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随机预测控制经典参考文献2

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预测控制

预测控制

g11=poly2tfd(12.8,[16.7,1],0,1);%POL Y2TFD Create transfer functions in 3 row representation将通用的传递函数模型转换为MPC传递函数模型% g = poly2tfd(num,den,delt,delay)% POL Y2TFD creates a MPC toolbox transfer function in following format:%g为对象MPC传递函数模型% g = [ b0 b1 b2 ... ] (numerator coefficients)% | a0 a1 a2 ... | (denominator coefficients)% [ delt delay 0 ... ] (only first 2 elements used in this row)%% Inputs:% num : Coefficients of the transfer function numerator.% den : Coefficients of the transfer function denominator.% delt : Sampling time. Can be 0 (for continuous-time system)% or > 0 (for discrete-time system). Default is 0.% delay : Pure time delay (dead time). Can be >= 0.% If omitted or empty, set to zero.% For discrete-time systems, enter as PERIODS of pure% delay (an integer). Otherwise enter in time units.g21=poly2tfd(6.6,[10.9,1],0,7);g12=poly2tfd(-18.9,[21.0,1],0,3);g22=poly2tfd(-19.4,[14.4,1],0,3);delt=3;ny=2;tfinal=90;model=tfd2step(tfinal,delt,ny,g11,g21,g12,g22)%对于这个例子,N=90/3=30figure(3)plot(model)%TFD2STEP Determines the step response model of a transfer function model.传递函数模型转换成阶跃响应模型% plant = tfd2step(tfinal, delt2, nout, g1)% plant = tfd2step(tfinal, delt2, nout, g1, ..., g25)% The transfer function model can be continuous or discrete.%% Inputs:% tfinal: truncation time for step response model.% delt2: desired sampling interval for step response model.% nout: output stability indicator. For stable systems, this% argument is set equal to number of outputs, ny.% For systems with one or more integrating outputs,% this argument is a column vector of length ny with% nout(i)=0 indicating an integrating output and% nout(i)=1 indicating a stable output.% g1, g2,...: SISO transfer function described above ordered% to be read in columnwise (by input). The number of % transfer functions required is ny*nu. (nu=number of % inputs). Limited to ny*nu <= 25.%% Output:% plant: step response coefficient matrix in MPC step format. plant=model;P=6;M=2;ywt=[];uwt=[1 1];Kmpc=mpccon(model,ywt,uwt,M,P)%ywt,uwt : 相当于Q,R%MPCCON Calculate MPC controller gains for unconstrained case.% Kmpc = mpccon(model,ywt,uwt,M,P)% MPCCON uses a step-response model of the process.% Inputs:% model : Step response coefficient matrix of model.% ywt,uwt : matrices of constant or time-varying weights.相当于Q,R% If the trajectory is too short, they are kept constant% for the remaining time steps.% M : number of input moves and blocking specification. If% M contains only one element it is the input horizon% length. If M contains more than one element% then each element specifies blocking intervals.% P : output (prediction) horizon length. P = Inf indicates the% infinite horizon.%% Output:% Kmpc : Controller gain matrixtend=30;r=[0 1];[y,u]=mpcsim(plant,model,Kmpc,tend,r);%plan为开环对象的实际阶跃响应模型%model为辨识得到的开环阶跃响应模型%Kmpc相当于D阵%Tend仿真的结束时间.%R输出设定值和参考轨迹%r=[r1(1) r2(1)...rny(1);r1(2) r2(2)....rny(2);... r1(N) r2(N) ...rny(N)]%y:控制输出%u:控制变量%ym:模型预测输出%MPCSIM Simulation of the unconstrained Model Predictive Controller.% [y,u,ym] = mpcsim(plant, model, Kmpc, tend, r,usat, tfilter,% dplant, dmodel, dstep)% REQUIRED INPUTS:% plant(model): the step response coefficient matrix of the plant (model)% generated by the function tfd2step% Kmpc: the constant control law matrix computed by the function mpccon% (closed-loop simulations).For open-loop simulation, controller=[].% tend: final time of simulation.% r: for the closed-loop simulation, it is a constant or time-varying% reference trajectory. For the open-loop simulation, it is the% trajectory of the manipulated variable u.% OPTIONAL INPUTS:% usat: the matrix of manipulated variable constraints.It is a constant% or time-varying trajectory of the lower limits (Ulow), upper limits% (Uhigh) and rate of change limits (DelU) on the manipulated % variables. Default=[].% tfilter: time constants for noise filter and unmeasured disturbance lags.% Default is no filtering and step disturbance.% dplant: step response coefficient matrix for the disturbance effect on the% plant output generated by the function tfd2step. If distplant is% provided, dstep is also required. Default = [].% dmodel: step response coefficient matrix for the measured disturbance% effect on the model output generated by the function tfd2step.% If distmodel is provided, dstep is also required. Default=[].% dstep: matrix of disturbances to the plant. For output step disturbances% it is a constant or time-varying trajectory of disturbance values% For disturbances through step response models,it is a constant or% time-varying trajectory of disturbance model inputs.Default=[].% OUTPUT ARGUMENTS: y (system response), u (manipulated variable) and% ym (model response)plotall(y,u,delt)figure(2)plot(y,'*')南通大学毕业设计（论文）任务书题目锅炉液位系统的DMC-PID控制学生姓名朱养兵学院电气工程学院专业自动化班级自051学号0512012010起讫日期2009.2 －2009.6指导教师李俊红职称讲师发任务书日期2009 年2 月18 日●MATLAB 软件●JX-300X组态监控软件●浙大中控DCS●上海齐鑫公司过程控制对象●PC机。

mpc

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模型预测控制作为可持续发展政策的综合评定摘要：基于静态开环最优化随机和多目标制定方法是形成定量可持续发展政策的综合评定方法的基础。

这里，人们探索出了模型预测控制和这种方法间的联系，重新提出了介绍动力学和地址转化闭环性能与稳定方法。

此方法具有适用性，但是希望这将提供给可持续发展规划从业人员选出新视野。

索引词：MPC-（随机模型预测控制），可持续发展。

1：介绍这里注重探讨预测控制与政策评价可持续发展的问题之间的联系。

最近的工作提出了一种综合应用滚动时域静态优化和定量研究的方法政策评估来分配科学研究和能源替代开发技术之间的预算。

然而,静态优化只允许一个政策的调整（例如：随机模型预测控制将输入预测的基准线当做1），并且两者兼有约束（关于预算和测量指标的成本），放置的目标函数（根据指标测量收益）这些都要强调在预测的基准线的终点的效应积累。

更为重要的是,以上没有考虑到滚动时域的开环优化应用到闭环时的效应。

折扣（一个程序一般占通货膨胀比例的大小通过i-steps-ahead，ρ i 0<ρ<1进行预测）以及因为发生直接限制条件引起的常见问题的避免不稳定的情况,但闭环性质却可以远离最优的情况。

尽管如此,这种方法是向前迈进的一步,因为它提出的问题,是一个强有力随机规划以及一个多目标背景的设定。

其中后者是可以透过概率的手段做出目标函数和约束，这种手段允许目标函数和任何一个被交换的约束。

这种方法的目的是维持约束等这些性质,却也做到引入动态性质并且保持了闭环稳定性。

这是既实现MPC（模型预测控制）配置的想法又同时保留随机和多目标本质问题的方法。

论文中第二部分回顾之前的研究，而第3部进行讨论重新提出了一种允许引进动态方法。

文中在第四部分研究模式选择，第五部分讨论MPC（模型预测控制）分解算法的战略目标相优化。

两部分中都是随机的并且能在众多问题中得到应用，并不仅限于可持续发展问题。

第VI部分给出了插图和第VII部分得出结论。

随机控制理论

随机控制理论

随机控制理论的一个主要组成部分是随机最优控制，这类随机控制问题的求解有赖于动态规划的概念和方法。

简介随机控制理论随机控制理论的目标是解决随机控制系统的分析和综合问题。

维纳滤波理论和卡尔曼-布什滤波理论是随机控制理论的基础之一。

内容控制理论中把随机过程理论与最优控制理论结合起来研究随机系统的分支。

随机系统指含有内部随机参数、外部随机干扰和观测噪声等随机变量的系统。

随机变量不能用已知的时间函数描述，而只能了解它的某些统计特性。

自动控制系统分为确定性系统和不确定性系统两类，前者可以通过观测来确定系统的状态，后者则不能。

随机系统是不确定性系统的一种，其不确定性是由随机性引起的。

严格地说，任何实际的系统都含有随机因素，但在很多情况下可以忽略这些因素。

当这些因素不能忽略时，按确定性控制理论设计的控制系统的行为就会偏离预定的设计要求，而产生随机偏差量。

涉及领域飞机或导弹在飞行中遇到的阵风，在空间环境中卫星姿态和轨道测量系统中的测量噪声，各种电子装置中的噪声，生产过程中的种种随机波动等，都是随机干扰和随机变量的典型例子。

随机控制系统的应用很广，涉及航天、航空、航海、军事上的火力控制系统，工业过程控制，经济模型的控制，乃至生物医学等。

研究课题随机控制理论研究的课题包括随机系统的结构特性和运动特性(如动态特性、能控性、能观测性、稳定性)的分析，随机系统状态的估计，以及随机控制系统的综合（即根据期望性能指标设计控制器）。

随机系统中含有随机变量，所以在研究中需要使用随机过程的基本概念和概率统计方法。

严格实现随机最优控制是很困难的。

对于线性二次型高斯(LQG)随机过程控制问题,包括它的特例最小方差控制问题，可以应用分离原理把随机最优控制问题分解成状态估计问题和确定性最优控制问题，最终能得到全局最优的结果。

但对于一般的随机控制问题应用分离原理只能得到次优的结果。

随机状态模型随机系统在连续时间情形下的动态过程，常可用随机微分方程随机微分方程描述,式中x(t)为状态向量，d x(t)为由时刻t至t+d t状态的增量,u(t)为控制输入，θ为随机参数，w(t)为独立增量随机过程,其微分d w(t)可理解为白噪声。

模型预测控制

模型预测控制
极小化性能指标，即令
，得最优控制率：
根据滚动优化原理，只实施目前控制量u2(k)：
式中：
多步优化MAC旳特点: 优点: (i)控制效果和鲁棒性优于单步MAC算法简朴;
(ii)合用于有时滞或非最小相位对象。 缺陷: (i)算法较单步MAC复杂;
(ii)因为以u作为控制量, 造成MAC算法不可防止地出现稳态误差.
第5章 模型预测控制
5.3.1.2 反馈校正 为了在模型失配时有效地消除静差，能够在模型预测值ym旳基础上 附加一误差项e，即构成反馈校正（闭环预测）。
详细做法：将第k时刻旳实际对象旳输出测量值与预测模型输出之间 旳误差附加到模型旳预测输出ym(k+i)上，得到闭环预测模型，用 yp(k+i)表达：
第5章 模型预测控制
5.1 引言
一 什么是模型预测控制(MPC)？
模型预测控制（Model Predictive Control）是一种基于模型旳闭环 优化控制策略，已在炼油、化工、冶金和电力等复杂工业过程中得到 了广泛旳应用。
其算法关键是:可预测过程将来行为旳动态模型，在线反复优化计
算并滚动实施旳控制作用和模型误差旳反馈校正。
2. 动态矩阵控制（DMC）旳产生：
动态矩阵控制(DMC, Dynamic Matrix Control)于1974年应用在美国壳牌石 油企业旳生产装置上，并于1980年由Culter等在美国化工年会上公开刊登，
3. 广义预测控制（GPC）旳产生：
1987年，Clarke等人在保持最小方差自校正控制旳在线辨识、输出预测、 最小方差控制旳基础上，吸收了DMC和MAC中旳滚动优化策略，基于参数 模型提出了兼具自适应控制和预测控制性能旳广义预测控制算法。

全过程控制研究参考文献

全过程控制研究参考文献

全过程控制研究参考文献全过程控制（APC）是一种在工业生产过程中实现自动化控制的方法，它涉及到多个学科领域，因此在研究中会涉及到大量的参考文献。

在全过程控制的研究中，参考文献可以涉及到控制理论、化工工程、计算机科学、数学建模等多个领域。

以下我将从不同角度列举一些可能涉及到的参考文献：1. 控制理论方面的参考文献，经典的控制理论著作如《现代控制工程》(Modern Control Engineering) by Ogata、《控制系统工程》(Control Systems Engineering) by Nise等都是全过程控制研究中常见的参考书目。

此外，针对特定的控制方法和算法，如模型预测控制（MPC）、PID控制、最优控制等，也有大量相关的期刊论文和专著可供参考。

2. 化工工程方面的参考文献，在全过程控制的研究中，化工工程领域的文献也是必不可少的。

例如，关于化工过程建模与仿真的经典著作《化工过程模拟与优化》(Chemical Process Simulation and Optimization) by George Stephanopoulos等，以及涉及到具体化工过程控制的期刊论文和专业杂志。

3. 计算机科学方面的参考文献，随着信息技术的发展，计算机科学在全过程控制研究中也扮演着越来越重要的角色。

例如，关于实时控制系统、数据采集与处理、人机交互等方面的文献都是非常重要的参考资料。

4. 数学建模方面的参考文献，全过程控制研究通常需要进行系统的数学建模与分析，因此数学方面的参考文献也是必不可少的。

例如，关于微分方程、优化理论、统计学等方面的文献都可能对全过程控制研究有所帮助。

需要注意的是，以上只是一些可能涉及到的参考文献领域和范围，并不是具体的文献清单。

在实际的研究过程中，需要根据具体的研究课题和方向，结合文献检索工具如Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect等进行详细的文献调研和查找，以获取最新、权威的参考文献。

mse,mae评价指标的参考文献

mse,mae评价指标的参考文献

mse,mae评价指标的参考文献均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）是常用的评价指标，用于衡量预测模型的准确度。

关于这两个评价指标的参考文献有很多，以下是一些常见的参考文献：1. James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning. Springer. 这本书介绍了统计学习的基本概念和方法，其中包括对MSE和MAE 等评价指标的讨论。

2. Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning. Springer. 这本书是统计学习领域的经典教材，对于回归模型评价指标有详细的介绍。

3. Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2018). Forecasting: Principles and Practice. OTexts. 这本书主要介绍了预测建模的原理和实践，其中包括对于MSE和MAE等评价指标的应用。

4. Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G.(2012). Introduction to Linear Regression Analysis. Wiley. 这本书是关于线性回归分析的经典教材，对于回归模型评价指标有详细的讨论。

5. Shmueli, G. (2010). To Explain or to Predict? Statistical Science, 25(3), 289-310. 这篇论文讨论了统计建模的目的，其中包括对于预测模型评价指标的选择和应用。

以上文献都是在统计学、机器学习或预测建模领域具有权威性和影响力的著作，对于MSE和MAE等评价指标的原理、应用和比较都有较为详尽的讨论，可以作为参考文献来深入了解这些评价指标的相关知识。

华南理工大学本科毕业论文格式范例(论文封面、目录、正文、参考文献)

华南理工大学本科毕业论文格式范例(论文封面、目录、正文、参考文献)

本科毕业设计（论文）题目：二号，黑体，加粗，居中学院专业学生姓名学生学号指导教师提交日期年月日封面纸推荐用210g/m2的橙色色书编辑完后需将全文绿色说明文字删除，格式不变（另起页；摘要范例）摘要（小三号，宋体，加粗，居中，上下空一行）（摘要正文共400—600个字；小四号，宋体，行距为固定值20磅，段首行空两个汉字）本文详细介绍了多变量预测控制算法及其在环境试验设备控制中的应用。

由于环境试验设备的温度和湿度控制系统具有较大的时间滞后，而且系统间存在比较严重的耦合现象，用常规的PID控制不能取得满意的控制效果。

针对这种系统，本文采用了多变量预测控制算法对其进行了控制仿真。

预测控制算法是一种基于系统输入输出描述的控制算法，其三项基本原理是预测模型、滚动优化、反馈校正。

它选择单位阶跃响应作为它的“预测模型”。

这种算法除了能简化建模过程外，还可以通过选择合适的设计参数，获得较好的控制效果和解耦效果。

本文先对环境试验设备作了简介，对控制中存在的问题进行了说明；而后对多变量预测控制算法进行了详细的推导，包括多变量自衡系统预测制算法和多变量非自衡系统预测控制算法；然后给出了系统的建模过程及相应的系统模型，在此基础上采用多变量预测控制算法对环境试验设备进行了控制仿真，并对仿真效果进行了比较。

仿真结果表明，对于和环境试验设备的温度湿度控制系统具有类似特性的多变量系统，应用多变量预测控制算法进行控制能够取得比常规PID控制更加令人满意的效果。

关键词（小三号，宋体，加粗，居左）：多变量系统；预测控制；环境试验设备（关键词3—5个；小四号，宋体；关键词之间用分号隔开；最后一个关键词不打标点符号）（另起页：外文摘要范例；英文摘要和关键词应该是中文摘要和关键词的翻译）Abstract（小三号，Times New Roman字体，加粗，居中，上下空一行）。

（正文：Times New Roman字体，小四号，行距为固定值20磅）In this paper, multivariable predictive control algorithm and its application to the control of the environmental test device are introduced particularly. The temperature and humidity control system of the environmental test device is characterized as long time delay and severe coupling. Therefore, the routine PID control effect is unsatisfactory. In this case, the simulation of the temperature and humidity control of the environmental test device based on multivariable predictive control algorithm is made.Predictive control algorithm is one of control algorithm based on description of system’s input-output. Its three basic principles are predictive model, rolling optimization and feedback correction. It chooses unit step response as its predictive model, so that the modeling process is simplified. In addition, good control and decoupling effects could be possessed by means of selection suitable parameters.In this paper, the environmental test device is introduced briefly and the existing problems are showed. Then multivariable predictive control algorithm is presented particularly, including multivariable auto-balance system predictive control algorithm and multivariable auto-unbalance system predictive control algorithm. Next, system modeling process and corresponding system model are proposed. Further, the multivariable predictive control algorithm is applied to the temperature and humidity control system of the environmental test device. Finally, the simulation results are compared.Results of the simulation show that multivariable predictive control algorithm could be used in those multivariable system like the temperature and humidity control system of the environmental test device and the control result would be more satisfactory than that of the routine PID control.Keyword（Times New Roman字体，小三号，加粗，居左）: Multivariable system, Predictive control, Environmental test device（Times New Roman字体，小四号）（另起页：目录范例）目录（小三号，宋体，加粗，居中，上下空一行，目录由电脑自动生成）（各章题序及标题：小四号，宋体，加粗，居左；其余用小四号，宋体）摘要ⅠABSTRACT Ⅱ第一章引言1 1.1 预测控制概述 11.2 环境试验设备简介 2 1.3 主要研究工作 21.4 本文安排 3第二章基础知识介绍 42.1预测控制的基本原理 42.1.1 预测控制的三项基本原理 42.1.2 预测控制的几种算法 52.2 动态矩阵控制算法 52.2.1 概述 52.2.2 动态矩阵控制算法 62.3 本章小结 10第三章环境试验设备介绍及建模研究113.1 环境试验设备介绍 113.1.1 简介 113.1.2 环境试验设备的结构及硬件 113.1.3 环境试验设备控制的难点 123.2 环境试验设备的建模研究 123.2.1环境实验设备的模型概述123.2.2飞升曲线法辨识环境试验设备的数学模型143.3 本章小结 19第四章多变量预测控制算法的研究与推导 204.1 多变量预测控制算法的推导 204.2 仿真研究 244.3 本章小节 25第五章多变量非自衡系统预测控制算法的研究与推导26 5.1 多变量非自衡系统预测控制算法 265.1.1 单变量非自衡系统预测控制算法 265.1.2 多变量非自衡系统预测控制算法 295.2 仿真研究 335.3 本章小结 34第六章环境试验设备的预测控制研究 356.1 脉冲响应系数模型的获得及对象特性分析 356.1.1 脉冲响应系数模型的获得356.1.2 对象特性分析 36 6.2仿真控制实验376.2.1 参数选择376.2.2 仿真控制结果 43 6.3本章小结45结束语 46 参考文献47 附录48 致谢49第一章绪论（三号，宋体，加粗，居中，上下空一行）（1）正文层次正文所有章节按“第一章、第二章、第三章……（换章时必须换页）；1.1、1.2、1.3……；1.2.1、1.2.2、1.2.3……”编排。

模糊神经网络预测控制在配料系统中的应用

模糊神经网络预测控制在配料系统中的应用
趋势， 将其与模 糊控 制方法结 合起来 可 以弥补模糊 控制 的不 足 ， 使其适 用于具 有滞后 特点 的对 象 。但是 一般预 测控 制方法 对预测模 型精 度要求 较高 ， 预测控 制算法 且
式 中 ，Ａ （ ） （ ） （ —ｉ ）为 ｋ—ｆ时 ｕｋ—ｉ＝ｕｇ—ｉ一ｕｋ 一１
刻作用 在 系统 上 的控 制增量 。
给 定 输入 控 制增 量为 ：
△Ｕ（ ） ［ ｕ ｋ ， ｕ ｋ－１，． （ Ｉ 一１ 七 ＝ Ａ （ ）Ａ （ Ｉ ）． － ．Ａｕ 足－Ｍ － ） ］
其 中 ， 为优 化控 制时域 长度 。 Ｍ 则 预 测模 型 的输 出值 为 ：
萝 ＋ｆ ＝Ｙ （ ＋ ‘ ｕ ｋ （ ） ０ ＋ ） ｉ Ａ （）
ｐ ｅ ｉ ｉ ｎ ｏ ｎ ｒ ｄｉ ｎ ｒ ｐｏ ｔｏ ａ ｖ ｄ ｎ ｌ ｍｐ ｏ ｅ ． ｒ ｃ ｓｏ ｆｉ ｇ ｅ ｅ ｔ ｏ ｒｉ ｎ ｈ ｓｅ ｉ ｅ ｔｙ ｉ ｒ ｖ ｄ ｐ Ｋｅ ｒ ： ｕ ｚ ｏ ｔｏ ； ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ； ｒ ｄ ｃ ｉ ｅ ｃ ｎ ｒ ｌ ｂ ｌ ｗｅ ｇ ｔ ｒ ｐ ｅ ｉｉ ｎ ｙ ｗｏ ｄｓ ｆ ｚ ｙ ｃ ｎ ｒ ｌ ｎ ｕ ａ ｅ ｗｏ ｋ ｐ ｅ ｉ ｔｖ ｏ ｔｏ ； ｅ ｔ ｉ
本 文的生料配料系 统采用动态矩 阵控 制 ＤＭ Ｃ的形
ｃ ｎ ｒ ｌ ｄ， ｎ ｈ ｉ ｌ ｔｏ ｘ ｅ ｉ ｎ ａ ｕ ｖ ｓ ｓ ｏ ｔ ｔ ｈ ｏ ｔｏ ｆｅ ｔ ｆｔ ｅ ｍａ ｅ ｉ ｌｆｏ ｉ ｆｅ ｔｖ ， ｎ ｈ ｏ ｔｏ ｌ ｅ ａ ｄ ｔ ｅ ｓ ｍｕ ａ ｉ ｎ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｌ ｒ ｅ ｈ ｗ ｈａ ｅ ｃ ｎ ｒ ｌ ｆ ｃ ｔ ｒａ ｗ ｓｅ ｆ ｃ ｉ ｅ ａ ｄ ｔ ｅ ｃ ｔ ｅ ｏ ｈ ｌ

模糊pid 文献综述

模糊pid 文献综述

文献综述模糊PID控制器的研究与应用学院自动化与电子信息学院二O一四年四月四川理工学院毕业(设计)论文文献综述0 前言PID控制作为一种典型的传统反馈控制器，以其结构简单，易于实现和鲁棒性好等特点在工业过程控制中广泛应用。

但是传统PID控制器的参数需要被控对象的数学模型来进行调整，而控制过程中的滞后性、控制参数的非线性和高阶性增加了对Kp、Ki、Kd三个参数的调整难度。

所以对确定的控制系统通过复杂的计算后，其三个参数的值在控制运行中一般是固定的，不易进行在线的调整。

而在实际的工业生产过程中，许多被控对象受到负荷变化和干扰因素的作用，其对象参数的特征和结构易发生改变，这就需要对参数进行动态的调整。

同样因为被控系统的复杂性和不确定性，其精确的数学模型难以建立，甚至无法建立模型，所以需要利用模糊控制技术等方法来解决。

模糊PID无需考虑被控系统的模型，而只根据其误差e 和误差变化ec等检测数据来自适应调整Kp、Ki、Kd的值，最终使被控系统处于稳定工作态。

1 国外研究现状ŞabanÇetin,AliVolkanAkkaya[1](2010)表示准确度和精密度液压系统的位置控制是为了设置更经济和高质量系统的关键参数。

在此背景下，他们提出了由一个非对称液压缸由一个四通、三位比例阀驱动的液压驱动系统的建模与位置控制。

在此系统模型中，体积弹性模量被认为是一个变量。

此外，基于规则的混合型模糊 PID控制器（H F P I DC R）提出了液压系统的位置控制，并对其性能进行了仿真研究测试。

这种控制器的新颖方面是模糊逻辑和PID 控制器结合在一个开关条件。

该HFPIDCR 基于控制器的模拟结果与经典PID、模糊逻辑控制器（FLC）和混合模糊PID 控制器（HFPID）的结果进行了比较。

因此，它被证明了混合型模糊PID控制器加上规则比其他的控制器更有效。

IndranilPana[ 2] 等（2011）通过减少积分时间降低最优PID 和最优模糊PID的绝对误差（ITAE）和平方控制器输出的网络控制系统（NCS）的响应速度。

预测控制

预测控制

预测控制之探究摘要预测控制是近年来发展起来的一类新型的计算机控制算法。

由于它采用多步测试、滚动优化和反馈校正等控制策略，因而控制效果好，适用于控制不易建立精确数字模型且比较复杂的工业生产过程，所以它一出现就受到国内外工程界的重视，并已在石油、化工、电力、冶金、机械等工业部门的控制系统得到了成功的应用。

关键词：预测控制滚动优化反馈校正AbstractPredictive control is developed in recent years to a new type of computer control algorithm.Because it USES multi-step testing, roll optimization and feedback correction, the control strategies and control effect is good, suitable for control is not easy to build accurate digital model and more complex industrial production process, so it appeared at home and abroad by the attention of engineering, and has set up a file in the petroleum, chemical, electric power, metallurgy, machinery, and other departments of industry control systems have been successful application. Keywords: Predictive control rolling optimization feedback correction预测控制的起源预测控制是自动控制理论的一个分支。

预测控制-课件

预测控制-课件

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16
滤波、预测与控制
❖ 预测：
▪ 已知信号的过去测量值： y(k), y(k-1), ……,y(k-n) ▪ 求解未来时刻期望值：y(k+1|k) , y(k+2|k) , ……
y(k)
预估器
y(k+d|k)
▪ 预估器：y(k+1|k)＝ b1y(k)+b2y(k-1)+……+any(k-n)
反馈
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19
预测控制
❖ 预测控制：
▪ 不仅利用当前及过去测量值： u(k-1), ……,u(k-m), y(k), y(k1), ……,y(k-n)
▪ 也利用未来预测值： y(k+1|k), y(k+2|k), ……,
▪ 优点：利用预测的变化趋势，超前调节
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20
预测控制的基本原理
预测控制的三要素
❖ 预测控制算法的核心内容：
▪ 建立内部模型、确定参考轨迹、设计控制算法、在线优化
❖ 预测控制算法的三要素为：
▪ 预测模型 ▪ 滚动优化 ▪ 反馈校正
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13
预测控制的三要素
❖ 预测模型：对未来一段时间内的输出进行预测； ❖ 滚动优化：滚动进行有限时域在线优化； ❖ 反馈校正：通过预测误差反馈，修正预测模型，提
t/T 1─k时刻的预测输出 2─k＋１时刻实际输出 3─预测误差 4─k＋１时刻校正后的预测输出
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34
反馈校正
y(k) e (k)
y (k+j| k)
y(k-j)
ym(k )
ym (k+j| k-1)
u (k+j )

预测控制 经典书籍

预测控制 经典书籍

预测控制经典书籍预测控制是一种控制理论和方法，它在许多工程和科学领域中都有广泛的应用。

关于预测控制的经典书籍有很多，以下是一些被广泛认可的经典著作：1. "Predictive Control for Linear and Hybrid Systems"，作者，Alberto Bemporad 和 Manfred Morari。

这本书详细介绍了线性和混合系统的预测控制理论和方法，包括基本概念、算法和应用。

2. "Predictive Control with Constraints"，作者，Jan Maciejowski。

这本书深入探讨了带有约束条件的预测控制问题，涵盖了理论、算法和实际应用，对于控制工程师和研究人员来说是一本非常有价值的参考书。

3. "Predictive Control: An Introduction"，作者，Finn Haugen。

这本书是一本介绍性的著作，适合初学者阅读，它详细解释了预测控制的基本概念、原理和应用，是学习预测控制的良好起点。

4. "Predictive Control in Process Engineering: From the Basics to the Applications"，作者，Andrey P. Naumenko 和Leonid M. Fridman。

这本书着重介绍了预测控制在过程工程中的应用，涵盖了从基础知识到实际应用的内容，对于从事过程控制工程的专业人士来说是一本不可多得的参考书。

这些经典书籍涵盖了预测控制的基本理论、算法和实际应用，对于想深入了解预测控制的人士来说都是非常有价值的参考资料。

阅读这些书籍可以帮助读者建立扎实的预测控制理论基础，掌握预测控制的关键概念和技术，从而在工程实践中取得更好的应用效果。

先进控制技术的几种控制策略综述

先进控制技术的几种控制策略综述

先进控制技术的几种控制策略综述明权（湖南大学电气与信息工程学院，湖南长沙410004）（E-mai: 87269709@）摘要：近十几年来，世界各国在加强建模理论、辨识技术、最优控制、高级过程控制等方面进行了研究，涌现出很多针对模型要求不高、在线计算方便、对过程及环境的不确定性有一定适应能力的先进控制策略和方法，主要有自适应控制、鲁棒控制、预测调制、H∞控制、模糊控制、人工智能控制等，本文综合分析了这些先进控制策略发展动态。

关键词：先进控制；控制策略；自适应控制；鲁棒控制；H∞控制；预测调制；模糊控制；人工智能控制。

1、引言众所周知，控制策略是控制的核心。

从模拟控制系统开始，到数字控制系统及模数混合系统的长期发展过程中，形成了许多有效的控制策略(方法)，一般分为两类：传统控制策略和现代控制策略。

传统控制策略主要有PID控制、Smith控制和解耦控制。

然而随着现代工业的大型化、复杂化发展，为了保证系统的稳定性、生产的安全性以及控制的精确性，采用单一基于定量的数学模型的传统控制理论与控制策略已经远远不能胜任。

于是，开发高级的过程控制系统，研究高级的控制策略，越来越成为控制界的关注对象。

近些年来，针对复杂控制过程的不确定性（环境结构和参数的未知性、时变性、随机性、突变性）、非线性、变量间的关联性以及信息的不完全性和大纯滞后性等，一批对模型要求不高、在线计算方便，对过程和环境的不确定性有一定适应能力的控制策略和方法得到了引用、改进和发展。

下文将先简单介绍几种传统控制策略，然后在其基础上比较性地引出自适应控制、鲁棒控制、H∞控制、预测控制、模糊控制、智能控制等控制策略。

2、传统控制策略简介2.1 PID控制PID控制策略是应用的最广泛的一种算法，它无论在模拟调节或数字控制中，都得到了广泛的应用。

这种控制方法具有一系列特性:（1）PID算法蕴涵了动态控制过程中过去、现在和将来的主要信息，而且其配置几乎最优。

自动控制发展史

自动控制发展史

自动控制理论发展摘要：本文主要回顾了“自动控制理论”的产生与发展过程，通过对不同时期，不同阶段的理论研究成果的简要介绍，掌握经典控制理论、现代控制理论、大系统理论和智能控制系统理论知识理论框架，进而加深对“自动化控制理论”认知。

关键词：自动控制理论产生与发展过程理论框架结构控制论一词Cybernetics，来自希腊语，原意为掌舵术，包含了调节、操纵、管理、指挥、监督等多方面的涵义。

[1]因此”控制”这一概念本身即反映了人们对征服自然与外在的渴望，控制理论与技术也自然而然地在人们认识自然与改造自然的历史中发展起来。

一、经典控制论阶段（20世纪50年代末期以前）经典控制理论，是以传递函数为基础，在频率域对单输入---单输入控制系统进行分析与设计的理论[4]1、控制系统的特点单输入---单输出系统的，线性定常或非线性系统中的相平面法也只含两个变量的系统。

2、控制思路基于频率域内传递函数的“反馈”和“前馈”控制思想，运用频率特性分析法、根轨迹分析法、描述函数法、相平面法、波波夫法，解决稳定性问题。

3、发展事件回顾[4][5]1）我国古人发明的指南车就应用了反馈的原理2）1788年J.Watt在发明蒸汽机的同时应用了反馈思想设计了离心式飞摆控速器，这是第一个反馈系统的方案。

3）1868年J.C.Maxwell为解决离心式飞摆控速器控制精度和稳定性之间的矛盾，发表《论调速器》，提出了用基本系统的微分方正模型分析反馈系统的数学方法。

4）1868年，韦士乃格瑞斯克阐述了调节器的数学理论。

5）1875年E.J.Routh和A.Hurwitz提出了根据代数方程的系数判断线性系统稳定性方法6）1876年俄国学者N.A.维什涅格拉诺基发表著作《论调速器的一般理论》，对调速器系统进行了全面的理论阐述。

7）1895年劳斯与古尔维茨分别提出了基于特征特征根和行列式的稳定性代数判别方法。

8）1927年H.S.Black发现了采用负反馈线路的放大器，引入负反馈后，放大器系统对扰动和放大器增益变化的敏感性大为降低。

浅谈控制理论演化及其发展趋势

浅谈控制理论演化及其发展趋势

浅谈控制理论演化及其发展趋势发布时间：2022-06-22T06:30:48.395Z 来源：《科技新时代》2022年6期作者：陈安杰[导读] 根据控制理论的理论基础及所能解决的问题的难易程度，我们把控制理论大体的分为了三个不同的阶段，经典控制论阶段，现代控制论阶段以及大系统理论与智能控制理论阶段。

本文在每个阶段都指出了其控制思路、主要成果以及不足，并在现代控制论部分给出了单输入单输出系统的R-L-C电路状态空间表达式。

最后结合当前的云计算阐述了控制理论的发展趋势及应用前景。

陈安杰(杭州万向职业技术学院，浙江杭州 310023)摘要：根据控制理论的理论基础及所能解决的问题的难易程度，我们把控制理论大体的分为了三个不同的阶段，经典控制论阶段，现代控制论阶段以及大系统理论与智能控制理论阶段。

本文在每个阶段都指出了其控制思路、主要成果以及不足，并在现代控制论部分给出了单输入单输出系统的R-L-C电路状态空间表达式。

最后结合当前的云计算阐述了控制理论的发展趋势及应用前景。

关键词：控制理论；现代控制；状态空间表达式；大系统理论；智能控制Talk about the evolution and development trend of control theoryChen An-jieHangzhou Wanxiang polytechnic College, Hangzhou 310023,ChinaAbstract： According to the theoretical basis of control theory and the difficulty degree of the problem it can solve, we divide control theory into three different stages, classical control stage, modern control stage and large system theory and intelligent control theory stage. In this paper, the control ideas, main achievements and shortcomings are pointed out in each stage, and the expression of R-L-C circuit state space of SISO system is given in the section of modern control stage. Finally, the development trend and application prospect of control theory are described in combination with current cloud computing.Key words：Control theory; Modern control; State space expression; Large systems theory; Intelligent control1 控制理论的演化发展史控制理论是关于各种系统的一般性控制规律的科学，它研究如何通过信号反馈来修正动态系统的行为和性能，以达到预期的控制目的[1]。

基于RBF网络的广义预测控制在单元机组中的应用

基于RBF网络的广义预测控制在单元机组中的应用

基于RBF网络的广义预测控制在单元机组中的应用X王景学1,杨学敏2(1.内蒙古机电职业技术学院,2.呼和浩特供电局,内蒙古呼和浩特　010010) 摘　要:大型火电机组具有控制对象复杂、非线性、大滞后、模型难以建立等特点,用传统的控制方法很难得到最佳的运行效果。

本文在RBF 神经网络建模的基础上,采用多变量广义预测控制策略,可有效弥补上述不足。

仿真结果表明了其有效性。

关键词:RBF 神经网络;广义预测控制;非线性;多变量;单元机组 中图分类号:T P183∶T M76 文献标识码:A 文章编号:1006—7981(2012)04—0020—02 火电厂大型单元机组控制对象具有非线性,多变量、强耦合、时变、大滞后的特性,当各种扰动作用时导致控制对象的参数不确定,模型难以准确建立,属于复杂难控的大型生产过程。

在常规局部控制系统基础上发展起来的协调控制系统是解决这个问题的有效途径。

协调控制系统的控制策略的设计直接决定了系统的调试和控制品质。

本文利用RBF 神经网络对非线性、大时滞和时变的大型单元机组协调控制系统进行建模和用广义预测控制方法进行控制,为大型单元机组协调控制问题的解决提供了一条很好的途径。

1　理论研究基于RBF 网络的广义预测控制算法由两部分组成:一是利用RBF 神经网络学习简单的受控对象非线性模型和以此为预测模型的滚动优化计算。

1.1　基于RBF 神经网络的预测模型火电厂锅炉、汽机协调控制系统是一个多变量非线性的复杂控制对象,数学上已经证明RBF 神经网络可以实现任何非线性映射,可以逼近任何复杂的函数。

因此本文首先建立一个RBF 神经网络来逼近此被控对象。

它是具有单隐层的三层前馈网络,结构如图1所示:图1　RBF 网络结构第一层为输入层,输入层节点数等效于系统的独立变量数目;第二层为隐含层,隐含层节点数目的选择通常根据经验确定;第三层为输出层,输出层节点数为被控对象输出的个数。

隐单元的变换函数是RBF,它是一种局部分布的对中心点径向对称衰减的非负非线性函数。

鲁棒迭代学习模型预测控制的实现研究

鲁棒迭代学习模型预测控制的实现研究
自动化控制 Automatic Control
电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering
鲁棒迭代学习模型预测控制的实现研究
陈妮 （廊坊热电厂 河北省深州市 065000）
摘 要：本文结合不确定直驱系统鲁棒性条件以及鲁棒收敛条件，实现对单轴 ILC 控制器的设计，且完成直驱 XY 平台系统模型建构， 实现优化设计。这一模型在应用中，和传统 ILC 控制器相比，显著提升了跟踪精度及轮廓精度。仿真结果显示这一方法更具有预测控制正 确性。
1 迭代学习控制
本次主要是考虑到 CARIMA 离散时间系统模型中所描述的重 复过程，具体表示为：
图 1：单轴 ILC 控制系统
（k=0,1,...）
（t=0,1,..执行周期中的离散时间指标；
k——重复周期指标；
T——各执行周期的固定时间长度；
y(t,k)——重复过程第 k 个执行周期的 t 时刻输出；
定理 3：针对上图 2 中的 ILC 系统，迭代学习律见公式（6），
如果 k →∞情况下，系统的收敛充分必要条件具体为：
通过引理 1 和相应的公式能够得出：
（8）
（9） 由于 C（s）可以实现对反馈控制系统鲁棒性的保障，因此以 上公式（8）的成立即可以实现对系统充分必要条件成立的保障， 具体为：
（10） 通过公式（9）能够发现，Q（s）阶次和 Wp(s) 阶次相比应该 偏大，所以 Q（s）截止频率和 Wp(s) 相比应该偏小，以能够实现对
究 [J]. 自动化应用 ,2020(02):4-5+8. [2] 胡斌 . 自适应双电机同步传动控制技术分析与探究 [J]. 自动
化应用 ,2019(01):12-14. [3] 余威 , 卜旭辉 , 梁嘉琪 . 基于二维系统的迭代学习事件触发鲁

带扰动时变系统显式模型预测控制算法

带扰动时变系统显式模型预测控制算法

带扰动时变系统显式模型预测控制算法刘景;刘飞【摘要】To aim at the problem of large amount of computation of rolling optimization and the difficulty to apply to high real-time industrial processes, a time-varying system with constraints and disturbances explicit model predictive control algorithm is proposed . The novelty of this method is the combination of offline form and online form . When offline , the state space of time-varying system with constraints and disturbances is divided and the explicit function of corresponding cost function and control rate . When online , the current state region is fixed and the corresponding control rate is obtained by looking up the table . Consequently , online computation is reduced and the real-time property is improved . A meaningful example is simulated to illustrate the effectiveness and stability of the proposed method .%针对模型预测控制滚动优化计算量大,很难用于对实时性要求比较高的工业生产过程,提出了带约束和扰动的时变系统显式模型预测控制算法.该方法利用离线与在线结合,离线时对带约束和扰动的时变系统的可行域进行区域划分,并得到每个区域对应的代价函数与控制率的显式函数关系式,在线时通过查表确定当前时刻状态所在区域即可得到相应的控制率,大大减少了在线计算量,提高了实时性.对算法进行仿真实验,证明了算法的可行性与稳定性.【期刊名称】《江南大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(011)001【总页数】4页(P23-26)【关键词】显式模型预测控制;多面体;时变系统;多参数线性规划【作者】刘景;刘飞【作者单位】江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏无锡214122;江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏无锡214122【正文语种】中文【中图分类】TP13现在工业生产过程大都带有约束、扰动、时变等非线性因素，而模型预测控制是处理带约束最优控制问题的最有效方法之一［1］。

自适应控制（研究生经典教材）

自适应控制（研究生经典教材）

自适应控制Adaptive control1.关于控制2.关于自适应控制3.模型参考自适应控制4.自校正控制5.自适应替代方案6.预测控制参考文献主要章节内容说明：第一部分：第一章自适应律的设计§1.参数最优化方法§2.基于Lyapunov稳定性理论的方法§3.超稳定性理论在自适应控制中的应用第二章误差模型§1.Narendra误差模型§2.增广矩阵§3.线性误差模型第三章MRAC的设计和实现第四章小结第二部分：第一章模型辨识及控制器设计§1.系统模型：CARMA模型§2.参数估计：LS法§3.控制器的设计方法：利用传递函数模型§4.自校正第二章最小方差自校正控制§1.最小方差自校正调节器§2.广义最小方差自校正控制第三章极点配置自校正控制§1.间接自校正§2.直接自校正1.About control engineering education1)control curriculum basic concept(1)dynamic system●The processes and plants that are controlled have responses that evolvein time with memory of past responses●The most common mathematical tool used to describe dynamic system isthe ordinary differential equation (ODE).●First approximate the equation as linear and time-invariant. Thenextensions can be made from this foundation that are nonlinear 、time-varying、sampled-data、distributed parameter and so on.●Method of building model (or equation )a)Idea of writing equations of motion based on the physics andchemistry of the situation.b)That of system identification based on experimental data.●Part of understanding the dynamical system requires understanding theperformance limitations and expectation of the system.2.stabilityWith stability, the system can at least be used●Classical control design method, are based on a stability test.Root locus 根轨迹Bode‟s frequency response 波特图Nyquist stability criterion 奈奎斯特判据●Optimal control, especially linear-quadratic Gaussian (LQG) control (线性二次型高斯问题) was always haunted by the fact that method did notinclude a guarantee of margin of stability.The theory and techniques of robust (鲁棒)design have been developedas alternative to LQG●In the realm of nonlinear control, including adaptive control, it iscommon practice to base the design on Lyapunov function in order to beable to guarantee stability of final result.3.feedbackMany open-loop devices such as programmable logic controllers (PLC) are in use, their design and use are not part of control engineering.●The introduction of feedback brings costs as well as benefits. Among thecosts are need for both actuators and sensors, especially sensors.●Actuator defines the control authority and set the limits of speed indynamic response.●Sensor via their inevitable noise, limit the ultimate(最终) accuracy ofcontrol within these limits, feedback affords the benefit of improveddynamic response and stability margins, improved disturbancerejection(拒绝) ，and improved robustness to parameter variability.●The trade off between costs and benefits of feedback is at the center ofcontrol design.4.Dynamic compensation●In beginning there was PID compensation, today remaining a widely usedelement of control, especially in the process control.●Other compensation approaches : lead-and-log networks (超前-滞后)observer-based compensators include : pole placement, LQG designs.●Of increasing interest are designs capable of including trade-off amongstability, dynamic response and parameter robustness.Include: Q parameterization, adaptive schemes.Such as self-tuning regulators, neural-network-based-controllers.二、historical perspectives (透视)●Most of early control manifestations appear as simple on-off (bang-bang)controllers with empirical (实验；经验性的) setting much dependent uponexperience.●The following advances such as Routhis and Hurwitz stability analysis(1877).Lyapunov‟s state model and nonlinear stability criteria(判据) (1890) .Sperry‟s early work on gyroscope and autopilots (1910), and Sikorsky‟swork on ship steering (1923)Take differential equation, Heaviside operators and Laplace transform astheir tools.●电机工程(electrical engineering)The largely changed in the late 1920s and 1930s with Black‟s developmentof the feedback electronic amplifier, Bush‟s differential analyzer, Nyquist‟sstability criterion and Bode‟s frequency response methods.The electrical engineering problems faced usually had vary complex albeitmostly linear model and had arbitrary (独立的；随机的) and wide-ringingdynamics.●过程控制(process control in chemical engineering)Most of the progress controlled were complex and highly nonlinear, butusually had relatively docile (易于处理的) dynamics.One major outcome of this type of work was Ziegler-Nichols‟PIDthres-term controller. This control approach is still in use today, worldwidewith relatively minor modifications and upgrades (including sampled dataPID controllers with feed forward control, anti-integrator-windupcontrollers :抗积分饱和，and fuzzy logic implementations).●机械工程(mechanical engineering)The application of controls in mechanical engineering dealt mostly in thebeginning with mechanism controls, such as servomechanisms, governorsand robots.Some typical control application areas now include manufacturing processcontrols, vehicle dynamic and safety control, biomedical devices and geneticprocess research.Some early methodological outcomes were the olden burger-Kahenbugerdescribing function method of equivalent linearization, and minimum-time,bang-bang control.●航空工程（aeronautical engineering ）The problems were generally a hybrid (混合) of well-modeled mechanicsplus marginally understood fluid dynamics. The models were often weaklynonlinear, and the dynamics were sometimes unstable.Major contributions to framework of controls as discipline were Evan‟s rootlocus (1948) and gain-scheduling.●Additional major contributions to growth of the discipline of control over thelast 30-40 years have tended to be independent of traditional disciplines.Examples include:Pontryagin‟s maximum principle (1956) 庞特里金Bellman‟s dynamic programming (1957)贝尔曼Kalman‟s optimal estimation (1960)And the recent advances in robust control.三、Abstract thoughts on curriculum●The possibilities for topic to teach are sufficiently great. If one tries topresent proofs of all theoretical results. One is in danger of giving thestudents many mathematical details with little physical intuition orappreciation for the purposes for which the system is designed.●Control is based on two distinct streams of thought. One stream is physicaland discipline-based. Because one must always be controlling some thing.The other stream is mathematics-based, because the basis concepts ofstability and feedback are fundamentally abstract concepts best expressedmathematically. This duality(两重性) has raised, over the years, regularcomplaints about the …gap‟ between theory and practice.●The control curriculum typically begins with one or two courses designed topresent an overview of control based on linear, constant, ODE models,s-plane and Nyquist‟s stability ideas, SISO feedback and PID, lead-lay andpole-placement compensation.These introductory courses can then be followed by courses in linear systemtheory, digital of control, optimal control, advanced theory of feedback, andsystem identification.四、Main control courses●Introduction to controlLumped system theoryNonlinear controlOptimal controlAdaptive controlRobot controlDigital controlModeling and simulationAdvanced theoryStochastic processesLarge scale multivariable systemManufacturing systemFuzzy logic Neural Networks外文期刊：《Automatic》IFAC 国际自动控制联合会Computer and control abstractsIEEE translations on Automatic controlAutomation●Specialized \ experimental courses✓Intelligent controlApplication of Artificial IntelligenceSimulation and optimization of lager scale systems robust control ✓System identification✓Microcomputer-based control systemDiscrete-event systemsParallel and Distributed computationNumerical optimization methodsNumerical system theory●Top key works from 1963-1995 in IIACAdaptive control 305Optimal control 277Identification 255Parameter estimation 244Stability 217Linear system 184Non-linear systems 168Robust control 158Discrete-time systems 143Multivariable systems 140Robustness 140Multivariable systems control systems 110Optimization 110Computer control 104Large-scale systems 103Kalman filter 102Modeling 107为什么自适应 《Astrom 》chapter 1✓ 反馈可以消除扰动。

基于双时间尺度系统的预测控制算法研究

基于双时间尺度系统的预测控制算法研究

of solutions are put forward for the calculation of the system control volume at the time of sampling coincidence and sampling nocoincidence. One way is to calculate the control variable on the basis of the fast subsystem model at the sampling nocoincidence time. At sampling coincidence time, the control variables of the two types of systems are calculated on the basis of fast and slow subsystem models respectively, and then the value obtained by weighting the two kinds of control variables is taken as the control variable of the system of such time; In view of the shortcomings of the above algorithm that the MPC controller can not calculate the system control variable using the whole outputs values because of the lack of the output value information of the slow subsystem model at sampling nocoincidence time, so another way is to considering the coupling between the control and the output of fast and slow subsystems to dealing with the . In order to achieve the control of the entire system, the output information of the slow subsystem is sampled by an estimation method during the sampling nocoincidence time, so that the predictive value information of the two subsystem models can be integrated into the same predictive control optimization problem regardless of whether the sampling coincidence time or the sampling nocoincidence time.Key Words：State Space Model Predictive Control；Singular Perturbation Method；Two-Time Scale System；Virtual Moment目录硕士学位论文独创性声明 (I)硕士学位论文版权使用授权书 (I)摘要 .......................................................................................................................... I I ABSTRACT ................................................................................................................... I II 引言 (1)第1章文献综述 (3)1.1预测控制概述 (3)1.1.1预测控制基本原理及典型算法 (3)1.1.2状态空间模型预测控制及研究现状 (4)1.1.3 预测控制在工业中的应用 (8)1.2多时间尺度系统概述 (9)1.2.1 多时间尺度系统 (9)1.2.2 多时间尺度系统理论的发展 (9)1.3双时间尺度系统研究现状及存在问题 (11)1.4本章小结 (12)第2章双时间尺度系统 (14)2.1双时间尺度系统模型 (14)2.2奇异摄动法概述 (18)2.2.1奇异摄动系统模型 (18)2.2.2奇异摄动系统的快慢时标分离 (19)2.3 双时间尺度模型在预测控制中存在的问题 (20)2.4仿真实例 (22)2.5本章小结 (25)第3章基于奇异摄动分解的双时间尺度预测控制 (26)3.1 双时间尺度预测控制问题表述 (26)3.2 算法参数基本规定 (27)3.2.1 快、慢子系统模型的采样频率 (27)3.2.2 快、慢子系统模型的控制频率 (28)3.3 双时间尺度预测控制算法 (28)3.3.1 采样重合时刻，MPC控制量的计算 (28)3.3.2 采样不重合时刻，MPC控制量的计算 (31)3.4 仿真实例 (33)3.4.1 搅拌釜实例 (33)3.4.2 反应罐实例 (36)3.5 本章小结 (38)第4章加入虚拟时刻的双时间尺度预测控制 (39)4.1快慢子系统模型耦合问题表述 (39)4.2 虚拟时刻的定义 (39)4.3 加入虚拟时刻的双时间尺度预测控制 (40)4.3.1 采样重合时刻，MPC控制量的计算 (41)4.3.2 采样不重合时刻，MPC控制量的计算 (47)4.4 仿真实例 (50)4.4.1 搅拌釜实例 (50)4.4.2 反应罐实例 (52)4.5 本章小结 (54)第5章结论 (55)参考文献 (57)附录A 在学期间研究成果 (61)致谢 (62)引言现代工业生产的控制中大多以多变量、有约束、强耦合且存在各类干扰的控制系统为主，因此，对实际生产过程的控制要求也有所改变，开始由单一的设定值回路PID控制转变为在一定的约束条件和系统耦合关系下求解系统最优控制量的模型预测控制。

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