基于脉冲响应的预测控制算法及仿真

针对复杂工业过程不确定性、变量间的耦合性、非线性等特点,介绍了对模型要求低、在线计算方便、综合控制质量高的一类新型计算机控制算法--预测控制方法,并进行了仿真,仿真结果表明预测控制算法的控制效果远远优于PID控制算法,有很好的应用前景.     

多模型预测控制方法研究

对于预测控制系统中的多模型切换问题，在切换时间已知的条件下，通过重新构造系统的结构，提出了一种广义预测控制算法。     

基于MPC算法的电力系统负荷频率控制

针对在大规模电力系统互联情况下如何准确、快速控制系统负荷频率的问题,本文结合模型预测控制算法（MPC）,提出了一种多区域电力系统负荷频率控制方法.该方法实现了超前预测、多约束条件滚动优化和反馈校正,克服了传统PI调节方法对系统参数的敏感性,提高了负荷频率控制系统的稳定性和鲁棒性.文中对三区域电力系统进行建模,并在每个系统中设置了MPC控制器和PI控制器.仿真表明,在多区域系统、多约束条件下MPC算法在频率控制的稳定性和快速性方面远优于PI算法;当系统参数偏移10%时,MPC算法仍能保证控制性能.     

基于脉冲响应的预测控制算法及仿真

针对复杂工业过程不确定性、变量问的耦合性、非线性等特点，介绍了对模型要求低、在线计算方便、综合控制质量高的一类新型计算机控制算法——预测控制方法，并进行了仿真，仿真结果表明预测控制算法的控制效果远远优于PID控制算法，有很好的应用前景．     

基于数据驱动的高速列车速度复合控制研究

针对高速列车在外部干扰下的速度控制问题，本文提出基于Koopman算子的高速列车高维线性模型的建模方法，并设计一种结合扩张状态观测器(ESO)与基于Koopman算子的模型预测控制(K-MPC)的复合控制器(ESO-K-MPC)。利用扩展动态模式分解算法来近似无限维线性Koopman算子，建立具有动态非线性特性的高速列车动力学高维线性模型；引入模型预测控制，设计扩张状态观测器，对系统总扰动进行估计与补偿，构建基于ESO-K-MPC的高速列车速度控制系统，再设计控制器与控制算法；结合CRH3列车参数和郑西高铁华山北站—西安北站实际线路数据，分别在没有扰动和白噪声干扰下对设计的控制方法与算法进行仿真研究。仿真结果表明：基于Koopman的高速列车建模对位移与速度的预测精度相比于线性状态空间模型分别提高了83.86%与87.40%;ESO-K-MPC可以准确估计与补偿高速列车运行中受到的干扰，控制输出曲线与期望曲线几乎重叠，实现了列车运行期望曲线的高精度跟踪。     

动态矩阵预测控制算法在过程控制中的应用研究

文章针对造纸、化工等过程控制系统过程控制复杂、影响因素多、难以建立精确实用的数学模型等特点,引入动态矩阵预测控制算法进行控制,并针对具体工业控制模型利用MATLAB／SIMULINI(对该过程控制系统进行了计算机仿真研究和探讨。仿真结果表明,动态矩阵预测控制算法在过程控制领域具有广阔的应用前景。     

融合稳定性的高速无人驾驶车辆纵横向协调控制方法

提出了一种纵横向协调控制的路径跟踪控制方法; 建立了车辆预瞄误差模型和考虑路面地形的高速车辆等效动力学模型, 以此引入道路曲率地形因素; 基于模糊规则设计了预瞄距离发生器, 解决预瞄误差模型中固定预瞄距离的问题; 建立了预测时域与道路曲率的函数关系, 运用模型预测控制算法求解前轮转角, 从而建立路径跟踪控制器; 运用指数模型表示车辆期望车速, 设计了比例积分微分纵向控制器控制车速以改善路径跟踪精度; 运用质心侧偏角相平面图表征车辆稳定性特征, 设计比例积分微分稳定性控制器以改善车辆稳定性。研究结果表明: 提出的控制方法能在不同附着系数路面上对车辆跟踪性能进行优化, 在干燥沥青路面以车速90 km·h-1行驶时, 与只运用模型预测控制算法进行路径跟踪控制的车辆相比, 最大横向误差可减少33%;在潮湿沥青路面以车速70 km·h-1行驶时, 与只运用模型预测控制算法进行路径跟踪控制的车辆相比, 最大横向误差可减少30%;在冰雪路面以车速55 km·h-1行驶时, 与只运用模型预测控制算法进行路径跟踪控制的车辆相比, 最大横向误差可减少16%。可见, 所提出的控制方法能有效改善路径跟踪精度。      

数控伺服系统变速控制算法的研究与仿真

针对当前数控伺服系统变速控制中存在的问题,提出了一种新型的变速控制算法,该算法可以大大降低数控伺服系统变速控制的运算量.最后通过仿真证明了该算法具有优良的变速控制效果,有很高的实用价值.     

单自由度磁悬浮系统无模型自适应控制的研究

针对单自由度磁悬浮系统的非线性及难以建立精确数学模型的问题，将全格式无模型自适应控制（FFDL-MFAC）方法应用于单自由度磁悬浮系统，首先，采用无模型自适应控制算法、伪梯度估计算法、伪梯度重置算法和单自由度磁悬浮系统的动态化数据模型，设计单自由度磁悬浮系统的控制器；然后，仿真分析MFAC控制参数对单自由度磁悬浮系统控制效果的影响及对阶跃响应信号、干扰信号和噪声信号的响应特性；最后，在磁悬浮球实验装置上进行实验验证. 研究结果表明:全格式无模型自适应控制方法只需采集单自由度磁悬浮系统在工作状态下的I/O数据，无需建立单自由度磁悬浮系统精确数学模型，通过设定全格式无模型自适应控制器参数即可使控制器具备良好的自适应性和鲁棒性，实现高精度稳定悬浮控制；与PID相比，FFDL-MFAC将系统的超调量降低了0.005，稳定悬浮位移的误差均方根减小了0.2607.      

约束广义预测在机车车辆半主动悬挂控制中的应用研究

半主动悬挂控制是机车车辆提速并改善其横向平稳性的有效方法，但其控制对象复杂且难以建立模型。广义预测控制具有模型精度要求低、鲁棒性好等特点。设计基于约束广义预测的带模型误差修正的控制器，有效解决了控制器复杂性与模型精度矛盾，并能适用于控制器及输出量有约束的情况。仿真表明该控制器能有效提高机车车辆的运行平稳性。     

带有不对称饱和非线性环节的自适应控制系统

本文提出了带有不对称饱和非线性环节的线性离散系统的自适应控制算法,该算法 简单易行,仿真实验的结果表明,无论是在确定性场合,还是在随机场合,该算法均能 保证闭环系统大范围渐近收敛。      

基于前缘调制的数字V2控制

为促进数字控制技术的发展,基于数字控制器的基本功能模块和V2控制方法的基本原理,提出了基于前缘调制的数字V2控制算法,并探讨了该算法消除次谐波振荡的原理.基于MATLAB仿真软件平台,对采用数字V2控制算法的开关变换器进行了计算机仿真,并采用FPGA(现场可编程门阵列)作为硬件平台进行了实验.在相同的Buck变换器上,将采用数字V2控制算法与电压型控制算法的仿真结果和实验结果进行了比较,结果表明,采用数字V2控制算法可提高开关变换器的动态性能.     

基于能量与功率控制的TopDisc拓扑算法研究

拓扑控制是无线传感器网络的一个重要研究方向,选择良好的拓扑控制机制,能够提高网络通信效率并延长网络的生命周期。在TopDisc算法的基础上,提出了一种基于能量与功率控制的拓扑控制算法,在能量的引导下,通过调整节点的发射功率,生成更适合的网络拓扑结构。仿真实验结果表明改进的算法形成的簇的交叠更少,网络的生存时间更长。     

多值非线性系统的自适应控制

提出了带有多值非线性环节的线性离散系统的自适应控制算法，仿真实验的结果表明：该算法简单易行具有明显的优点，跟踪误差比采用一般的自适应控制算法时要小得多，且能保证闭环系统大范围近收敛。     

基于模糊神经网络的城市高速公路入口匝道控制算法

建立了高速公路入口匝道控制的数学模型，把模糊控制和神经网络算法结合起来实现入口匝道的智能控制。仿真结果表明，该算法在各种交通模式下都是有效的，能够在维持一个理想主线交通流密度的同时，保持入口排队长度尽可能短；在抑制交通流密度波动和入口排队长度方面比定时控制和ALINEA算法更有效。     

车辆自适应巡航控制算法的设计与仿真

为实现智能车辆的自适应巡航功能,基于车速跟踪及PID控制理论设计了具有上下两层结构的自适应巡航控制系统.下层控制器根据上层控制器计算出的期望车速对节气门开度和制动力矩进行协调控制.在保证控制精度的前提下简化了算法.多种工况下的仿真实验表明控制器的控制效果良好.     

基于自适应模型预测控制的智能车轨迹跟踪

针对传统模型预测算法在智能车辆轨迹跟踪的局限性,引入随道路曲率变化的速度自适应调节算法,设计轨迹跟踪控制器.设计目标函数及添加约束条件,通过Matlab/Simulink软件,在不同车速下与传统算法进行比较,仿真结果表明:不同的纵向车速对传统算法的轨迹跟踪有一定的影响,而对改进后的算法影响较小.尤其当车速较高时,改进后...     

基于目的层预约的改进型粒子群电梯群控调度策略

针对单一粒子群算法的派梯策略优化运算过程中容易陷入局部极值点的状况,结合模拟退火理论,提出一种改进型的粒子群电梯群控派梯策略,应用到目的层预约的电梯群控系统中.通过仿真和对比试验可知,基于目的层预约的电梯群控系统能有效地提高服务的各项指标,改进型的粒子群电梯群控调度策略可有效减小乘客候梯时间和电梯启停次数,改善电梯运行性能.     

一种新型的动态矩阵控制算法

对无约束动态矩阵控制（ＤＭＣ）算法进行了改进，提出了一种新的ＤＭＣ控制算法，即用遗传算法对ＤＭＣ的设计参数进行在线寻优，由优化结果来计算实际控制作用，与一般的定参数ＤＭＣ相比，其闭环性能更好，能有效地处理各种约束。仿真实例表明了该方法的有效。     

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针对城市交叉口交通流的特点,提出了一种自适应可变相序的多相位控制算法。该算法依据绿灯相位车队长度和红灯相位车队长度的比较决定绿灯相位是否转移,在不需要绿灯相位转移时,利用模糊神经网络控制器控制绿灯延时长度。不但结合了模糊控制和神经网络控制的优点,而且所给出的算法相序可变,实现了道路交叉口多相位相序可变控制。仿真结果表明,本文设计的模糊神经网络控制器能够有效降低车辆平均延误,满足实时控制的要求。