导读:本文包含了多变量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:广义预测控制,特征变量,模式运动空间,模式类别变量
多变量广义预测控制论文文献综述
吴金霞[1]（2019）在《一种特征变量广义预测控制方法》一文中研究指出针对一类具有统计运动规律的复杂生产过程系统难以控制问题,提出了一种新的广义预测控制方法,即直接利用特征向量而非状态变量,通过工况模式所属类别的变化来描述系统的动力学特性,进行控制器设计.在前期二维工作的基础上,将该方法推广到高维.以叁维情形为例,根据安阳钢铁厂400烧结机的实际工况数据,首先提取工况特征变量并进行模式类别划分,其次通过定义描述模式运动的变量来建立系统的预测模型,最后根据新变量进行广义预测控制.研究结果表明:该方法能够有效描述系统的统计特性,并根据实际工况数据及预测模型直接辨识得到控制器中的参数,对系统进行了有效的控制,解决了该类系统难以控制问题.(本文来源于《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
张晓东,王鹏飞,刘乐[2]（2019）在《基于多变量广义预测控制算法的脱硝优化研究及应用》一文中研究指出大型火力发电机组脱硝系统被控对象具有大迟延、大惯性、受干扰因素多以及不同负荷下的被控对象模型变化大等特性,传统的PID控制不能满足控制要求。为解决这一问题,利用递推最小二乘法(recursiveleastsquare,RLS)建立了脱硝系统多变量模型,并基于多变量广义预测控制构建了脱硝系统优化控制策略,同时将该策略应用于某电厂330 MW亚临界机组。实践结果表明:无论是稳态工况还是复杂的变负荷工况,脱硝优化控制策略都能够很好地控制脱硝系统出口NO_x浓度,大大降低了NO_x浓度的波动,减少了尿素使用量,实现了脱硝系统稳定经济运行。(本文来源于《中国电力》期刊2019年10期）
黄庆庆,薄翠梅,卢丹丹[3]（2016）在《苯胺加氢反应过程的多变量解耦广义预测控制》一文中研究指出针对苯胺加氢间歇反应具有高度不确定性和交叉耦合性,传统PID控制器很难达到理想控制品质,本文采用阶梯控制策略设计多变量广义预测控制(GPC)解耦控制系统。首先针对系统的交叉耦合性,对目标函数解耦算法进行了简化设计以有效减少计算量;然后利用GPC策略构建一个双输入双输出解耦GPC系统;最后将多变量解耦GPC控制与传统PID变结构控制进行对比分析,模拟仿真效果验证了该控制系统的有效性和强鲁棒性。(本文来源于《华东理工大学学报(自然科学版)》期刊2016年03期）
杨振村[4]（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）
郭伟,陈琛,王汉杰,夏友亮,郁振波[5]（2016）在《一种改进的多变量广义预测控制在球磨机制粉系统中的应用》一文中研究指出针对球磨机制粉系统的多变量、强耦合、时变性等复杂特性,提出了一种具有比例、积分、微分结构的多变量广义预测控制算法(MIMOPID-GPC)。具有PID的反馈结构和广义预测控制的预测系统输出功能。采用建立在差分方程基础上的状态空间方程作为预测模型,不需递推求解Diophantine方程,计算量减小,算法简化,实用性增强。李雅普诺夫第二方法证明了推导出的控制律可以保证系统闭环稳定。仿真结果表明,该算法是有效性的。(本文来源于《控制工程》期刊2016年01期）
王婵婵[6]（2015）在《多变量广义预测控制在锅炉燃烧系统中的应用研究》一文中研究指出锅炉燃烧控制系统不仅是一个复杂的多变量系统,并且还存在着大惯性滞后、在一定程度表现出非线性等特点,这就使得常规的PID算法不能很好地满足其要求,作为一种从工业生产过程中发展起来的新型算法,广义预测控制对于解决这类问题具有很好地控制效果。本文将多变量广义预测控制算法应用于锅炉燃烧系统中,得到了良好地仿真效果。本文主要从以下几个方面进行了研究,并取得一定的研究成果。(1)在了解锅炉燃烧系统工艺和控制要求的前提下,对各环节提出针对不同情况下的具体控制方案,而后分析了锅炉燃烧控制系统的难点,针对传统PID算法在处理这类复杂工业过程时未能得到满意的效果,于是提出把多变量广义预测控制这种对模型要求低且适合大时滞非最小相位系统的算法应用其中。(2)首先介绍了预测控制算法的理论,而后从单变量和多变量系统两个方面系统地阐述了广义预测控制算法,了解到传统算法在线计算量大这一实际问题,于是提出改进的广义预测控制,并通过仿真实例对该算法的可行性进行了研究。(3)通过对传统PID控制在锅炉燃烧系统中存在的一些问题,提出了把改进的多变量广义预测控制算法应用到锅炉燃烧系统中,以某电厂锅炉燃烧系统为例,进行仿真研究,根据仿真结果分析该算法的可行性。(本文来源于《青岛科技大学》期刊2015-05-28）
李奇安,邵明新,李悦[7]（2013）在《基于遗传算法的多变量增量型广义预测控制》一文中研究指出针对多变量增量型广义预测控制算法增量系数难于根据系统特性选择的问题,提出基于遗传算法的多变量增量型广义预测控制算法。多变量增量型广义预测控制算法通过将求解出来的控制增量分别乘以相应的增量系数,来提高系统的鲁棒性和稳定性,同时采用阶梯式的控制策略降低多变量广义预测控制算法的计算量,运用改进的遗传算法优化整定多变量增量型广义预测控制的增量系数增强系统的跟踪特性。通过原油常压塔的侧线产品质量控制的仿真,验证了该方法有较好的鲁棒性和抗干扰性。(本文来源于《江南大学学报(自然科学版)》期刊2013年05期）
李奇安,金鑫[8]（2013）在《对角CARIMA模型多变量广义预测近似解耦控制》一文中研究指出针对多变量系统中存在的强耦合,提出基于对角CARIMA模型的多变量广义预测控制近似解耦算法.根据对角CARIMA模型中的A和C矩阵为对角形式的特点,将多输入多输出系统分解为多个多输入单输出系统进行预测和控制,一定程度上降低了变量之间的耦合性.根据模型预测值与参考轨迹之间的偏差实时调整目标函数中跟踪误差的加权系数,达到进一步降低各个回路之间耦合的目的.加权系数调整的基本原则是,每个输出跟踪误差的加权系数是由其他输出在同时刻偏离参考轨迹的加权误差平方和构成.当某个输出偏离目标值时,其他输出的跟踪误差权值相对增大,以避免输出之间的相互扰动,达到近似解耦的目的.利用单变量GPC、多变量MGPC、基于设定值观测器解耦的MGPC以及提出的近似解耦方法,分别对温室温度和相对湿度控制系统进行仿真实验.仿真结果显示,近似解耦算法控制平稳,输出变量之间的相互扰动显着降低.(本文来源于《浙江大学学报(工学版)》期刊2013年10期）
陈景召,刘斌,蒋峥[9]（2013）在《基于PLC的多变量广义预测控制模块设计》一文中研究指出针对工业过程中常见的非线性、慢时变及多变量耦合等系统,在西门子S7-300 PLC上,设计了一款通用型多变量广义预测控制算法模块。首先,选取了一种广义预测隐式算法加以分析,初步验证了其控制性能和在PLC上的可移植性;然后,采用符合IEC61131-3标准的结构化控制语言实现了PLC平台上的算法模块编程;最后通过硬件PLC结合工业组态软件的试验给出了模块应用于PLC程序设计的一般步骤;试验结果验证了该模块的有效性和通用性。(本文来源于《电子设计工程》期刊2013年15期）
曼吉德（Aljunaid）[10]（2013）在《DMC-PID串级控制及多变量广义预测控制算法研究》一文中研究指出模型预测控制是近年来发展起来的一类新型的计算机控制算法。由于它采用多步测试、滚动优化和反馈校正等控制策略,因而控制效果好,适用于控制不易建立精确数学模型且比较复杂的工业生产过程,所以它一出现就受到国内外工程界的重视,并已在石油、化工、电力、冶金、机械等工业部门的控制系统得到了成功的应用。现在比较流行的预测控制算法包括有：模型算法控制(MAC)；动态矩阵控制(DMC)；广义预测控制(GPC)；广义预测极点(GPP)控制；内模控制(IMC)；推理控制(IC)等等。本文主要是研究预测控制系统算法及其应用,在分析总结前人关于预测控制系统、发展历史和研究现状的基础上,研究了动态矩阵控制(DMC)的基本原理,DMC算法的在线工作,讨论了动态矩阵控制的参数设计与参数整定方法。考察了广义预测控制(GPC)的基本原理及广义预测控制的基本算法。本文提出了一种改进的DMC-PID串级控制的方法。该方法有较好的静态动态调节品质和很强的鲁棒性。通过仿真证明,采用DMC-PID串级控制算法,控制系统具有很强的抗干扰能力,明显改善了系统的动态响应能力。最后将该方法应用在蒸发器过热度系统上,且在Matlab中实现对DMC-PID串级控制系统的仿真。本文研究了一种改进的多变量广义预测控制算法,此算法具有隐式解耦的功能,即可以有效地克服传统分散控制、解耦控制的繁琐和缺陷。主要是在对单变量隐式广义预测控制算法仿真的基础上,通过将目标函数分散化和把输入/输出的交换影响前馈解耦,使多变量系统问题转化为单变量系统设计问题。利用MATLAB建立多变量隐式广义预测控制系统,对系统进行仿真。论文通过仿真实验验证了算法的有效性。仿真结果表明该算法在鲁棒性、跟踪性和抗干扰能力等方面都具有良好的性能,且能不稳定的“非最小相位系统”进行控制。(本文来源于《华东理工大学》期刊2013-05-24）
多变量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：
大型火力发电机组脱硝系统被控对象具有大迟延、大惯性、受干扰因素多以及不同负荷下的被控对象模型变化大等特性,传统的PID控制不能满足控制要求。为解决这一问题,利用递推最小二乘法(recursiveleastsquare,RLS)建立了脱硝系统多变量模型,并基于多变量广义预测控制构建了脱硝系统优化控制策略,同时将该策略应用于某电厂330 MW亚临界机组。实践结果表明:无论是稳态工况还是复杂的变负荷工况,脱硝优化控制策略都能够很好地控制脱硝系统出口NO_x浓度,大大降低了NO_x浓度的波动,减少了尿素使用量,实现了脱硝系统稳定经济运行。
（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。
多变量广义预测控制论文参考文献
[1].吴金霞.一种特征变量广义预测控制方法[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版).2019
[2].张晓东,王鹏飞,刘乐.基于多变量广义预测控制算法的脱硝优化研究及应用[J].中国电力.2019
[3].黄庆庆,薄翠梅,卢丹丹.苯胺加氢反应过程的多变量解耦广义预测控制[J].华东理工大学学报(自然科学版).2016
[4].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
[5].郭伟,陈琛,王汉杰,夏友亮,郁振波.一种改进的多变量广义预测控制在球磨机制粉系统中的应用[J].控制工程.2016
[6].王婵婵.多变量广义预测控制在锅炉燃烧系统中的应用研究[D].青岛科技大学.2015
[7].李奇安,邵明新,李悦.基于遗传算法的多变量增量型广义预测控制[J].江南大学学报(自然科学版).2013
[8].李奇安,金鑫.对角CARIMA模型多变量广义预测近似解耦控制[J].浙江大学学报(工学版).2013
[9].陈景召,刘斌,蒋峥.基于PLC的多变量广义预测控制模块设计[J].电子设计工程.2013
[10].曼吉德（Aljunaid）.DMC-PID串级控制及多变量广义预测控制算法研究[D].华东理工大学.2013