系统,提出了一种基于T-S模糊模型的自适应预测函数控制算法。该算法利用加权递推最小二乘法在线辨识T-S模糊模型后件参数,以克服模型失配对系统性能的影响。根据辨识得到的模型参数直接递推计算模型的预测输出,而不需要求解Diophantine方程,进而直接递推求解预测控制律,而不需要求解矩阵逆。仿真结果表明,该算法具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。