导读:本文包含了自适应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:离线辨识,微型燃气轮机,粒子群算法,自适应广义预测控制
自适应广义预测控制论文文献综述
马草原,朱信尚,韩永刚,高爱杰[1]（2019）在《基于PSO的自适应广义预测微燃机控制》一文中研究指出针对微型燃气轮机运行时的大时滞、非线性和时变性等特点,基于系统辨识理论和自适应广义预测控制算法设计了一种微型燃气轮机的转速控制器。首先,通过现场采集微型燃气轮机转速控制系统输入(燃料量)-输出(控制转速)的数据,利用变遗忘因子递推最小二乘算法(FFRLS)进行离线辨识,辨识出微型燃气轮机转速控制系统在特定负荷工况下的受控自回归积分滑动平均模型(CARIMA)。然后,基于所辨识的CARIMA模型,研究并设计了基于粒子群算法(PSO)的自适应广义预测控制器。最后,在MATLAB仿真软件中进行了仿真。仿真结果表明,当系统负荷发生突变时,燃料量流量响应迅速,控制转速超调量较小,过渡过程时间较短,跟踪效果好,鲁棒性较强,控制性能好。(本文来源于《控制工程》期刊2019年02期）
杨振村[2]（2016）在《高速动车组双自适应多变量广义预测控制方法》一文中研究指出高速动车组复杂的运行过程是巨变的非线性动力学过程。随着高速动车组运行速度越来越快,其非线性过程更加剧烈,传统针对中低速列车的运行控制方法不能准确描述高速动车组的动态过程。因此,研究高速动车组在动态运行环境下的有效控制算法,使其在采用有效控制算法设计的控制器作用下安全、稳定、高效运行有重要的研究意义。本论文的具体研究如下:1、针对高速动车组的运行过程,分别介绍了单质点建模和多质点的分布式建模方法,并分析了两种方法的优缺点。根据高速动车组运行过程模型参数具有时变的特点,采用具有自适应建模和同步调优控制器参数功能的双自适应广义预测控制方法,研究出相应的控制器对高速动车组的运行过程进行速度跟踪控制。首先采用递推最小二乘法实时辨识列车运行过程模型参数,然后根据所得参数自适应建模并计算控制器调优参数,进而计算出高速列车需要施加的牵引/制动力,并设计确保控制器稳定的监督机制,实现高速列车对给定速度的高精度跟踪。仿真结果表明双自适应广义预测控制器的有效性,在遇到未知干扰时仍能确保列车安全、稳定地运行,其控制效果明显优于单一自适应控制器。2、考虑到高速动车组由多动力单元组成,在双自适应广义预测控制器的基础上,结合多变量广义预测控制算法,设计了高速动车组的双自适应多变量广义预测控制器。首先采用递推最小二乘法实时辨识各动力单元的模型参数,然后根据模型参数对每个动力单元自适应建模并计算控制器调优参数,并设计了监控单元确保控制器稳定实现。以CRH380A型高速动车组为仿真验证对象,仿真结果验证了本文所设计的控制器对给定速度曲线有精确的跟踪能力,跟踪效果明显优于传统PID等控制器。本文的研究工作,对高速动车组实现安全、舒适、正点运行具有一定的理论意义。同时为进一步对列车自动驾驶(ATO)运行控制提供了参考。(本文来源于《华东交通大学》期刊2016-06-30）
刘盼[3]（2016）在《高速动车组改进广义预测自适应速度跟踪控制》一文中研究指出高速动车组运行控制方法的研究是实现高速动车组自动驾驶的关键。由于高速动车组运行环境复杂,因此高速动车组运行过程是一个强非线性、强干扰、多约束等特点的复杂动力学系统。设计自适应能力强、鲁棒性能好的控制策略,实现高速动车组速度高精度跟踪控制具有重要的意义。针对高速动车组运行过程模型参数时变的特点,本文提出了改进广义预测自适应控制算法对高速动车组进行速度跟踪控制。具体研究如下:1、根据现场采集的CRH380AL型高速动车组实际运行数据,经过数据处理后利用回声状态网络对高速动车组运行过程进行系统辨识,针对回声状态网络关键参数选取困难问题,利用微粒群优化算法对关键参数进行优化,建立高速动车组非线性模型,并与动态递归型Elman神经网络辨识性能作对比。仿真结果表明,回声状态网络能够克服递归神经网络记忆逐渐消退问题,具有更强的非线性动态系统逼近能力和自适应能力,列车实际运行数据测试验证结果表明,回声状态网络结构模型能够较为完整的描述高速动车组运行过程。2、针对高速动车组在运行的过程中动力学模型参数会发生变化,甚至参数会发生突变,本文设计了改进的广义预测(JGPC)自适应控制算法。针对传统GPC算法计算量大、算法复杂,鲁棒性不强等缺点,提出了JGPC。利用FFRELS在线实时估计并更新高速动车组动力学模型参数,对JGPC算法模型进行修正。JGPC自适应控制算法能够在较长时域长度通过多步预测、滚动优化以及反馈校正对开环不稳定系统、非最小相位系统、大延迟系统进行控制,而且具有较好的控制性能。3、以CRH380AL型高速动车组为研究对象,对本文所提出的JGPC自适应控制算法进行验证并测试其控制性能。仿真结果表明,改进的广义预测自适应控制算法能够实现高速动车组速度高精度跟踪,鲁棒性强,而且能够满足高速动车组安全、舒适等运行要求。(本文来源于《华东交通大学》期刊2016-06-30）
许玉格,邓文凯,张雍涛[4]（2015）在《特殊天气污水溶解氧浓度的自适应广义预测控制》一文中研究指出污水处理过程具有非线性、时变、大滞后的特点,尤其在雨天暴雨等特殊天气下,污水的入水波动会对控制器造成严重干扰;文中提出一种基于模糊神经网络模型的自适应广义预测控制算法,实现对污水处理过程中溶解氧浓度的实时控制;该算法利用反馈线性化思想实现自适应广义预测控制器的设计,在证明其李雅普诺夫稳定的同时,得到修正系统的受控自回归积分滑动平均模型参数自适应规则,动态调整模型参数使系统跟踪误差达到最小;仿真实验结果表明,该算法能够稳定、快速地控制溶解氧浓度,具有较强的抗干扰能力和鲁棒性,该控制算法特别适合用于污水处理过程的特殊天气(如雨天和暴雨天)中。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2015年12期）
李中奇,杨振村,杨辉,刘杰民[5]（2015）在《高速列车双自适应广义预测控制方法》一文中研究指出针对单一广义预测控制器在控制过程中只修改模型参数而不修改控制器参数,导致列车在启动和制动阶段控制效果较差这一问题,采用双自适应广义预测控制方法,设计高速列车双自适应广义预测控制器实现对高速列车运行过程的自动控制。该控制器采用具有可变遗忘因子的递推最小二乘法实时辨识列车运行过程模型的参数,根据辨识得到的模型参数自适应建模且修正控制器的调优参数,进而计算出高速列车需要施加的牵引/制动力,并设计确保控制器稳定的监督机制,实现高速列车对给定速度的高精度跟踪。仿真结果表明:双自适应广义预测控制器对给定速度和位移均有高精度的跟踪能力,在遇到未知干扰时仍能确保列车安全、稳定地运行,其控制效果明显优于单一自适应控制器。(本文来源于《中国铁道科学》期刊2015年06期）
卢丹丹,袁枫林,丁帅,薄翠梅[6]（2015）在《间歇反应器自适应广义预测控制研究》一文中研究指出间歇反应器温度控制是生产合格产品和提升产品质量的关键。针对一类间歇式连串反应过程动态特性,提出采用自适应广义预测控制算法设计串级控制策略(GPC-PID)。该控制策略在"夹套温度-反应器温度"回路采用自适应广义预测控制,输出作为PID控制器的给定,通过PID调节热水/冷水流量达到温度跟踪的目的。通过在一类间歇式连串反应器进行仿真实验验证,并将控制效果与传统PID控制进行对比分析,仿真结果表明提出的先进控制可以很好的跟踪给定的最佳温度设定轨迹。(本文来源于《控制工程》期刊2015年05期）
刘飞飞,祝恩宇,李俊荣[7]（2015）在《钨碱煮工艺温度的自适应广义预测控制研究》一文中研究指出针对钨碱煮工艺过程的不连续、大时滞、非稳态等特点以及生产现场采用PID控制或人工经验调节钨碱煮过程温度难于满足工艺要求的问题,分别研究了广义预测控制(GPC)和自适应广义预测控制(AGPC)对钨碱煮工艺温度的控制,设计了基于GPC和AGPC的钨碱煮工艺温度控制系统,并分别做了MATLAB仿真分析。结果表明:钨碱煮工艺温度AGPC控制系统的超调量小、整定时间短,对系统参数时变和外界干扰的鲁棒性强,且优于GPC控制,能较好满足钨碱煮工艺温度的控制要求。(本文来源于《中国钨业》期刊2015年03期）
张雍涛[8]（2015）在《基于自适应模糊广义预测控制的污水溶解氧浓度控制研究》一文中研究指出人类社会的形成、发展与进步离不开水资源。然而日益严重水资源污染问题使得其自身的可持续性面临着前所未有的挑战,反过来又威胁到人类自身。本文将以已有污泥处理工艺为基础,针对其中好氧池中溶解氧浓度(Dissolved Oxygen,简称DO)的建模与控制问题,研究相应的建模算法与控制算法。文中所采用的污水基准仿真平台(Benchmark Simulation Model no.1,简称BSM1)采用污水处理行业应用广泛的活性污泥法污水处理工艺A2/O,为污水处理行业研究与比较不同控制方案的优劣提供了一个标准仿真平台。针对其中活性污泥1号模型(Activated Sludge Model No.1,简称ASM1)中好氧池中溶解氧浓度指标,研究溶解氧浓度的建模和控制问题,并对建模所得模型和所设计控制器进行了仿真研究,实验结果验证了相应建模算法的建模精度与泛化能力,以及相应控制算法的鲁棒性与收敛性等特点。文中研究内容包括叁部分:(1)针对溶解氧浓度的建模问题,采用一种广义动态模糊神经网络建模方法来得到溶解氧浓度的受控自回归积分滑动平均模型(Controlled Auto Regressive Integrated Moving Average,简称CARIMA),其中隶属度函数采用椭圆基函数(Elliptic Basis Function,简称EBF)的形式,实现其宽度根据输入变量的重要性来调整,同时它具有在线学习、规则自组织和修剪特性,仿真结果表明其具有较高的建模精度和泛化能力。(2)基于所得DO浓度的CARIMA模型,设计其广义预测控制器(Generalized Predictive Control,简称GPC),根据系统输出误差,利用Diophantine方程递推求解控制增量,实现滚动优化与反馈校正,并将所设计控制器应用于BSM1仿真平台中的好氧池模型中,仿真结果显示在晴天情况下,相比于PID控制器,GPC有明显的控制性能优势。(3)针对GPC算法在雨天和暴雨天等较大干扰时所存在的稳定性问题,文中提出一种自适应模糊广义预测控制(Fuzzy Adaptive Generalized Predictive Control,简称AFGPC)算法,在证明其李雅普诺夫稳定性的前提下,计算得到DO的CARIMA模型的自校正规则,实现一种显式自适应控制算法,使得在存在较大外界干扰的情况下也能够实现DO浓度的稳定控制及较好的跟踪性能。(本文来源于《华南理工大学》期刊2015-03-12）
葛俊峰[9]（2015）在《基于广义预测自适应控制的电力系统稳定器》一文中研究指出电力系统稳定器自20世纪60年代提出以来,在电力系统的稳定运行中发挥了至关重要的作用,但是传统电力系统稳定器的缺点在于缺乏改变系统运行状态的适应能力,提高控制与调节电力系统自适应能力的控制方法成为电力系统研究的热点话题。该文分析了广义预测自适应控制的特征,并以实例分析了基于广义预测自适应控制的电力系统稳定器,以供参考。(本文来源于《科技资讯》期刊2015年02期）
李立刚,张朝晖,昂扬,王多才,戴永寿[10]（2014）在《基于改进自适应广义预测控制的天然气分输站压力控制》一文中研究指出针对天然气长输管网分输站用气量大范围波动以及调节阀死区较大引起的压力控制不平稳问题,常规的机理建模难以建立准确的控制模型,控制参数难以整定.本文采用改进自适应广义预测控制进行分输压力控制,先对系统模型进行在线辨识,然后由辨识模型的阶跃响应系数计算G矩阵和预测向量,避免G矩阵不收敛且无需进行Diophantine方程计算;同时针对阀门死区的问题提出了改善方法,并在实际应用中取得较好效果,说明了该方法的有效性.(本文来源于《信息与控制》期刊2014年05期）
自适应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：
高速动车组复杂的运行过程是巨变的非线性动力学过程。随着高速动车组运行速度越来越快,其非线性过程更加剧烈,传统针对中低速列车的运行控制方法不能准确描述高速动车组的动态过程。因此,研究高速动车组在动态运行环境下的有效控制算法,使其在采用有效控制算法设计的控制器作用下安全、稳定、高效运行有重要的研究意义。本论文的具体研究如下:1、针对高速动车组的运行过程,分别介绍了单质点建模和多质点的分布式建模方法,并分析了两种方法的优缺点。根据高速动车组运行过程模型参数具有时变的特点,采用具有自适应建模和同步调优控制器参数功能的双自适应广义预测控制方法,研究出相应的控制器对高速动车组的运行过程进行速度跟踪控制。首先采用递推最小二乘法实时辨识列车运行过程模型参数,然后根据所得参数自适应建模并计算控制器调优参数,进而计算出高速列车需要施加的牵引/制动力,并设计确保控制器稳定的监督机制,实现高速列车对给定速度的高精度跟踪。仿真结果表明双自适应广义预测控制器的有效性,在遇到未知干扰时仍能确保列车安全、稳定地运行,其控制效果明显优于单一自适应控制器。2、考虑到高速动车组由多动力单元组成,在双自适应广义预测控制器的基础上,结合多变量广义预测控制算法,设计了高速动车组的双自适应多变量广义预测控制器。首先采用递推最小二乘法实时辨识各动力单元的模型参数,然后根据模型参数对每个动力单元自适应建模并计算控制器调优参数,并设计了监控单元确保控制器稳定实现。以CRH380A型高速动车组为仿真验证对象,仿真结果验证了本文所设计的控制器对给定速度曲线有精确的跟踪能力,跟踪效果明显优于传统PID等控制器。本文的研究工作,对高速动车组实现安全、舒适、正点运行具有一定的理论意义。同时为进一步对列车自动驾驶(ATO)运行控制提供了参考。
（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。
自适应广义预测控制论文参考文献
[1].马草原,朱信尚,韩永刚,高爱杰.基于PSO的自适应广义预测微燃机控制[J].控制工程.2019
[2].杨振村.高速动车组双自适应多变量广义预测控制方法[D].华东交通大学.2016
[3].刘盼.高速动车组改进广义预测自适应速度跟踪控制[D].华东交通大学.2016
[4].许玉格,邓文凯,张雍涛.特殊天气污水溶解氧浓度的自适应广义预测控制[J].计算机测量与控制.2015
[5].李中奇,杨振村,杨辉,刘杰民.高速列车双自适应广义预测控制方法[J].中国铁道科学.2015
[6].卢丹丹,袁枫林,丁帅,薄翠梅.间歇反应器自适应广义预测控制研究[J].控制工程.2015
[7].刘飞飞,祝恩宇,李俊荣.钨碱煮工艺温度的自适应广义预测控制研究[J].中国钨业.2015
[8].张雍涛.基于自适应模糊广义预测控制的污水溶解氧浓度控制研究[D].华南理工大学.2015
[9].葛俊峰.基于广义预测自适应控制的电力系统稳定器[J].科技资讯.2015
[10].李立刚,张朝晖,昂扬,王多才,戴永寿.基于改进自适应广义预测控制的天然气分输站压力控制[J].信息与控制.2014