导读:本文包含了灰色广义预测控制论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:广义累加,矩阵分析,GGM(1,1)模型,初始点
灰色广义预测控制论文文献综述
肖新平,刘军,郭欢[1]（2014）在《广义累加灰色预测控制模型的性质及优化》一文中研究指出对广义累加灰色预测控制模型进行了深入研究,发现该模型实际上是GM(1,1)模型、阶段模型、跳跃模型、非等间隔模型等的统一形式;然后研究了初始点的变化对模型参数及预测值的影响,利用矩阵分析推导了它们之间的数量关系;提出了利用广义累加生成矩阵中元素的优化、初始点的优化、初始条件选取的优化对广义累加灰色预测控制模型进行组合优化的方法.最后利用经典的"电视机销售问题"进行了实例分析,验证了组合优化方法的有效性.(本文来源于《系统工程理论与实践》期刊2014年06期）
王江荣[2]（2013）在《基于灰色广义预测模型的自适应PID控制算法》一文中研究指出将控制对象视为灰色系统,建立了基于灰色理论的广义预测模型(GM(1,2)-GPC),并将该模型的丢番图解与传统PID控制算法相结合,实现了PID参数的自适应整定。对系统模型中的参数通过递推最小二乘法进行辨识。建立的PID新算法为解决系统时滞问题提供了新的思路。仿真结果表明,预测控制算法具有超调量小、收敛速度快、鲁棒性强及较好的适应性和工程应用前景。(本文来源于《电气自动化》期刊2013年01期）
韩合新[3]（2011）在《灰色预测与灰色广义时滞系统的鲁棒H_∞控制》一文中研究指出灰色预测与灰色控制由于深刻的实际背景已经引起了广泛的关注,并取得了丰硕的研究成果。本文研究了灰色预测在变形预测和PID控制中的应用,给出了相关的改进模型,同时研究了灰色广义时滞系统的鲁棒H∞问题,得到了相关判据。首先,针对变形预测中由于测量、仪器误差等导致数据不准确的问题,采用小波去噪原理滤除数据中的噪声,同时对灰色自适应模型进行初值修正,得到了基于小波去噪的改进灰色自适应预测模型,通过基坑变形预测实例验证了模型的有效性。其次,给出了改进灰色PID控制模型。用灰色自适应模型代替传统中的GM(1,1)模型,同时充分利用当前信息与预测信息,对PID模型进修正,使控制能快速达到预期效果。通过空调仿真实例验证了模型的可靠性。最后,研究了灰色广义时滞系统的鲁棒H∞控制问题,通过矩阵分解等技术将灰色问题转化为不确定性问题进而得出了鲁棒二次稳定的充分条件以及鲁棒H∞问题的判定条件,所有结果以线性矩阵不等式(LMI)的形式给出,通过数值例子验证了定理的可行性。(本文来源于《东北大学》期刊2011-06-01）
李斌,郭凤仪,贾巍,赵奇[4]（2010）在《灰色广义预测控制在锅炉汽包水位控制中的应用研究》一文中研究指出锅炉的汽水循环系统本身是一个复杂的时变动态过程,具有很强的非线性、紧耦合、大滞后、强干扰等;目前,锅炉汽包水位控制的理论和技术基本上已经比较成熟,现场一般均采用叁冲量控制;文章在传统叁冲量控制方案的基础上,提出应用灰色广义预测控制对汽包水位进行控制,与常规控制方案相比,该控制方案系统响应速度快,稳态效果好,其控制性能更为优越,具有很好的实用价值。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2010年02期）
张钰,刘秋红,吴长新[5]（2009）在《基于灰色广义预测的自动控制技术及应用》一文中研究指出提出了一种基于灰色广义预测的自动控制技术,并将该技术应用到工业锅炉的控制中;采用具有比例积分结构的广义预测控制和灰色广义预测控制分别对锅炉的汽包水位、燃烧系统进行有效地控制,并对系统的性能进行定量定性分析;仿真结果验证了本方法具有鲁棒性好、跟踪快速和抑制干扰能力强等特点;应用先进控制算法对工业锅炉进行控制,获得了优良调节品质、提高了燃烧效率、实现了节约能源,具有显着的经济效益和社会效益。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2009年10期）
黄继,种晓丽[6]（2009）在《广义累加灰色预测控制模型及其优化算法》一文中研究指出基于矩阵理论建立了广义累加灰预测控制模型参数的矩阵形式,由此得到了数乘变换下模型的参数性质;利用每个生成序列值作为边界条件并使平均相对误差函数最小,构建了广义累加GM(1,1)时间响应函数的最优模型.将该优化模型应用于经典的"电视机销售问题"之中,得到了非常好的预测效果.(本文来源于《系统工程理论与实践》期刊2009年06期）
张钰,刘秋红,吴长新[7]（2009）在《基于灰色广义预测的自动控制系统》一文中研究指出工业锅炉控制系统是一个复杂的时变动态过程,传统的控制算法很难使之达到理想的控制效果和较高的自动投运率。本文采用广义预测控制和具有比例积分结构的广义预测控制及灰色广义预测控制分别对锅炉的汽包水位、燃烧系统进行有效的控制,并对系统的性能进行定量定性分析。仿真结果验证了它们具有鲁棒性好、跟踪快速和抑制干扰能力强等特点。应用先进控制算法对工业锅炉进行控制,获得了优良调节品质、提高了燃烧效率、实现了节约能源,具有显着的经济效益和社会效益。(本文来源于《微计算机信息》期刊2009年10期）
陈文菊[8]（2008）在《广义预测灰色自校正控制算法的研究》一文中研究指出预测控制作为一种新型的计算机控制算法,由于其具有滚动优化、反馈校正等鲜明特征,广泛地应用于包括工业过程控制在内的诸多领域。预测控制自提出以来,出现了几十种之多,预测控制的具体形式更是丰富多彩。广义预测控制(Generalized Predictive Control)是80年代产生的一种新型计算机控制方法,是预测控制中最具代表性的算法之一。它一出现就受到了国内外控制理论界和工业界的重视,成为研究领域中最为活跃的一种预测控制算法。本文首先对预测控制的基本原理作了简单介绍,并以广义预测控制为例,介绍了预测控制的算法实现。预测函数控制作为近几年发展起来的一种新型预测控制方法倍受关注,其最大的特点是控制量计算方程简单,实时控制计算量小,特别适用于快速系统的控制。因此针对传统广义预测控制算法中存在的响应速度慢,计算量大,快速性较差的问题,将预测函数控制引入广义预测控制算法中,提出了一种基于预测函数控制的GPC快速算法,该算法减少了在线计算量,明显缩短了系统响应时间,提高了系统的快速性。其次,考虑到递推最小二乘法或递推增广最小二乘法中ARMA模型的参数估值收敛较慢,抗干扰能力差等缺点,本文采用算法简单抗干扰能力强的灰色系统理论对模型参数进行在线辨识,及时修正模型误差。将叁阶灰色系统理论引入广义预测控制算法中,提出了一种广义预测灰色自校正控制算法。该算法控制效果良好,输出信号能平稳地到达设定值,达到了较高的跟踪精度。本文最后对基于预测函数的GPC算法,基本GPC算法,基于预测函数的广义预测灰色自校正控制算法以及基本的广义预测灰色自校正控制算法分别对四阶系统模型和叁阶系统模型做了仿真比较。仿真结果表明这种引入预测函数的广义预测控制算法确实提高了系统的快速性。(本文来源于《哈尔滨理工大学》期刊2008-03-01）
王天堃,周黎辉,韩璞,徐大平[9]（2007）在《基于灰色广义预测控制的网络化控制系统丢包补偿》一文中研究指出针对网络传输中存在的数据丢包问题,提出了将灰色广义预测控制引入到网络化控制系统的新思想.将网络化控制系统视为灰色系统,设计了一个控制器节点由事件—时间驱动、传感器节点和执行器节点由时间驱动的分布式模型.利用灰色广义预测控制在线计算量小的特点,结合队列机制,提出补偿策略.仿真结果表明补偿策略效果良好.(本文来源于《信息与控制》期刊2007年03期）
郭艳杰,李平,崔畅[10]（2006）在《基于神经网络误差修正的灰色广义预测控制》一文中研究指出提出一种基于神经网络误差修正的多步灰色广义预测控制算法,采用神经网络对灰色系统的建模误差进行预测,同时根据新信息优先的原则,用最新预测误差不断更新神经网络建模数据,对新出现的误差具有动态补偿动力,最终预测值为模型预测值与预测误差之和,有效地抑制模型误差的影响,增强灰色广义预测的鲁棒性.仿真结果验证了该算法的有效性.(本文来源于《甘肃科学学报》期刊2006年03期）
灰色广义预测控制论文开题报告
（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：
将控制对象视为灰色系统,建立了基于灰色理论的广义预测模型(GM(1,2)-GPC),并将该模型的丢番图解与传统PID控制算法相结合,实现了PID参数的自适应整定。对系统模型中的参数通过递推最小二乘法进行辨识。建立的PID新算法为解决系统时滞问题提供了新的思路。仿真结果表明,预测控制算法具有超调量小、收敛速度快、鲁棒性强及较好的适应性和工程应用前景。
（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。
灰色广义预测控制论文参考文献
[1].肖新平,刘军,郭欢.广义累加灰色预测控制模型的性质及优化[J].系统工程理论与实践.2014
[2].王江荣.基于灰色广义预测模型的自适应PID控制算法[J].电气自动化.2013
[3].韩合新.灰色预测与灰色广义时滞系统的鲁棒H_∞控制[D].东北大学.2011
[4].李斌,郭凤仪,贾巍,赵奇.灰色广义预测控制在锅炉汽包水位控制中的应用研究[J].计算机测量与控制.2010
[5].张钰,刘秋红,吴长新.基于灰色广义预测的自动控制技术及应用[J].计算机测量与控制.2009
[6].黄继,种晓丽.广义累加灰色预测控制模型及其优化算法[J].系统工程理论与实践.2009
[7].张钰,刘秋红,吴长新.基于灰色广义预测的自动控制系统[J].微计算机信息.2009
[8].陈文菊.广义预测灰色自校正控制算法的研究[D].哈尔滨理工大学.2008
[9].王天堃,周黎辉,韩璞,徐大平.基于灰色广义预测控制的网络化控制系统丢包补偿[J].信息与控制.2007
[10].郭艳杰,李平,崔畅.基于神经网络误差修正的灰色广义预测控制[J].甘肃科学学报.2006