鲁棒自校正控制器的某些进展*

本文就作者所了解的近些年来确定性系统自校正控制器鲁棒性研究的某些结果作一下简介,并提出了几点展望。     

造纸机不同时滞多变量自校正控制器

本文针对造纸机的纸张定量及水分,研制了具有不同时滞的多变量自校正控制器,增加了 积分器和前馈补偿,用增广最小二乘法估计全部参数,实际运行获得满意的控制效果;还介绍 了微机控制系统的构成及自校正控制系统的调试经验.     

环形加热炉自校正控制系统

本文介绍了递推综合预测自校正控制器(RSGPC)在环形钢管加热炉上的应用情况.运行结果显示这类控制器具有极强的鲁棒性.     

终点状态加权的PI型预测自校正控制器在电阻炉温控系统中应用的仿真

本文将ＰＩ型预测控制器进行终点状态权增加其稳定性，在电阻炉温度控制系统中的仿真研究结果说明了这一设计方法的有效性。     

涤纶片基拉膜生产线数据库系统设计与实现

以一个涤纶片基拉膜生产线的计算机集成制造系统的开发为背景，介绍了基于星型令牌环网和Client/Server模式进行通信，以ORACLE为后台数据库的生产线数据库系统的设计与实现。所建立的系统已成为生产线过程的管理控制一体化的重要组成部分。     

基于神经网络的联合混沌时间序列的预测研究

提出了利用前馈神经网络预测联合混沌序列,通过引用著名的Henon和Lozi混沌系统作为仿真实验产生联合混沌信号序列。预测结果证明,用改进的BP算法训练的NN可以完全预测联合混沌信号序列。     

混沌系统的改进多变量广义预测控制研究

提出了一种改进的自适应多变量广义预测控制算法(β-MGPC),可实现输入输出维数不等时的混沌控制,用一个控制信号可将多变量混沌系统引导到指定的平衡点,仿真结果表明了该算法的有效性.这种方法的优点在于无需求解丢番图方程,减少了控制算法的计算量.     

基于递归神经网络的大滞后非线性系统预测控制

针对带有大滞后的非线性系统，提出了在迭代多步预测的基础上，将系统多步预测输出值进行线性化，在多步预测目标函数下实现系统控制的方法。采用适合于动态系统实时控制的扩展Elman网络，利用训练速度快的阻尼最小二乘法学习网络权值。仿真实验表明了该方法的有效性。     

快速预测控制算法及在单回路数字控制器中的应用

为使先进的预测控制算法在工业过程单回路数字控制器中方便有效地实现，本文设计了一种快速预测控制算法，降低了控制律在线运行的计算理，了算法实现所需的存储空间，且同时具有良好的适应性和鲁棒性，基于此算法的单回路数字控制仪表“广义预测自校正单回器调节器”在工业现场投入试运行，控制效果好，具有广泛的应用推广价值。     

基于Tent混沌优化的神经网络预测控制

With the unique erggdicity, i rregularity, and.special ability to avoid being trapped in local optima, chaos optimization has been a novel global optimization technique and has attracted considerable attention for application in various fields, such as nonlinear programming problems. In this article, a novel neural network nonlinear predic-tive control （NNPC） strategy baseed on the new Tent-map chaos optimization algorithm （TCOA） is presented. Thefeedforward neural network＇is used as the multi-step predictive model. In addition, the TCOA is applied to perform the nonlinear rolling optimization to enhance the convergence and accuracy in the NNPC. Simulation on a labora-tory-scale liquid-level system is given to illustrate the effectiveness of the proposed method.