导读:本文包含了隐式广义预测算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:隐式广义预测控制算法,PID控制,LNG出口压力控制,下位机系统
隐式广义预测算法论文文献综述
曹振杰[1]（2016）在《基于隐式广义预测控制算法的LNG出口压力控制系统研究》一文中研究指出在现代工业和日常生活中LNG出口压力控制系统具有非常广泛的应用。伴随着工业的不断发展,人们对于LNG出口压力控制的要求也越来越高。然而,就工业现场的压力控制而言,是具有多变、复杂特点的过程,同时,在实际工业现场中,会有来自不同方面因素对LNG出口压力控制进行影响,再加上压力控制对象普遍具有非线性、大惯性、扰动因素多、大时滞等特点,这就会对压力控制算法提出了更高的标准和要求。随着科技的发展,出现了越来越多的先进控制技术。由于它能够克服传统控制技术的不足,因此被广泛地应用到工业控制中。本文将LNG出口压力作为研究对象,通过对广义预测控制算法进行研究,在此基础上,引出了通过直接辨识控制律参数的方式,对算法进行计算,使得此控制算法的实时性更高、快速性更强,称之为隐式广义预测控制算法,并建立了基于隐式广义预测控制算法的LNG出口压力控制模型,通过MATLAB仿真对比了当前PID算法和隐式广义预测算法对于压力控制的效果,还建立了以STM32为下位机的MCU的最小系统以及必要的外围电路设计,设计了压力采集电路、比例电磁阀驱动电路,同时利用c#和visualstudio-2010设计了lng出口压力控制上位机系统,方便了用户对于压力的显示和控制。论文的主要研究工作和创新点如下:1.隐式广义预测控制算法的分析和研究。本文针对一般的广义预测控制算法,需要重复对diophantine方程进行在线推导、求解,同时也要多次对矩阵进行求逆运算,这样增加了计算量,同时也使计算变得复杂;假设对系统的原模型参数进行直接辨识,同样需要重复对diophantine方程进行在线推导、求解,若想算出控制律,必须对控制器的参数进行求解,这样也会对计算时间有所加长,系统控制的实时性也会有所降低,考虑到以上因素严重制约了广义预测控制算法的实际应用,因此本文介绍了直接辨识控制律参数e、g、s。而不用对diophantine方程在线反复推理、求解,对于计算时间的减少具有明显的帮助,在此基础上发展了隐式广义预测控制算法。2.基于隐式广义预测控制算法的lng出口压力控制系统建模和研究。由于lng压力控制具有时变性、不确定性、大滞后性的特点,不仅仅是控制对象的不确定性、时变性、大滞后性,同时还具有储罐容量大、较大波动的用气量、小时供气量不匀称性等特点,且在压力控制过程中,lng会有状态的变化(液态转化为气态),因此现在用简单的pid算法已经无法达到控制的要求,利用隐式广义预测控制算法的carima模型,以及将lng压力控制抽象成一阶线性滞后环节,构建了基于隐式广义预测控制算法的lng出口压力控制框图和隐式广义预测控制器。通过仿真发现隐式广义预测控制对于压力控制的快速性、稳定性、鲁棒性会更加完美。3.LNG出口压力控制系统的硬件设计。基于隐式广义预测控制算法对本系统进行设计。在硬件上采用Cortex-M3为内核的STM32微处理器来作为嵌入式控制器的核心CPU,搭建了STM32最小系统,在此基础上,设计了RS-485通信接口电路、压力检测电路、比例电磁阀驱动电路,并采用MODBUS-RTU协议作为通信协议,为了实现各模块间的相互通信和信息传输的稳定性,在原有协议的基础上,针对本系统的需求,设计了控制协议的格式,方便上下位机信息交流。同时也方便了LNG出口压力进行实时数据显示、数据处理。4.LNG出口压力控制系统的软件设计。主要运用Visual Studio-2010开发平台及C#语言进行开发,通过参考其它控制系统设计的经验以及操作人员的使用习惯,设计了LNG出口压力控制上位机系统,其主要包括系统设置界面、退出系统界面、参数设置界面、报表参数界面、用户设置界面、设备设置界面等,实现对LNG出口压力控制系统下位机的监测、控制等功能。同时,上位机也能完成各种复杂的数据处理。(本文来源于《东华大学》期刊2016-01-01）
马宝峰,路小娟[2]（2015）在《基于粒子群算法的隐式广义预测在ATO中的应用》一文中研究指出由于列车运行速度的不断提高,对列车自动驾驶(Automatic Train Operation,ATO)系统提出更高的要求。针对隐式广义预测(Implicit Generalized Predictive Control,IGPC)控制器在ATO中难以获得最优预测控制输入的问题,运用一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)的IGPC算法对ATO系统进行控制。为更进一步提高PSO算法的寻优能力,对基本PSO算法进行改进,从而有效提高系统的寻优精度和速度。并对有约束情况下的CRH2型车进行仿真验证,仿真结果显示PSO-IGPC比单纯IGPC对ATO的控制效果更优。(本文来源于《铁道标准设计》期刊2015年06期）
吴密密,戴文战[3]（2014）在《基于改进粒子群算法的约束隐式广义预测控制》一文中研究指出针对大多数工业系统的控制输入输出都存在约束的情况,提出了一种基于改进粒子群算法的广义预测控制算法。广义预测控制算法采用隐式算法,用最小二乘法直接辨识控制增量表达式中的参数,避免求解丢番图方程;为避免粒子群算法陷入早熟,提高精度,在广义预测控制算法的滚动优化环节采用速度变异的粒子群优化算法,克服了受约束优化问题处理的缺陷,更快更准确地寻到最优目标函数值。仿真结果表明了该方法的有效性和良好的控制性能。(本文来源于《浙江理工大学学报》期刊2014年05期）
符晓玲[4]（2012）在《一种隐式广义预测自校正控制算法及其仿真研究》一文中研究指出广义预测控制是一种新型的远程预测控制方法,它集多种算法的优点为一体,具有较强的鲁棒性。采用不辨识对象模型参数的隐式算法,大大减少了计算工作量,节省了时间。介绍了一种隐式广义预测自校正控制算法且对其进行仿真研究,分析了参数变化对整个系统性能的影响。通过仿真验证了该算法的优越性和可行性。(本文来源于《电气传动自动化》期刊2012年01期）
李小田,王昕,王振雷,钱锋[5]（2012）在《一种基于多模型切换的阶梯式广义预测控制算法》一文中研究指出针对一类模型参数突变的系统,提出一种基于多模型切换的阶梯式广义预测控制算法。采用多个固定模型、一个常规自适应模型和一个可重新赋初值的自适应模型并行辨识系统的动态特性。多个固定模型可以提高系统的暂态性能,常规自适应模型可以保证系统的稳定性,可重新赋初值的自适应模型可以进一步提高系统的暂态性能。在每个采样时刻基于性能指标切换到最优的局部模型作为当前模型,设计阶梯式广义预测控制器,从而实现系统全局的控制。最后的仿真结果表明,其控制效果明显优于单一模型的控制器。(本文来源于《化工学报》期刊2012年01期）
蒲松芝,顾桂梅[6]（2011）在《广义预测控制隐式算法在ATO系统中的应用》一文中研究指出ATO系统具有时滞性、非线性、时变性等特点,使用传统的PID控制器难以取得理想的控制效果。根据ATO系统的特点,设计了基于广义预测控制隐式算法的速度控制器,并对被控对象进行了仿真。Matlab仿真和实验结果证明,该控制策略比PID控制具有更好的控制效果。(本文来源于《铁道通信信号》期刊2011年05期）
符晓玲[7]（2011）在《一种隐式广义预测自校正控制算法及仿真研究》一文中研究指出广义预测控制是一种新型的远程预测控制方法,它集多种算法的优点为一体,具有较强的鲁棒性。采用不辨识对象模型参数的隐式算法,更是大大减少了计算工作量,节省了时间。该文介绍了一种隐式广义预测自校正控制算法且对其进行仿真研究,分析仿真结果,总结参数变化对整个系统性能的影响,结果说明了该算法的优越性和可行性。(本文来源于《工业仪表与自动化装置》期刊2011年02期）
陈林林,魏民祥,杨海青[8]（2009）在《基于隐式广义预测算法的无人直升机发动机恒转速控制》一文中研究指出小型无人直升机要求按设定转速在各种功率状态下保持输出轴转速恒定。基于受控自回归积分滑动平均值模型的隐式广义预测控制和总距前馈补偿相结合的复合控制策略设计恒转速控制器,实现进入恒转速闭环控制模式发动机的恒转速控制。针对实际中的几种典型情况进行仿真,并做地面系留试验。离线仿真和地面系留试验结果表明,所设计的控制器鲁棒性强,能满足小型无人直升机对发动机的跟踪性、抗干扰性要求,保证直升机主旋翼在各种飞行状态下恒速运转以获得最佳的气动效率。(本文来源于《机械科学与技术》期刊2009年08期）
穆珊珊,肖维荣[9]（2009）在《广义预测控制隐式算法在温控系统中的应用》一文中研究指出温控对象普遍具有大时滞、非线性和时变性等特点,使用传统的PID控制器难以取得理想的控制效果。广义预测控制(GPC)是基于参数模型的一种预测控制,在优化中引入了多步预测的思想,并且能用最小二乘法在线辨识参数,因此适用于温度控制。GPC隐式算法减少了计算量,提高了实时性。Matlab仿真和实验结果证明,GPC隐式算法具有处理大时滞和时变等问题的能力。(本文来源于《自动化仪表》期刊2009年05期）
杨怀申,王东风,高琳[10]（2009）在《一种基于遗传算法的隐式广义预测控制》一文中研究指出隐式广义预测自校正控制根据输入输出数据直接辨识求取最优控制律,具有较强的鲁棒性。通常用试凑的方法设计控制器参数,往往难以达到最佳效果。提出了一种基于遗传算法的隐式广义预测控制方法,利用遗传算法对预测时域、控制时域、控制加权系数、柔化系数等控制参数进行寻优,解决了这些参数的取值难以确定的问题。在热工系统中的仿真结果表明了该方法的有效性。(本文来源于《2009国际信息技术与应用论坛论文集(下)》期刊2009-05-01）
隐式广义预测算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
由于列车运行速度的不断提高,对列车自动驾驶(Automatic Train Operation,ATO)系统提出更高的要求。针对隐式广义预测(Implicit Generalized Predictive Control,IGPC)控制器在ATO中难以获得最优预测控制输入的问题,运用一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)的IGPC算法对ATO系统进行控制。为更进一步提高PSO算法的寻优能力,对基本PSO算法进行改进,从而有效提高系统的寻优精度和速度。并对有约束情况下的CRH2型车进行仿真验证,仿真结果显示PSO-IGPC比单纯IGPC对ATO的控制效果更优。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
隐式广义预测算法论文参考文献
[1].曹振杰.基于隐式广义预测控制算法的LNG出口压力控制系统研究[D].东华大学.2016
[2].马宝峰,路小娟.基于粒子群算法的隐式广义预测在ATO中的应用[J].铁道标准设计.2015
[3].吴密密,戴文战.基于改进粒子群算法的约束隐式广义预测控制[J].浙江理工大学学报.2014
[4].符晓玲.一种隐式广义预测自校正控制算法及其仿真研究[J].电气传动自动化.2012
[5].李小田,王昕,王振雷,钱锋.一种基于多模型切换的阶梯式广义预测控制算法[J].化工学报.2012
[6].蒲松芝,顾桂梅.广义预测控制隐式算法在ATO系统中的应用[J].铁道通信信号.2011
[7].符晓玲.一种隐式广义预测自校正控制算法及仿真研究[J].工业仪表与自动化装置.2011
[8].陈林林,魏民祥,杨海青.基于隐式广义预测算法的无人直升机发动机恒转速控制[J].机械科学与技术.2009
[9].穆珊珊,肖维荣.广义预测控制隐式算法在温控系统中的应用[J].自动化仪表.2009
[10].杨怀申,王东风,高琳.一种基于遗传算法的隐式广义预测控制[C].2009国际信息技术与应用论坛论文集(下).2009
标签：隐式广义预测控制算法; PID控制; LNG出口压力控制; 下位机系统;