MIMO系统的多模型预测控制

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3.智能控制理论的主要分支
• 3.2 人工神经网络控制系统
基于人工神经网络的控制，建成神经网络控制或神经 控制。
在神经网络控制系统中，神经网络在控制系统中所起 的作用大致分为四类：
• 在基于模型的各种控制结构中充当对象的模型； • 充当控制器； • 在控制系统中起优化计算的作用； • 与其他智能控制结合，为其提供非参数化对象模型和推理模型等。
• 2.3 智能控制的定义 • 智能控制的定义二：把人类具 有的直觉推理和试凑法等智能 加以形式化或机器模拟，并用 于控制系统的分析与设计中， 以期在一定程度上实现控制系 统的智能化，这就是智能控制。 • 智能控制的定义三：智能控制 是一类无需人的干预就能够自 主地驱动智能机器实现其目标
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2.智能控制理论基本概念 • 2.3 智能控制的定义 • 智能控制的定义一：智能控制是由智能机器自主地实 现其目标的过程。而智能机器则定义为，在结构化或 非结构化的、熟悉的或陌生的环境中，自主地或与人 交互地执行人类规定的任务的一种机器。
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2.智能控制理论基本概念
2.智能控制理论基本概念
• 2.4 智能控制系统的功能特征
• 学习能力：根据环境信息改善自身性能的能力 • 适应性：适应对象、环境和运行环境变化的能力 • 容错性：对故障具有自诊断、屏蔽和自恢复的能力 • 鲁棒性：对干扰不敏感 • 组织功能：对复杂任务和分散信息有自组织和自协调
能力 • 实时性：良好的实时响应能力
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4. 课程目标和时间安排 • 共8周，32学时
• 主要内容：
• 掌握智能控制的基本概念；
• 了解智能控制的基本理论，掌握智能控制的基本技术；

2) 近代控制理论（状态方程 离散化 状态方程
（连续型）
（离散型）
时域分析，可分析MIMO系统
优化控制、极点配置等。
3）先进控制技术 用来控制那些常规控制无法适应的复杂工业过程控 制问题的控制技术。
核心内容： 数据采集处理和软测量技术 动态过程特性的辨识，数学模型的建立
一）单项控制指标
1.静态偏差e(∞)
e(∞)=c0-c(∞) 2.衰减比n和衰减率ψ
衰减比n：两个相邻同向波峰值之比， n=c1/c3。
衰减率ψ：每经过一个周期以后，波动幅 度衰减的百分数， ψ=(c1-c3)/c1。
3.最大动态偏差emax和超调量Mp
最大动态偏差：被控量第一个波的峰值与 给定值之差， emax=c1-c0。
机理建模方法，多变量系统动态辨识，神经网络， GP
先进控制策略研究 模型预测控制（MPC）、动态矩阵控制（DMC）、 预测函数控制（PFC）、推断控制（IC）、内模控 制（IMC）、模糊控制（FC）、神经元控制（NNC）
先进控制的实施 目标的确定， 实施平台DCS、PLC 完善底层的PID控制回路
这些问题的存在，使得当时的应用满足不了工 业生产的迅速发展。
分层计算机控制系统 监督计算机控制（SCC）+模拟控制器控制系统
SCC+DDC控制系统
3）集散型控制系统的开创期（70年代中期）
1975年Honeywell公司推出的TDC2000集散控制系统 是一个具有许多微处理器的分级控制系统，以分 散的控制系统来适应分散的过程对象，实现控制 系统的功能分散、负荷分散，从而危险也分散。
第三节 过程控制系统的发展概况
1.仪表自动化阶段 40年代前后，采用笨重的基地式仪表，生产

一种基于MIMO的LLOP定位算法滕飞;钟子发;张圣钧【摘要】In order to solve the problem that location accuracy of LTE moblie station is low in the NLOS environment,based on the traditional LLOP algorithm,this paper offers a new algorithm which based on the technology of MIMO.This algorithm uses the character of multiple antenna transmission technology in MIMO to built a concentric circle positioning model,then averaging the positioning array. It can improve the location accuracy by reducing the NLOS error.Numerical simulations show that this new algorithm can get a more accurate results than LLOP in the NLOS error.%针对LTE终端在非可视距传播（NLOS）环境下定位精度较低的问题，在原有LLOP定位算法的基础上，提出一种基于MIMO技术的定位算法。

该算法利用MIMO技术多天线传输的特性，构造同心圆定位模型，并对多定位点阵列求均值，从而达到消除NLOS误差提升定位精度的目的。

仿真结果表明，提出的算法在NLOS环境下定位精度要高于传统LLOP定位算法。

【期刊名称】《火力与指挥控制》【年(卷),期】2015(000)010【总页数】4页(P18-21)【关键词】蜂窝网无线定位;LTE;LLOP;MIMO;非可视距传播【作者】滕飞;钟子发;张圣钧【作者单位】电子工程学院，合肥 230037; 安徽省电子制约技术重点实验室，合肥 230037;电子工程学院，合肥 230037; 安徽省电子制约技术重点实验室，合肥230037;北京邮电大学，北京 102209【正文语种】中文【中图分类】TN929.53第四代移动通信技术已经逐步进入商用阶段，其中，以MIMO-OFDM技术为核心的长期演进（LTE）系统已经成为研究领域的热点。

MPC特点原理以及各项参数的选择--引⽤别⼈的博客⽹址参见：MATLAB techtalk 中关于MPC的讲解视频：或者：下⾯是转载别⼈参照视频所作的笔记记录：参见⽹址：https:///u013414501/article/details/51772672MPC的三⼤要素：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(最优控制)；反馈校正——通过预测误差反馈，修正预测模型，提⾼预测精度。

Mo(measured output): 当前可测量的输出信号Ref(Reference signa): 参考信号Md(optional measured disturbance signa): 可选的测量⼲扰信号Mv（optimal manipulated variables ）：最优操纵变量MPC⼀般通过求解⼀个⼆次规划来计算最优操纵变量MPC作⽤机理为：在每⼀个采⽤时刻，根据获得的当前测量信息，在线求解⼀个有限时间开环优化问题，并将得到的控制序列的第⼀个元素作⽤于被控对象。

在下⼀个采样时刻，重复上述过程：⽤新的测量值作为此时预测系统未来动态的初始条件，刷新优化问题并重新求解。

即MPC算法包括三个步骤：（1）预测系统未来动态；（2）（数值）求解开环优化问题；（3）将优化解的第⼀个元素（或者说第⼀部分）作⽤于系统这三步是在每个采样时刻重复进⾏的，且⽆论采⽤什么样的模型，每个采样时刻得到的测量值都作为当前时刻预测系统未来动态的初始条件在线求解开环优化问题获得开环优化序列是MPC和传统控制⽅法的主要区别，因为后者通常是离线求解⼀个反馈控制律，并将得到的反馈控制律⼀直作⽤于系统。

在这⾥给出两点说明：1.MPC是⼀个反馈控制策略，但是之前不是说将得到的控制序列中的第⼀个元素作⽤于被控对象，求解开环问题。

那么哪来的反馈呢？实际上在下⼀个采样周期，下⼀时刻的测量值⼜被使⽤上了，⽤下⼀时刻的测量值求解下⼀时刻的控制值。