导读:本文包含了自校正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:主汽温度,广义预测控制,模糊神经网络,权重因子
自校正广义预测控制论文文献综述
王懋譞,王永富,柴天佑,张晓宇[1]（2019）在《基于权重因子自校正的主汽温度外挂广义预测串级控制》一文中研究指出针对锅炉主汽温度系统存在大惯性、大时滞、不确定扰动等复杂动态特性,使得采用传统串级PI控制出现超调量大、收敛速度慢等问题,本文提出了一种基于权重因子自校正的外挂广义预测串级控制器。本文首先采用模糊神经网络实时辨识面向控制的主汽温度模型,然后设计了广义预测串级控制器。接下来本文对广义预测串级控制器中的权重因子进行动态模糊校正,进一步提高主汽温度系统动态响应速度和稳定性,通过对比仿真实验验证了广义预测(GPC-PI)串级控制器优于传统(PI-PI)串级控制器。最后考虑到电厂DCS实际系统已运行、安全问题以及风险责任等因素,将本文理想的(GPC-PI)串级控制方法改造成外挂广义预测串级控制(GPC-PI-PI)应用于电厂锅炉主汽温度控制,既保证了控制效果又规避了风险责任。(本文来源于《第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）摘要集》期刊2019-07-31）
郭思维[2]（2014）在《一类隐式广义预测自校正控制及MATLAB仿真》一文中研究指出在自校正调节器的基础上提出的广义预测控制,作为一种新型的远程预测控制方法,集多种算法的优点为一体,具有较好的性能。隐式广义预测自校正控制是广义预测控制的一种修正算法,不辨识对象参数模型,而是根据输入输出数据直接辨识求取最优控制律中的参数,因而避免了在线求解Diophantine方程所带来的大量中间运算,减少了工作量,节省了时间。仿真结果表明,算法具有控制性能良好,使用范围广,鲁棒性强等特点。(本文来源于《企业科技与发展》期刊2014年12期）
齐凯,陈一飞[3]（2013）在《温室温度环境的隐式广义预测自校正控制研究》一文中研究指出基于温室环境中温度控制的特点,在分析预测控制算法基础之上,建立起温室温度控制系统的CARIMA模型,即:受控的自回归积分滑动平均模型,并将预测控制算法引入温室温度环境控制系统当中。用MATLAB对温室温度环境的GPC系统进行了仿真。结果表明:所建立的CARIMA模型能较好的反应温室温度环境的动态特性;GPC控制算法控制精度高、鲁棒性好,对系统模型精确性要求不高,能有效的克服常规PID控制算法在温室温度环境控制系统中所存在的响应速度慢,控制精度不甚理想的缺点。(本文来源于《沈阳农业大学学报》期刊2013年03期）
白燕,任庆昌[4]（2012）在《变风量集中空调变静压广义预测自校正控制与节能技术研究》一文中研究指出分析了变风量集中空调系统的构成及特点,在实验平台上对定静压及变静压控制策略进行了能耗分析,结果表明变静压控制策略节能达12.86%。针对静压控制系统非线性、时变性及被控对象建模困难等特点,设计了广义预测自校正控制算法,在仿真实验的基础上,将其用于风系统变静压控制策略的实现。仿真及实验结果表明,该算法在具有较强跟踪及抗干扰能力的同时具有较大的节能潜力。(本文来源于《暖通空调》期刊2012年12期）
符晓玲[5]（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）
符晓玲[6]（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）
杨洪祥,王瑞华,朱世宁,王普[7]（2009）在《变风量空调末端广义预测自校正控制》一文中研究指出变风量空调具有非线性、大延时、时变等特点,被控对象的精确数学模型难以建立,对于此类系统常规PID控制难以取得理想控制效果。为了提高变风量空调控制的稳定性、保证室内舒适,将广义预测自校正控制应用于变风量空调末端控制。考虑到系统具有时变性,采用变遗忘因子最小二乘法在线辨识系统参数,实现在线自校正功能;采用隐式求解方法,减小了广义预测算法的计算量;结合串级控制结构,以变风量空调末端风阀开度为中间被调量,设计了串级广义预测自校正控制。建立变风量空调房间和末端装置的数学模型,在此基础上进行仿真研究。仿真结果表明,广义预测自校正控制具有较强的跟踪性能、抗干扰能力及鲁棒性,能够满足变风量空调末端的控制要求。(本文来源于《控制工程》期刊2009年S2期）
郑威,石红瑞[8]（2009）在《隐式广义预测自校正控制算法及其在氯化聚乙烯生产中的应用研究》一文中研究指出广义预测控制具有柔化作用、多步预测、滚动优化和在线自适应校正等优点,能直接处理具有大滞后和不确定性的工业对象。该文采用隐式广义预测自校正控制算法,并将其应用于氯化聚乙烯生产控制中,仿真结果表明,该算法适用范围广,提高了控制精度。(本文来源于《工业仪表与自动化装置》期刊2009年02期）
时谦,梁岚珍[9]（2009）在《多变量系统的隐式广义预测自校正控制算法》一文中研究指出针对双输入双输出机炉协调控制系统,介绍了一种隐式广义预测自校正控制算法并对其进行仿真研究,分析仿真结果,总结参数变化对整个系统性能的影响,结果证实了算法的有效性。(本文来源于《自动化技术与应用》期刊2009年03期）
刘勇[10]（2008）在《双率采样数据系统自校正广义预测控制方法》一文中研究指出传统离散时间采样数据系统,假设输入信号更新速率和输出信号采样速率相等,这类系统简称为单率采样数据系统。然而,在许多化工过程中,由于硬件条件的限制,系统的采样输出周期往往要比系统控制输入周期大。这样,在同一个控制系统中就出现了两组甚至多组不同频率的采样数据,对应得到的系统称为双率或多率采样数据系统。研究对这类系统广义预测控制具有重要的理论意义和实际应用价值。论文在查阅了双率(多率)辨识和预测控制文献基础上,讨论了带有不同噪声的双率系统控制问题,将双率系统参数辨识方法与广义预测控制算法相结合,提出了一些新的双率采样数据系统的控制算法,取得了如下主要成果。1.针对参数未知的确定性双率采样数据系统,阐述了基于参数估计的自校正广义预测控制策略,采用了递推最小二乘辨识算法估计系统模型参数,提出了确定性双率系统自校正广义预测控制方法。2.针对双率随机系统模型(ARX模型),应用了递推最小二乘辨识算法对系统模型参数进行估计,然后应用自校正广义预测控制原理,提出了随机系统的最小二乘参数估计的自校正广义预测控制方法。又使用多项式变换技术导出了双率系统数学模型,提出了基于多项式变换的最小二乘参数估计自校正广义预测控制方法,仿真例子说明提出的控制算法能够跟踪系统参考轨迹。3.针对双率随机系统,应用了随机梯度辨识算法来估计系统模型参数,然后应用自校正广义预测控制原理,提出了基于随机梯度参数估计的双率随机系统自校正广义预测控制方法和基于多项式变换的随机梯度参数估计的自校正广义预测控制方法,仿真例子得到了满意的效果。4.论文进一步研究了有色噪声干扰(ARMAX系统模型)的双率随机系统预测控制问题,采用多项式变换技术,用增广最小二乘算法和增广随机梯度算法来估计双率系统模型参数,并应用广义预测控制原理,提出了有色噪声干扰的双率随机系统自校正广义预测控制方法,给出了仿真例子。论文最后对整篇论文做了一个简短的总结,提出了一些在研究过程中尚未解决的问题,并为今后的研究指明了方向。(本文来源于《江南大学》期刊2008-07-01）
自校正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：
在自校正调节器的基础上提出的广义预测控制,作为一种新型的远程预测控制方法,集多种算法的优点为一体,具有较好的性能。隐式广义预测自校正控制是广义预测控制的一种修正算法,不辨识对象参数模型,而是根据输入输出数据直接辨识求取最优控制律中的参数,因而避免了在线求解Diophantine方程所带来的大量中间运算,减少了工作量,节省了时间。仿真结果表明,算法具有控制性能良好,使用范围广,鲁棒性强等特点。
（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。
自校正广义预测控制论文参考文献
[1].王懋譞,王永富,柴天佑,张晓宇.基于权重因子自校正的主汽温度外挂广义预测串级控制[C].第30届中国过程控制会议（CPCC2019）摘要集.2019
[2].郭思维.一类隐式广义预测自校正控制及MATLAB仿真[J].企业科技与发展.2014
[3].齐凯,陈一飞.温室温度环境的隐式广义预测自校正控制研究[J].沈阳农业大学学报.2013
[4].白燕,任庆昌.变风量集中空调变静压广义预测自校正控制与节能技术研究[J].暖通空调.2012
[5].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
[6].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
[7].杨洪祥,王瑞华,朱世宁,王普.变风量空调末端广义预测自校正控制[J].控制工程.2009
[8].郑威,石红瑞.隐式广义预测自校正控制算法及其在氯化聚乙烯生产中的应用研究[J].工业仪表与自动化装置.2009
[9].时谦,梁岚珍.多变量系统的隐式广义预测自校正控制算法[J].自动化技术与应用.2009
[10].刘勇.双率采样数据系统自校正广义预测控制方法[D].江南大学.2008