搜索结果: 1-15 共查到“信息科学与系统科学 预测控制”相关记录49条 . 查询时间(0.251 秒)
屏栅电源新型双全桥拓扑的模型预测控制
屏栅电源 双全桥变换器 小信号建模 模型预测控制
2024/3/15
针对屏栅电源的传统PID双闭环控制精度低及鲁棒性弱的问题，提出了电流内环采用PID控制器、电压外环采用MPC控制器的双闭环控制方法。该方法首先分析了新型双全桥拓扑的结构及工作模式，其次根据拓扑建立小信号模型并设计电流内环控制器参数，将内环作为被控对象建立预测模型并完成MPC控制器设计。为验证MPC双闭环控制方法的合理性，最后在Matlab中搭建MPC双闭环控制和PID双闭环控制进行对比。仿真实验表...
参数失配LCL型并网逆变器模型预测控制方法研究
LCL型并网逆变器 模型预测控制 鲁棒性 参数失配
2024/3/15
针对LCL型并网逆变器模型预测控制过于依赖精确的数学模型且鲁棒性能差等问题，提出一种参数失配情况下的并网逆变器模型预测控制策略。根据LCL型并网逆变器的状态量建立离散参数观测器模型，实时估计电感和电容，并在线修正预测模型中的电感和电容参数，避免因外界扰动造成的参数失配对控制器带来的不利影响，增强控制器的鲁棒性能。仿真结果表明，所提控制策略可显著提高参数失配模型预测控制的并网电流质量，相同条件下，相...
针对无人直升机在阵风干扰环境中的姿态控制精度低的问题。本文将非线性刚体动力学模型在悬停点应用小扰动理论得到了线性化数学模型.考虑系统输入输出和控制量约束, 采用模型预测控制将控制器的设计问题转化为每个采样时刻求解一个带不等式和等式约束的凸二次规划问题. 通过设计终端状态约束解决了有限时域模型预测控制(model predictive control,MPC)算法的稳定性问题，并通过引入松弛变量使得...
提出一种可有效提高常规预测控制方法控制性能与计算效率的数据驱动自适应非线性模型预测控制方法. 首 先, 为了提高多输出非线性系统最小二乘支持向量回归(least squares support vector regression, LS–SVR)建模的精度, 考虑各维输出间的耦合关系, 采用在目标函数中加入样本整体拟合误差项, 实现多输出LS–SVR(multi-output LS–SVR, M–...
为了实现对时滞系统的高性能控制，提出1种自抗扰广义预测控制算法。首先阐述自抗扰广义预测控制算法的设计原理，得到算法的闭环反馈结构。然后利用频域分析法推导出算法的频域特性，分析并总结时滞系统自抗扰广义预测控制算法的参数整定原则。最后对自抗扰广义预测控制算法以及传统的广义预测控制算法的动态性能进行比较。研究结果表明：自抗扰广义预测控制算法无需在线辨识被控对象精确的数学模型，可以离线求得丢番图方程的解析...
针对输入受限的时变不确定非线性系统, 提出一种H∞ 鲁棒模型预测控制策略. 假设线性化系统矩阵一致有界, 将非凸的无穷时域优化问题转化为带有单个线性矩阵不等式(LMI) 约束的凸优化问题, 降低控制量求解难度.结合滚动优化原理与H∞ 控制方法在线极小化性能指标, 使得闭环系统满足控制性能和约束. 在LMI 框架下给出H∞ NMPC的求解方法及其鲁棒稳定性充分条件. 仿真实验对比验证了该策略的有效性...
数据驱动闭环子空间预测控制方法研究与应用
数据驱动方法 闭环子空间辨识 模型预测控制 碳化室压力
2014/5/7
提出一种完全数据驱动的闭环子空间辨识及预测控制器设计方法. 该方法完全由闭环系统的输入输出数据辨识子空间矩阵, 通过子空间矩阵的拆分, 排除了与扰动相关的模型输入, 进而获取子空间矩阵参数的无偏估计; 将辨识得到的闭环系统子空间矩阵描述直接作为预测模型, 设计预测控制器; 将其应用于某钢铁集团焦炉炭化室压力控制系统, 取得了良好的控制效果.
不确定奇异大系统分散鲁棒预测控制
奇异大系统 鲁棒预测控制 分散控制 输出反馈
2014/4/11
针对一类不确定奇异关联大系统, 讨论了当系统状态不可测时, 基于输出反馈的分散鲁棒预测控制问题. 通过构造Lyapunov 函数以及应用线性矩阵不等式方法, 将“min-max”优化问题转化为凸优化问题求解, 从而得到了输出反馈分散控制器存在的充分条件和显示表达式. 证明了优化问题在初始时刻的可行解能保证奇异闭环大系统渐近稳定且正则无脉冲. 仿真结果验证了算法的有效性.
切换非线性系统的分布式模型预测控制
分布式模型预测控制 切换系统 时滞测量
2014/4/11
针对一类具有预先指定切换序列的切换非线性系统, 研究了具有通信信道干扰和时滞测量的分布式模型预测控制问题. 在每个子系统都存在镇定控制器的假设下, 利用基于Lyapunov 函数的模型预测控制器设计了分布式模型预测控制器, 并给出了闭环切换非线性系统最终有界的充分条件. 最后, 通过仿真结果表明了分布式模型预测控制策略的有效性.
多智能体粒子群优化的SVR 模型预测控制
支持向量回归机 多智能体 粒子群优化 模型预测控制
2014/4/11
参数的优化选择对支持向量回归机的预测精度和泛化能力影响显著, 鉴于此, 提出一种多智能体粒子群算法(MAPSO) 寻优其参数的方法, 并建立MAPSO支持向量回归模型, 用于非线性系统的模型预测控制, 推导出最优控制率. 采用该算法对非线性系统进行仿真, 并与基于粒子群算法、基于遗传算法优化支持向量回归机的模型预测控制方法和RBF 神经网络的预测控制方法进行比较, 结果表明, 所提出的算法具有更好...
基于干扰观测器的SWATH船运动非线性预测控制
SWATH船运动 非线性预测控制 干扰观测器 海浪干扰
2014/3/31
针对带有海浪干扰和参数不确定的SWATH船运动控制问题, 提出基于干扰观测器的SWATH船运动非线性预测控制. 首先对SWATH船运动进行建模、参数求解和海浪干扰仿真; 然后根据运动模型设计非线性预测控制律, 对SWATH 船升沉和纵摇进行控制, 同时利用干扰观测器对海浪干扰进行观测, 并从理论上证明了所设计的控制器可以保证SWATH 船运动的稳定性. 仿真结果表明, 所设计的控制器提高了SWAT...
基于干扰观测器的SWATH船运动非线性预测控制
SWATH船运动 非线性预测控制 干扰观测器 海浪干扰
2014/3/19
针对带有海浪干扰和参数不确定的SWATH船运动控制问题, 提出基于干扰观测器的SWATH船运动非线性预测控制. 首先对SWATH船运动进行建模、参数求解和海浪干扰仿真; 然后根据运动模型设计非线性预测控制律, 对SWATH 船升沉和纵摇进行控制, 同时利用干扰观测器对海浪干扰进行观测, 并从理论上证明了所设计的控制器可以保证SWATH 船运动的稳定性. 仿真结果表明, 所设计的控制器提高了SWAT...
基于在线支持向量回归的非线性模型预测控制方法
非线性模型 预测控制 在线支持向量回归 最速下降原理
2014/4/1
针对非线性模型预测控制中离线模型难以适应非线性对象实时变化的缺点, 提出一种基于在线支持向量回归的非线性模型预测控制方法. 该方法通过在线支持向量回归离线训练与在线学习相结合的方式, 建立具有在线校正特性的预测模型, 同时采用最速下降原理滚动优化非线性模型预测控制的目标函数, 求得多步控制量. 通过对非线性对象的控制结果表明, 所提出方法有效且具有良好的自适应性.
以有界干扰非线性系统为研究对象, 设计一种基于近似可达集的鲁棒预测控制方法. 该方法以鲁棒控制不
变集作为终端约束集, 采用一种简单的三次多项式逼近预测控制的待优化控制律, 通过在线优化求解三次多项式的
各项系数, 并从理论上证明了所设计的鲁棒预测控制律可以使系统输入状态稳定. 最后通过仿真实例验证了所提出
的鲁棒预测控制方法的可行性和有效性.