检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：郭洪艳马骉刘风 130012 吉林省长春市前进大街2699号

本发明公开了一种基于变权重模型预测算法的车辆稳定性集成控制方法，主要针对车辆的横摆运动和侧倾运动，以提高车辆的稳定性和乘坐舒适性。主要包含以下步骤：步骤一、采集车辆行驶状态信息，并进行估计处理；步骤二、分别决策出保持... 详细信息

标准号: CN106004870A

本发明公开了一种基于变权重模型预测算法的车辆稳定性集成控制方法，主要针对车辆的横摆运动和侧倾运动，以提高车辆的稳定性和乘坐舒适性。主要包含以下步骤：步骤一、采集车辆行驶状态信息，并进行估计处理；步骤二、分别决策出保持车辆横摆稳定性和侧倾稳定性的参考状态值；步骤三、选用变权重模型预测控制算法，以前轮转角和轮胎制动力为控制变量，集成车辆横摆和侧倾稳定性控制；步骤四、对比轮胎期望制动力与制动管实际压力，确定电磁阀动作指令，同时将附加前轮转角与驾驶员的转向动作叠加，得到最终的前轮转角；步骤五、制动执行器和转向执行器执行电磁阀动作指令和前轮转角指令，从而使车辆保持横摆稳定性和侧倾稳定性。

关键词：前轮转角侧倾横摆电磁阀动作权重模型指令制动力轮胎车辆行驶状态信息预测控制算法车辆稳定性乘坐舒适性稳定性控制制动执行器转向执行器侧倾运动横摆运动集成车辆集成控制控制变量实际压力预测算法转向动作制动管叠加采集参考期望决策

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自动控制技术

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中国学术期刊文摘 2008年第20期14卷 151-157页

基于退火递归神经网络的极值搜索优化算法求解一类碟式飞行器平衡状态;电厂电气监控系统组网模式及其与分散控制系统接入方式的研究;基于多自由度性能指标的模型预测控制算法;火电站多目标负荷调度及其算法的研究;转子振动信号同步整周... 详细信息

基于退火递归神经网络的极值搜索优化算法求解一类碟式飞行器平衡状态;电厂电气监控系统组网模式及其与分散控制系统接入方式的研究;基于多自由度性能指标的模型预测控制算法;火电站多目标负荷调度及其算法的研究;转子振动信号同步整周期重采样方法的研究

关键词：自动控制技术递归神经网络分散控制系统电气监控系统预测控制算法优化算法平衡状态接入方式

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自适应光学系统预测控制及多层共轭技术研究

自适应光学系统预测控制及多层共轭技术研究

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作者：颜召军中国科学院研究生院（光电技术研究所）

学位级别：博士

自适应光学系统是一类时间延迟的伺服系统，时间延迟极大的限制了系统的性能。目前系统中采用的各路相同固定控制参数的经典控制算法没有自适应性，系统校正效果不理想，控制带宽也受到很大的限制。多层共轭自适应光学技术可以突破大气... 详细信息

自适应光学系统是一类时间延迟的伺服系统，时间延迟极大的限制了系统的性能。目前系统中采用的各路相同固定控制参数的经典控制算法没有自适应性，系统校正效果不理想，控制带宽也受到很大的限制。多层共轭自适应光学技术可以突破大气非等晕性误差的限制，有效扩大系统的校正视场。美国的大双目望远镜LBT采用了多层共轭技术。若因某种原因导致了LBT的次镜偏离了其正常工作时的位置，将会导致LBT的两路光学系统具有不同的“底片比例”（platescale），最终会影响LBT正常干涉。如何利用多个波前传感器探测到的波前来对视场内大气湍流进行三维的波前重建是实现星向多层共轭自适应光学技术的关键，此外还需要解决观测目标倾斜量的探测问题。对于自适应光学系统，科学相机与变形镜之间的光学器件会引入非共光路静态像差，该像差会影响系统的成像质量。针对自适应光学系统中存在的以上问题，本文对自适应光学系统中的预测控制以及多层共轭技术进行了深入的研究。主要的研究内容和取得的成果有以下几点： 1.提出了一种对变形镜控制电压进行线性预测以减少时间延迟对自适应光学系统校正效果影响的算法。仿真结果表明该预测控制算法比比例积分控制算法可以更有效的降低系统时间延迟引起的误差。 2.提出并在理论上推导了自适应光学闭环系统中一种实用的实时多路自适应预测控制算法。利用数值仿真对该算法的收敛性、控制效果、控制带宽进行了研究和分析。仿真结果表明该算法较比例积分控制算法和普通的预测控制算法可以更有效的提高系统的校正效果和控制带宽。 3.实现了对层向多层共轭自适应光学系统的数值仿真。 4.开展了对LBT中platescale变化问题的仿真分析研究。提出了一种利用LBT中高层波前传感器上未重叠区域的波前信息来探测platescale变化的方法，并对该方法进行了仿真验证。仿真结果证明了该方法可以用来对platescale的变化进行探测。 5.完成了星向多层共轭自适应光学系统中大气三维波前重建算法的推导，并进行了相关的仿真实验。在仿真中，利用该算法成功地对两层和三层相位屏实现波前重建。 6.推导了一种对观测目标方向倾斜量进行探测的算法，并对该探测算法进行了仿真。仿真结果验证了该探测算法的正确性，同时还研究了导星的星等、导星与观测目标的角距离、探测波前时采用的泽尼克阶数对该算法探测精度的影响。 7.提出了一种改进的相位差法，并完成了仿真和实验验证。实验结果表明：采用改进的相位差法测量光学系统静态像差得到的各阶泽尼克系数与采用传统相位差法得到的各阶泽尼克系数之差都在10个纳米以内。本文提出的自适应光学闭环系统中的预测控制算法对提高系统的校正效果和校正带宽具有重要的意义。对多层共轭自适应光学相关技术的研究为以后发展多层共轭自适应光学系统提供了有益的参考和帮助。

关键词：自适应光学预测控制算法多层共轭自适应光学相位差法

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化工过程混合建模问题研究

化工过程混合建模问题研究

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作者：王寅浙江大学

学位级别：博士

过程建模是过程控制和过程优化的重要基础。近年来，随着市场竞争的日益加剧和环保要求的不断提高，迫切要求企业从有限的资源中不断挖掘潜力，提高经济效益，这给过程控制和过程优化提出了新的要求，从而也对过程建模提出了更高的要求... 详细信息

过程建模是过程控制和过程优化的重要基础。近年来，随着市场竞争的日益加剧和环保要求的不断提高，迫切要求企业从有限的资源中不断挖掘潜力，提高经济效益，这给过程控制和过程优化提出了新的要求，从而也对过程建模提出了更高的要求。由于传统的黑箱建模策略只能利用相对比较单一的信息源，从而限制了其性能。如何合理有效地利用各种过程信息，以提高模型的整体性能是混合建模研究的主要内容。本文着重研究了新的混合模型结构、辨识算法及其应用，具体包括以下几部分内容： 1．提出了一种基于神经网络的自组织模糊系统，它可以根据训练样本数据的分布情况来灵活地划分模糊集合，从而保证能够以较少的规则达到理想的建模精度。并针对这种模糊神经网络提出了一种两步混合学习算法，其收敛速度要比传统的BP算法快得多。加热炉数据的仿真结果和丙烯丙烷精馏塔的应用结果表明，这种模糊神经系统具有结构简单、学习速度快、规则数少、相对建模精度高等优点。 2．针对样本数据信噪比较低的场合，提出将部分最小二乘学习算法引入径向基网络（RBF），以提高模型的抗噪性和外延性。首先将所有训练样本数据均作为径向基网络隐含层的节点，从而构成一个全径向基网络；然后利用部分最小二乘算法，将这些关联的基函数和网络输出投影到一组主元上，在各个主元上分别建立它们之间的对应关系。这样就形成了一个简约的多输入多输出非线性模型。仿真结果表明，这种径向基网络外延性好，且对噪声具有较强的鲁棒性。 3．提出了一种模糊—线性复合模型，并给出了在线递推辨识算法，其中的线性模型离线得到，不进行在线修正。复合模型通过模糊模型的在线自学习来逼近非线性对象的动态特性。这种复合模型具有任意逼近能力。在此基础上，进一步提出了基于模糊—线性复合模型的非线性自适应预测控制算法，并将其应用于pH中和过程的仿真和非线性液位控制实验装置，仿真和实验结果表明这种预测控制算法能达到较好的控制效果，特别是在离线样本数据较少的情况下。 —— 4．提出了一种结合专家经验的模糊灰箱建模策略，利用模糊逻辑，将专家经验、线性模型以及根据历史数据辨识生成的模糊模型统一在一个整体框架一摸糊混合模型内．由于模型中充分利用了各种有用信息，从而大大提高了模糊朋模型的外延性。pH中和过程的仿真结呆说明了其有效性． 5．提出了一种基于线性准穗态数据校正的的容锗模型，利用线性准稳态数据校正技术对测量数据进行预处理，然后再将处理后的数据作为。模型的输入，从而大大减少了测量误差，特别是显另误差对模型的影响，提高了模型的可靠性．并进一步分析了模型的腑范围。串联pH中和过程的仿真结果说明了其有效性。 6．提出了一种新的基于模糊模型的非线性预测控制策略．T－S模糊模型用于描迷对象的非线性动态特性，由于每条规则的结论部分是一个线性模型，因此鳌个模糊模型可以看作一个线性时变系统，从而将模糊预测控制器中的非线性优化问题转化为一个线性二次寻优问题，以方便求解。pH中和过程的仿真结果说明了其有效性。最后，在总结全文的基础上，指出了混合建模芳干有待深入研究的问题。

关键词：混合建模容错模型中和过程仿真结果模糊模型准稳态最小二乘算法模糊神经网络径向基网络数据校正线性模型最小二乘学习算法聚类学习算法预测控制算法模糊专家模型模糊神经系统样本数据非线性自适应预测化工过程

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基于TMS320F240芯片的光伏并网发电系统的控制方法

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继电器 2002年第7期30卷 31-33页

作者：赵为余世杰沈玉梁苏建徽合肥工业大学能源研究所安徽合肥230004

详细分析介绍了在基于DSP芯片TMS32 0F2 40的光伏并网发电系统中所应用的控制方法。关键是预测控制方法和PI控制方法的结合。该控制方法在实际使用中取得了良好的效果。

关键词： TMS320F240芯片光伏并网发电系统控制方法 DSP 预测控制算法单片机

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非线性预测控制方法的研究

非线性预测控制方法的研究

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作者：翁学义浙江大学

学位级别：博士

预测控制自七十年代末产生以来，随着理论和实践研究的不断深入，已逐渐形成了模型预测、滚动优化和反馈校正这三大方法机理，并在广泛的工业领域获得了成功的运用。非线性预测控制的研究也逐渐展开并深入。本文主要从预测模型和优化方... 详细信息

预测控制自七十年代末产生以来，随着理论和实践研究的不断深入，已逐渐形成了模型预测、滚动优化和反馈校正这三大方法机理，并在广泛的工业领域获得了成功的运用。非线性预测控制的研究也逐渐展开并深入。本文主要从预测模型和优化方法的角度展开了对非线性预测控制方法的研究，主要内容如下： 1) 神经网络预测控制。首先提出了一种基于径向基函数神经网络(简称RBF网)预测模型的预测控制算法，建模采用离线的正交最小二乘法，采用直接搜索法进行控制量寻优。单步控制时用黄金分割法(0.618法)，多步控制时用Powell算法。利用一个非线性对象——理想的控制pH值的连续搅拌反应釜(pH-CSTR)进行仿真研究，对比了单步控制和多步控制的效果。在此基础上又提出了一种自适应算法，在离线建模后，用包含历史数据的递推最小二乘法对RBF网模型进行在线辨识，并将对象设定在非线性最强烈的地方进行仿真研究，获得了满意的控制效果。然后又利用RBF网建立对象的稳态模型，提出了一种基于预测稳态差的非线性预测控制，为了加快系统的动态响应，又提出了一种改进算法，将一个动态模型加入算法，获得了较好的效果。接着本文研究了一种基于RBF网模型的非线性动态矩阵控制，这是一种基于局部线性化原理的预测控制。 2) 模糊预测控制。首先提出了一种模糊决策方法，作为预测控制的寻优方法，并用于基于RBF网模型的非线性预测控制中。然后从建模的角度进行了研究。先将一种常规模糊模型的辨识方法用于预测控制的建模；接着把基于局部线性函数的模糊模型作为预测模型，并将此模型用于单步预测控制和内模控制，这种模型克服了常

关键词：预测控制模糊模型内模控制等式约束柔化因子参考轨迹预测模型预测控制算法径向基函数神经网络

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状态反馈预测控制及其在原油蒸馏装置上应用

状态反馈预测控制及其在原油蒸馏装置上应用

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作者：夏伯锴石油大学

学位级别：博士

该文基于矩阵的特征值、奇异值和斜度等概念,分析了多变量状态反馈预测控制系统的稳定生和鲁棒稳定性条件;给出了闭环系统稳定性、稳定裕度与控制器参数之间的关系,为控制系统设计和控制器的参数在线调整提供了依据.根据李亚普诺夫渐近... 详细信息

该文基于矩阵的特征值、奇异值和斜度等概念,分析了多变量状态反馈预测控制系统的稳定生和鲁棒稳定性条件;给出了闭环系统稳定性、稳定裕度与控制器参数之间的关系,为控制系统设计和控制器的参数在线调整提供了依据.根据李亚普诺夫渐近稳定性定理,给出了一种组合的多变量预测控制系统的稳定性条件.该文提出了一种不需严格模型的预测控制算法.在分馏塔机理动态模型基础上,为适应流程工业和状态反馈预测控制算法的特点,该文给出了具有状态和输入多重时滞的原油蒸馏过程的状态空间模型.

关键词：预测控制状态反馈预测控制算法蒸馏装置

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有源电力滤波器新型控制策略

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微电子学与计算机 2004年第4期21卷 81-83,87页

作者：刘建宝赵录怀西安交通大学电气工程学院陕西西安710049

基于瞬时无功功率理论和预测控制算法,提出了一种新型有源电力滤波器控制方法,该方法消除了电源电流在负载电流发生突变处产生的锯齿抖动。实时检测负载电流的二阶导数,判断负载电流是否发生突变。发生突变则采用预测控制程序模块进行... 详细信息

基于瞬时无功功率理论和预测控制算法,提出了一种新型有源电力滤波器控制方法,该方法消除了电源电流在负载电流发生突变处产生的锯齿抖动。实时检测负载电流的二阶导数,判断负载电流是否发生突变。发生突变则采用预测控制程序模块进行补偿电流控制。这种方法可以应用在单相、三相电力系统的滤波电路中。仿真结果证明了这种算法的有效性。

关键词：有源电力滤波器预测控制算法谐波补偿

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递归神经网络在非线性时延中和过程控制中的应用

递归神经网络在非线性时延中和过程控制中的应用

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作者：秦爱丽浙江大学

学位级别：硕士

中和过程是一个典型的非线性、纯时延过程，用常规的线性控制方法不可能对其进行有效控制。在实际应用中，我们采用的是非线性增益补偿控制和前馈控制，本文介绍了这种控制系统的实现和现场控制效果，由于它还不是一种真正意义上的非线... 详细信息

中和过程是一个典型的非线性、纯时延过程，用常规的线性控制方法不可能对其进行有效控制。在实际应用中，我们采用的是非线性增益补偿控制和前馈控制，本文介绍了这种控制系统的实现和现场控制效果，由于它还不是一种真正意义上的非线性控制方法，因此不可能对系统实现最优控制。神经网络具有逼近任意连续非线性函数的能力，但常用的多层前馈式反传网络本质上是一种静态网络，不适合动态系统的实时辨识，而递归神经网络能够实现对动态系统状态记忆机制的模拟，因此更适合于作为动态时延系统的模型。本文提出了一种基于Elman神经网络的一步导前预测控制算法。文中详细描述了用Elman网作为中和过程预测模型的训练算法，利用神经网络梯度信息求取过程控制量的“滚动优化、反馈校正”的控制算法。同时，文中还介绍了该神经网络一步导前预测控制的实现过程。给出了Elman神经网络模型的逼近速度和精度，比较了两种控制方法的控制效果。控制效果表明，该神经网络模型具有很好的动态特性和较强的鲁棒性。本文最后对全文所做的工作进行了总结，并提出了今后进一步研究所需要做的工作。

关键词：递归神经网络 Elman 时延系统预测控制算法反传网络过程控制训练算法动态系统前馈控制预测控制系统

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微升压无电解电容永磁同步电机驱动系统及控制策略研究

微升压无电解电容永磁同步电机驱动系统及控制策略研究

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作者：胡鑫江苏大学

学位级别：硕士

永磁同步电机因具有控制算法简单、功率密度大等优点,广泛用于各类变频调速系统。在家用电器领域,单相交流电源首先通过不控整流电路后变为直流电,再使用大容量的电解电容来保持母线电压的稳定,而后经过三相桥式逆变器为永磁同步电机驱... 详细信息

永磁同步电机因具有控制算法简单、功率密度大等优点,广泛用于各类变频调速系统。在家用电器领域,单相交流电源首先通过不控整流电路后变为直流电,再使用大容量的电解电容来保持母线电压的稳定,而后经过三相桥式逆变器为永磁同步电机驱动系统供能。然而,电解电容存在寿命低、可靠性差、内部损耗大、漏电流大、高低温特性差等固有缺陷,降低了驱动系统整体的寿命与稳定性。为解决此类系统存在的问题,本文将一种无电解电容功率解耦电路运用于永磁同步电机驱动系统中,能够实现电网侧和电机侧的功率解耦,具有寿命长、稳定性高,功率因数校正等特点。同时,研究了母线电压波动条件下系统主动阻尼控制策略,在实现电网侧和电机侧的功率解耦的同时,有效控制驱动系统稳定运行。本文主要研究内容如下:首先,叙述了永磁同步电机驱动系统的基本运行原理,包括永磁同步电机数学模型、坐标变换、矢量控制系统及SVPWM算法。在此基础上,从功率平衡的角度对无电解电容永磁同步电机驱动系统特性进行分析,推导输入输出功率的平衡方程;由于驱动系统中逆变器直流母线侧为小容值电容,这导致直流母线电压中含有二倍频分量,从而影响电机正常运行。结合矢量控制算法,从理论上分析母线电压波动影响电机性能的原因。其次,引入了一种微升压的无电解电容功率解耦电路,在此基础上构建了无电解电容驱动系统。介绍了电路的结构,分析了该电路的工作模态以及工作原理。对电路中的储能元件参数进行计算,给出了公式推导。再次,针对该微升压功率解耦电路,提出了一种预测控制算法,具有电流谐波含量更小、无需进行PI参数整定、响应速度更快等优点。为了解决母线电压波动对驱动系统稳定性的影响,提出了一种主动阻尼控制策略,该方法能在母线电压波动的工况下有效减少电机的转矩脉动。其基本原理是向电机注入电压或者电流,将电机绕组作为储能元件,吸收来自直流母线侧的脉动能量。最后,构建基于控制芯片TMS320F28335的无电解电容驱动控制系统实验平台,通过仿真和实验结果验证了本文提出的系统的有效性与可行性。

关键词：无电解电容功率变换器预测控制算法主动阻尼算法永磁同步电机转矩脉动抑制

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