基于全局正交配置的非线性预测控制算法

一种基于正交基神经网络的非线性卫星信道预失真补偿算法许光飞;周长征;葛海龙【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2013(000)009【摘要】针对卫星信道存在非线性失真严重影响系统性能的问题，提出了一种基于正交基神经网络的预失真补偿算法。

该算法利用正交基神经网络的特点，能够一步确定权值，无需迭代，不存在局部极小值问题，计算速度快，误差小，补偿效果明显。

%Since the satellite channel nonlinear distortion seriously affects the system performance,a pre⁃distortion compen⁃sation algorithm based on orthogonal neural network is proposed to solve this problem. The algorithm which uses the characteris⁃tics of the orthogonal basis neural network can determine the weight value directly in one step without iteration. It has the advan⁃tages of fast calculation and small error,and has no local minimum.【总页数】3页(P40-42)【作者】许光飞;周长征;葛海龙【作者单位】中国人民解放军63892部队，河南洛阳 471003;中国人民解放军63892部队，河南洛阳 471003;中国人民解放军63892部队，河南洛阳471003【正文语种】中文【中图分类】TN927-34【相关文献】1.基于正交基神经网络的热敏电阻温度传感器非线性补偿方法 [J], 廖南平2.卫星信道中高阶APSK调制的非线性失真补偿算法 [J], 许光飞;张邦宁;郭道省3.基于脉冲耦合神经网络和施密特正交基的一种新型图像压缩编码算法 [J], 马义德;齐春亮;钱志柏;史飞;张在峰4.一种基于正交基神经网络算法的传感器误差补偿方法 [J], 曾喆昭;竺炜;王耀南5.一种基于神经网络的非线性卫星HPA预失真器 [J], 徐勇;童新海;刘渊因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

几类非线性系统的预见控制摘要：预见控制是一种在非线性系统控制方面广泛应用的策略，其主要思想是通过对系统未来状态的预测来实现目标的控制。

本文主要阐述了几类非线性系统的预见控制，包括混沌系统、神经网络系统和滞后系统，对其应用和研究现状进行了详细的介绍和分析。

在混沌系统方面，我们分别介绍了基于数据挖掘的预见控制、基于混沌理论的预见控制和基于边界控制的预见控制等方法。

在神经网络系统方面，我们重点介绍了基于模糊神经网络的逆控制算法。

在滞后系统方面，我们则阐述了基于逆模型的预见控制方法，分析其在现有文献中的应用和研究现状。

关键词：预见控制、非线性系统、混沌系统、神经网络系统、滞后系统一、引言预见控制作为一种强调对未来状态进行预测的控制策略，在非线性系统控制领域中已经成为一种常用的方法。

与传统的反馈控制相比，预见控制方法能够更加准确地预测系统未来的状态，并且在一些特定的系统中，预见控制方法也能够实现更好的控制效果。

本文主要阐述了几类非线性系统的预见控制，包括混沌系统、神经网络系统和滞后系统，对其应用和研究现状进行了详细的介绍和分析。

二、混沌系统的预见控制混沌系统具有极为复杂的非线性动力学行为，预测其未来状态一直是一个具有挑战性的问题。

近年来，随着大数据和机器学习技术的发展，一些基于数据挖掘的预见控制方法也应运而生。

常见的基于数据挖掘的预见控制方法包括基于支持向量机、卡尔曼滤波和神经网络的方法等。

此外，混沌理论的发展也为混沌系统的预测和控制提供了重要的理论依据。

基于混沌理论的预见控制方法主要是通过分析混沌系统的吸引子结构和混沌运动特性来进行预测和控制，其中最典型的方法就是边界控制方法。

边界控制方法利用混沌系统在状态空间中的分岔结构来实现控制，在预测混沌系统未来状态的同时，通过对控制参数的控制来达到特定的控制目标。

三、神经网络系统的预见控制神经网络系统具有很好的非线性逼近能力和模式识别能力，因此在预见控制方面也具有广泛的应用前景。

一种多目标优化的非线性预测控制算法的研究戴永彬【摘要】针对非线性预测控制中目标函数求解的问题,提出了一种改进的多目标粒子群优化的非线性预测控制策略(MOPSO-NPC).首先,针对基于单目标优化的非线性预测控制算法(SOPSO-NPC)不足之处,将多目标粒子群优化的思想融入了非线性预测算法中.其次,将参考点和区域引导方式结合在一起,提出了一种基于偏好信息的混合动态引导策略.最后,利用g-dominance进行全局最优粒子的选取,提高了搜索的效果.该算法被应用在结晶器控制系统中,仿真结果证明了提出算法的可行性.【期刊名称】《电气传动》【年(卷),期】2015(045)011【总页数】6页(P62-67)【关键词】粒子群;非线性预测;多目标优化;偏好引导【作者】戴永彬【作者单位】辽宁工业大学软件学院,辽宁锦州121001【正文语种】中文【中图分类】TP27预测控制算法被提出以来，在各个生产领域得到了广泛的应用。

但是非线性预测控制在建模和优化求解等环节还有待深入研究［1］。

由于非线性预测控制算法很难获得明确的解析式，所以采用常规的方法求解非常复杂。

为了解决非线性预测控制算法的求解问题，研究人员提出了多种算法，粒子群被证明是有效的解决方案［2］。

预测控制算法是通过保证目标函数中的预测误差最小从而获取最优控制值。

这是将目标函数作为单目标进行优化求解［3］。

实际上，一个被控系统的多个输出变量的性能指标是不同的。

因此，可以根据系统需求，设定不同的输出变量的预测误差的范围。

这样，对非线性预测控制已由单目标优化求解变成为偏好的多目标优化求解。

近年来，多目标优化的进化算法获得了飞速发展，已有多种成熟的算法出现，例如NSGA-II，PAES，SPEA-II 等算法［4-6］。

文献［7］将粒子群算法应用到多目标优化问题中，提出了MOPSO 算法。

但是出于决策偏好或求解需要，决策者要求获取偏好区域的Pareto 解。

为此，按照偏好方向将粒子种群引导至偏好区域，可以采用权重矩阵、参考点、参考区域、参考方向等引导方式［8］。

基于正交遗传算法的非线性两层规划问题解法
李宏;王宇平;焦永昌
【期刊名称】《系统工程与电子技术》
【年(卷),期】2005(027)010
【摘要】对于一类非线性两层规划问题,将下层规划分解成几个并列且独立的子问题.对于上层的每一个决策变量,求出下层各子问题的Karush-Kuhn-Tucker(K-K-T)稳定点,作为对上层决策的反应.针对上层问题,设计了自适应的正交遗传算法,并给出其全局收敛性证明.最后数值模拟验证了该算法的高效性及鲁棒性.
【总页数】5页(P1752-1756)
【作者】李宏;王宇平;焦永昌
【作者单位】西安电子科技大学天线与电磁散射研究所,陕西,西安,710071;西安电子科技大学理学院,陕西,西安,710071;西安电子科技大学理学院,陕西,西安,710071;西安电子科技大学天线与电磁散射研究所,陕西,西安,710071
【正文语种】中文
【中图分类】O221
【相关文献】
1.一类两层规划问题模糊满意解的遗传算法 [J], 刘新旺;达庆利
2.基于两层编码遗传算法的机器人路径规划 [J], 刘雁飞;裘聿皇
3.解非线性规划问题的非参数罚函数多目标正交遗传算法 [J], 刘淳安;王宇平
4.一种基于进化算法的非线性两层规划的快速全局优化方法 [J], 李宏;王宇平;焦永
昌
5.基于遗传算法的一类资源分配两层规划问题求解 [J], 谈烨;仲伟俊;徐南荣
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非线性模型预测控制算法研究随着科技的发展，模型预测控制技术已逐渐成为控制领域的热门研究方向之一。

在传统的线性模型预测控制算法基础上，非线性模型预测控制算法已经得到了广泛应用，并取得了良好的控制效果。

本文将对非线性模型预测控制算法进行探究，并对其在实际应用中的优异表现进行分析。

一、非线性模型预测控制原理非线性模型预测控制算法的核心思想是建立非线性预测模型，然后利用该模型进行预测和控制。

与传统的线性模型预测控制算法不同的是，在非线性模型预测控制算法中，预测模型是通过非线性函数进行描述的。

这种方法能够更加准确地描述被控对象的动态特性，实现更好的前瞻性控制。

在非线性模型预测控制算法中，我们首先需要建立一个非线性模型，通常是建立一个神经网络模型或非线性回归模型。

接着，利用系统的历史数据进行训练和参数优化，得到一个可靠的预测模型。

在预测时，将模型输入预测变量，得到预测结果，然后进行控制决策。

在控制时，根据实际的运行状况和预测结果，调整控制动作，以达到预期的控制目标。

二、非线性模型预测控制算法的优势1. 能够更加准确地描述被控对象的动态特性与传统的线性模型预测控制算法相比，非线性模型预测控制算法能够更加准确地描述被控对象的动态特性。

这是由于非线性模型能够更好地逼近实际的物理过程。

这种方法能够充分挖掘系统的非线性特性，更好地描述系统的动态行为，从而实现更加准确的预测和控制。

2. 具有更强的稳定性和鲁棒性非线性模型预测控制算法具有更强的稳定性和鲁棒性。

这是由于该算法不受系统变化的影响，能够自适应地学习系统模型，并自动调整控制策略。

这种算法的控制性能更加可靠和优化，能够在实际应用中得到广泛应用。

3. 能够应对多变环境和复杂系统非线性模型预测控制算法能够应对多变环境和复杂系统。

这种算法在实际应用中表现出了很好的灵活性和鲁棒性，能够适应各种实际应用场景。

而在传统的线性模型预测控制算法中，存在线性模型无法描述非线性系统的缺陷，因此不能很好地应对复杂系统。

TCSC 非线性最优预测控制器的设计
蒋铁铮;陈陈;曹国云
【期刊名称】《电力系统保护与控制》
【年(卷),期】2005(033)020
【摘要】基于非线性最优预测控制(NOPC)理论,设计了一种具有闭合的解析控制律的可控串联补偿电容器(TCSC)的控制器.该控制器不要求进行在线优化计算,从而避免了大量的计算负担,且其可调参数只有二个(滚动预测时间T及控制阶r),因而它完全满足实时控制的要求,且便于工程实现及调试.仿真结果表明,该控制器在提高系统的稳定性、阻尼系统振荡方面有明显的改善.
【总页数】5页(P40-43,67)
【作者】蒋铁铮;陈陈;曹国云
【作者单位】上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海,200240;长沙理工大学电气工程学院,湖南,长沙,410077;上海交通大学电子信息与电气工程学院,上
海,200240;上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海,200240
【正文语种】中文
【中图分类】TM712
【相关文献】
1.制导火箭弹非线性最优预测姿态的控制器设计 [J], 卞伟伟;王良明;修观;李岩
2.TCSC自适应非线性PID控制器设计 [J], 杨全潮
3.TCSC鲁棒自适应控制器的非线性逆推设计 [J], 朱林;蔡泽祥;兰洲;刘皓明;倪以
信;徐政
4.基于自适应Backstepping设计的TCSC非线性鲁棒控制器 [J], 李文磊;张智焕;井元伟;刘晓平
5.TCSC非线性自适应鲁棒控制器设计 [J], 王艳;井元伟;赵韦仑;杨秀敏
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非线性系统模型预测控制算法研究随着现代科技的飞速发展，越来越多的自动化、智能化设备出现在人们的生产、生活中。

这些设备需要跑出高效、精准的控制算法来实现它们的目标。

与此同时，非线性系统的广泛存在也使得传统的线性控制算法难以满足实际需求。

这时非线性系统模型预测控制算法便应运而生。

一、什么是非线性系统模型预测控制算法非线性系统模型预测控制算法是一种通过建立非线性系统的数学模型，预测系统响应并实现控制的方法。

它利用历史数据和对未来的预测来优化控制输出，以达到最优化的效果。

该算法本质上是一种优化算法，以最小化预测误差为目标，以提高系统性能为核心。

二、非线性系统模型预测控制算法的基本思想非线性系统模型预测控制算法的基本思想可以归纳为以下几点：1. 建立非线性系统的预测模型非线性系统的预测模型一般采用动态状态空间模型或非线性回归模型。

这个预测模型将历史数据建模，并通过对未来的预测获得最优化控制输出。

2. 进行优化控制基于预测模型，通过对未来的预测和历史数据的分析，来计算出最优控制输出。

为了使算法实现简单稳定，通常只考虑最小化预测误差，忽略约束条件等其他因素。

3. 控制器实施通过实施优化控制结果，将其转化为机器控制信号。

这种控制方法具有较高的实时性和适应性，并且可以适用于复杂的非线性系统。

三、非线性系统模型预测控制算法的研究内容非线性系统模型预测控制算法的研究内容通常包含以下几个方面：1. 建模方法的研究非线性系统的建模是非线性系统模型预测控制算法的关键，选取合适的建模方法可以提高算法的精度和实用性。

目前建模方法主要有基于ARMAX模型的方法、基于神经网络的方法和基于时滞的方法等。

2. 优化方法的研究优化方法是非线性系统模型预测控制算法的另一个关键，不同的优化方法可以影响算法的收敛速度和稳定性。

目前主流的优化方法有非线性规划方法、模型预测控制方法和演化算法等。

3. 实时性和执行效率的研究非线性系统模型预测控制算法需要具有较高的实时性和执行效率，才能适应复杂的实际场景。

STUDIES ON THE ALGORITHMS AND APPLICATIONS OF SVM BASED MPC FOR MIMO NONLINEAR SYSTEMSABSTRACTModel predictive control (MPC) has been gained increasing attention from academic and industrial societies. In an MPC system, a dynamic process model is used to predict future controlled variables (CV) or state variables, and optimize defined control system criteria. The linear MPC based on the linear predictive model and relevant optimization techniques has been popularly used to control the industrial processes with linear or weak non-linear characteristics. However, a linear model cannot accurately predict CV and control its performances for those complicated industrial process with highly nonlinearity, so the design of a nonlinear MPC strategy is serious challenge to industrial process control society and more and more attentions have been focusing on the research and development of nonlinear MPC. This thesis is devoted to the development and simulation studies of nonlinear MPC with support vector machine (SVM) and relevant optimization. The studies covered in this thesis are as follows:1. A survey and basic concepts of MPC are introduced. The MPC structure and algorithms are presented. Then this thesis summarizes theresearch status of the nonlinear MPC in past few decades.2. Briefly reviews the concept and application of SVM in modeling and system identifications.3. This thesis presents the development of SVM model and its applications in MPC algorithm for constrained nonlinear MIMO systems. To demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed nonlinear MIMO MPC solutions, the simulation studies with a benchmark chemical reactor model are investigated. Finally, the conclusions and discussions are given in the concluding remarks.4. An extremal optimization (EO) based MPC approach is proposed for constrained nonlinear MIMO systems. The method uses the modified extremal optimization (MEO) to solve the predictive control law. The simulation results show that the proposed approach is effective and feasible for practical applications.Finally, the thesis concludes with a summary and perspectives of the future research.KEY WORDS：support vector machine, model predictive control, evolution algorithm, extremal Optimization, nonlinear MIMO system上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。

基于PAC的预测控制算法研究及改进的开题报告一、研究背景与意义预测控制是现代控制理论中的一种重要方法，它是一个综合性的控制策略，可用于多变量、非线性、时变和不确定的系统控制。

而基于模型的预测控制方法是其中最为广泛应用的一种方法，其基本思想是将系统建模成一个数学模型，并通过对模型的预测和优化控制，实现对系统的控制。

PAC（Predictive Analog Control）是基于模型的预测控制方法中的一种，是由机电部分仿真技术与经典的预测控制技术相结合的方法。

PAC 方法在许多领域都有广泛的应用，如化工、航天、机械等领域。

然而，PAC方法在大规模系统的控制中存在计算量大、实时性差等问题。

为此，需要对PAC方法进行研究和改进，以满足大规模系统的实时控制需求。

二、研究内容和研究目标本文将研究基于PAC的预测控制算法，并通过对算法进行改进提高其实时性能。

具体内容包括：1. 建立预测模型。

利用机电部分仿真技术和经典预测控制方法建立系统的数学预测模型。

2. PAC控制算法研究。

通过对PAC控制算法进行研究，分析其结构和特点。

进而针对其中存在的问题进行优化。

3. 改进PAC算法。

针对PAC方法中存在的计算量大、实时性差等问题，提出改进的算法方案。

4. 算法仿真验证。

利用仿真工具对所提出的算法进行验证，评估算法性能，验证改进算法的有效性。

本研究旨在提高基于PAC的预测控制方法的实时性能，为大规模系统的控制提供更加有效的方法和技术支持。

三、研究方法和技术路线本文将通过文献资料查阅、模型建立和算法仿真等方法，研究基于PAC的预测控制算法。

具体研究技术路线如下：1. 文献资料查阅：对PAC算法的相关文献资料进行查阅综述，了解相关研究方向和发展。

2. 建立预测模型：使用机电部分仿真技术和经典预测控制方法建立系统的数学预测模型。

3. PAC控制算法研究：对PAC方法进行研究，分析其结构和特点。

针对其中存在的问题进行优化。

基于LM-PSO算法和BP神经网络的非线性预测控制
王炳萱;李国勇;王艳晖
【期刊名称】《太原理工大学学报》
【年(卷),期】2016(47)2
【摘要】针对非线性系统,提出了一种基于BP神经网络的预测控制方法.以BP神经网络建立多步预测模型并预测系统输出值,用LM (Levenberg-Marquardt)算法和PSO (Particle Swarm Optimization)算法组合的混合算法对目标性能指标函数进行滚动优化求解,得到非线性系统的最优控制量;利用误差修正参考输入法实现反馈矫正.通过将粒子群算法引入LM算法,克服了LM算法依赖初值和粒子群算法过早收敛于局部极值的问题,提高了求解的运行速度和精确度.通过对单变量非线性系统仿真实验,证明了该控制系统具有良好的稳定性、自适应性和鲁棒性.该方法可在数学模型不确定的情况下设计出有效的预测控制器.
【总页数】5页(P207-211)
【作者】王炳萱;李国勇;王艳晖
【作者单位】太原理工大学信息工程学院,太原 030024;太原理工大学信息工程学院,太原 030024;太原理工大学信息工程学院,太原 030024
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.基于BP神经网络的非线性预测控制 [J], 黄越洋;李平;刘宣宇
2.基于综合误差加权系数的非线性预测控制算法 [J], 戴永彬;郑率
3.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 [J], 戴永彬
4.基于机理模型的精馏塔组分非线性预测控制算法 [J], 朱燎原;张小艳;赵均;徐祖华
5.一种基于机理模型的非线性预测控制改进算法 [J], 孙鹏;赵均;徐祖华
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