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基于广义磁链误差的感应电机模型预测控制闭环弱磁策略
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作者 张旭 郗姝涵 +2 位作者 张永昌 罗必雄 孙衍谦 《电工技术学报》 北大核心 2025年第20期6499-6510,共12页
单矢量模型预测电流控制(SV-MPCC)由于具有较高的暂态性能以及较小的计算量,受到广泛关注。相比于矢量控制,SV-MPCC的控制对象不再是基波电流分量,而是参照电流矢量预测值直接生成逆变器开关状态。因而,SV-MPCC仅根据开关状态获得实际... 单矢量模型预测电流控制(SV-MPCC)由于具有较高的暂态性能以及较小的计算量,受到广泛关注。相比于矢量控制,SV-MPCC的控制对象不再是基波电流分量,而是参照电流矢量预测值直接生成逆变器开关状态。因而,SV-MPCC仅根据开关状态获得实际输出的基波电压幅值,用以构建电压闭环弱磁结构。然而,由于逆变器电压限制,弱磁区内实际基波电压往往小于期望基波电压,意味着相比于期望基波电压,以实际基波电压作为反馈无法反映真实的电压饱和情况,而SV-MPCC系统中期望基波电压无法直接获取,使得现有闭环弱磁策略存在动态性问题。为此现有SV-MPCC系统多采用基于电机模型的励磁电流开环计算弱磁策略,但却存在鲁棒性差、调制比控制精度低的问题。针对以上问题,该文基于广义磁链误差提出了一种专门应用于SV-MPCC系统的闭环弱磁控制策略。通过对暂态电流方程变型转化,引入广义上的磁链矢量给定值、初始值以及增量值,建立广义磁链误差与定子电压需求间的定量关系。通过反馈广义的磁链误差实现弱磁区对励磁电流的实时补偿,达到对逆变器输出电压的间接闭环控制,充分利用母线电压利用率并能够避免电压饱和的出现。该文提出的闭环弱磁控制方法未引入电机参数,并且不会造成SV-MPCC策略下电流跟随误差的升高。实验测试验证了提出方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 弱磁控制 模型预测控制 感应电机 广义磁链误差
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基于空间广义加性模型的黑龙江省林火发生预测
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作者 李春辉 欧阳逸云 +4 位作者 何燕 倪荣雨 曾爱聪 苏漳文 郭福涛 《生态学报》 北大核心 2025年第8期3957-3968,共12页
林火对森林生态系统有着重大影响,造成了广泛的生态破坏和重大的经济损失,因此建立准确可靠的预测模型对森林火灾防控至关重要。研究旨在对比分析Logistic回归模型和空间广义加性模型在林火发生预测和火险等级划分方面的应用效果,为森... 林火对森林生态系统有着重大影响,造成了广泛的生态破坏和重大的经济损失,因此建立准确可靠的预测模型对森林火灾防控至关重要。研究旨在对比分析Logistic回归模型和空间广义加性模型在林火发生预测和火险等级划分方面的应用效果,为森林火灾防控提供更科学的模型依据。选取2006—2020年的黑龙江省林火数据,结合气象、地形、植被等多种影响因素,对Logistic回归模型和四种不同基函数的空间广义加性模型进行评估。结果显示:相较于传统Logistic回归模型,由高斯过程平滑样条基(GP),三次样条基(CR),薄板回归样条基(TP),自适应样条基(AD)拟合的空间广义加性模型均展现出更优异的拟合效果和预测能力。其中,AD拟合的空间广义加性模型效果最佳,其测试集准确率提高4.2%,AUC值提升0.053。模型预测显示,黑龙江省的高火险区主要分布在西北和中南地区,与该省实际的防火布局高度吻合。研究表明,空间信息在森林火灾发生预测中具有显著作用。同时,基于自适应样条基的空间广义加性模型能够对自变量进行分段线性解释,为黑龙江省制定精准的火灾预防措施、优化消防资源配置提供了更具针对性的理论参考和决策支持。 展开更多
关键词 林火预测模型 LOGISTIC回归模型 空间广义加性模型 分段效应 平滑样条函数
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改进粒子群算法求解广义Usher油田开发动态预测模型 被引量:4
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作者 王传飞 韦涛 孙建芳 《新疆石油地质》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期102-105,共4页
广义Usher累积产油量和含水率预测模型属于超越函数,涉及未知参数多,求解具有一定的难度。针对该模型特点,对标准粒子群优化算法进行了改进,提出了一种基于Sigmod函数的非线性惯性权重的改进粒子群优化算法,这在非线性函数优化中能够较... 广义Usher累积产油量和含水率预测模型属于超越函数,涉及未知参数多,求解具有一定的难度。针对该模型特点,对标准粒子群优化算法进行了改进,提出了一种基于Sigmod函数的非线性惯性权重的改进粒子群优化算法,这在非线性函数优化中能够较好地保证算法收敛性,避免算法陷于局部最优。通过实际油田开发数据对广义Usher预测模型进行了求解,结果表明,用改进的粒子群优化算法求解非线性函数具有较强的可靠性和实用性。 展开更多
关键词 广义usher预测模型 粒子群 惯性权重 累积产油量 含水率
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基于切换的非线性多模型二阶段广义预测控制
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作者 宋红超 王昕 王振雷 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2147-2156,共10页
针对一类参数跳变引起零动态不稳定的非线性离散时间系统,本文提出一种基于误差切换策略的非线性多模型二阶段广义预测控制器设计方法.首先,将未知参数的空间划分为多个子集,并在每个子集中建立多个非线性预测模型,并对未知参数进行辨识... 针对一类参数跳变引起零动态不稳定的非线性离散时间系统,本文提出一种基于误差切换策略的非线性多模型二阶段广义预测控制器设计方法.首先,将未知参数的空间划分为多个子集,并在每个子集中建立多个非线性预测模型,并对未知参数进行辨识;进而,利用带约束的二阶段自适应方法获得每个子集虚拟模型的参数估计值,并以此计算对应的广义预测控制作用,从而更好的处理零动态不稳定问题:为了有效改善参数跳变对系统的影响,利用模型输出误差性能指标选取每一时刻最优的广义预测控制器控制非线性系统,并进行稳定性分析.最后,通过对比现存方法的仿真结果表明本文所提出的广义预测控制器有良好的跟踪性能和抗干扰能力. 展开更多
关键词 非线性系统 模型 二阶段自适应 广义预测控制
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沉降预测广义Usher模型参数确定的优化算法 被引量:4
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作者 许小健 干洪 张金轮 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2010年第5期73-76,84,共5页
为提高软土路基沉降预测精度,将用于资源预测的广义Usher模型引入软土路基沉降预测中;基于最小二乘原理,利用差分进化算法优化求解模型结构参数。分析表明,广义Usher模型包含了目前用于沉降预测的指数曲线模型、Logistic模型、Gompertz... 为提高软土路基沉降预测精度,将用于资源预测的广义Usher模型引入软土路基沉降预测中;基于最小二乘原理,利用差分进化算法优化求解模型结构参数。分析表明,广义Usher模型包含了目前用于沉降预测的指数曲线模型、Logistic模型、Gompertz模型、Bertalanffy模型、Weibull模型、Usher模型共6种沉降预测模型,该模型具有更强大的可塑性和适应性。实例计算结果表明,经差分进化算法优化的广义Usher模型用于沉降预测效果良好,比Logistic模型、Gompertz模型、Bertalanffy模型、Usher模型这几种沉降预测模型具有更高的预测精度,可供工程应用参考。 展开更多
关键词 岩土工程 软土路基 沉降预测 广义usher模型 参数优化 差分进化算法
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基于广义回归模型的充电桩运行异常预测方法
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作者 陈津 谢辉 +3 位作者 唐胜飞 甄昊涵 周菁菁 金建军 《电测与仪表》 北大核心 2024年第11期189-195,共7页
针对现有充电桩运行异常预测方法存在预测误差大、置信度低的问题,提出基于广义回归模型的充电桩运行异常预测方法。划分充电桩的异常类型以及异常区域,设置异常类型特征作为判断设备运行异常的标准。根据充电桩的工作原理,收集其动态... 针对现有充电桩运行异常预测方法存在预测误差大、置信度低的问题,提出基于广义回归模型的充电桩运行异常预测方法。划分充电桩的异常类型以及异常区域,设置异常类型特征作为判断设备运行异常的标准。根据充电桩的工作原理,收集其动态多维运行数据。分别从人为操作以及环境天气两个方面确定充电桩运行影响因素。构建充电桩的供应商评价模型,确定充电桩的初始质量。在考虑充电桩初始质量和影响因素的前提下,采用收集的运行数据,利用广义回归模型估算电力负荷、充电量等运行参数。最终经过与设置标准特征的比对,得出充电桩的运行异常预测结果。通过性能测试实验得出结论:在两种实验环境下,设计方法的电力负荷预测误差均低于0.5 kW,置信度始终高于85%,且识别时间为24 s。 展开更多
关键词 广义回归模型 充电桩 运行异常 异常预测
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基于气象因素的广义加性模型在福建省林火预测中的应用
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作者 陈国富 李春辉 陈振雄 《林草资源研究》 北大核心 2024年第4期94-102,共9页
林火的准确预测对其预防与管理具有重要意义。基于福建省2010—2020年林火和气象数据,分别采用Logistic回归模型和基于6种平滑样条基[高斯过程平滑样条基(GP)、三次回归样条基(CR)、薄板回归样条基(TP)、Duchon样条基(DS)、B-样条基(BS)... 林火的准确预测对其预防与管理具有重要意义。基于福建省2010—2020年林火和气象数据,分别采用Logistic回归模型和基于6种平滑样条基[高斯过程平滑样条基(GP)、三次回归样条基(CR)、薄板回归样条基(TP)、Duchon样条基(DS)、B-样条基(BS)、P-样条基(PS)]拟合的广义加性模型进行林火预测,并对各模型的预测效果进行评价。结果显示:1)Logistic回归模型在训练集上的准确率为74.80%,在测试集上的准确率为75.97%。广义加性模型的预测精度整体优于Logistic回归模型,其中由TP样条基拟合的广义加性模型表现最佳,其训练集和测试集的准确率分别比Logistic回归模型分别提高了3.86%和2.52%。2)基于最优广义加性模型预测结果,对福建省的森林火险等级进行划分。结果表明,中高火险区主要集中在福建省西北和东南地区,西部和东部地区为低火险区。广义加性模型能够更好地捕捉复杂的非线性关系,适用于复杂环境下的林火预测。 展开更多
关键词 林火预测 LOGISTIC回归模型 广义加性模型 薄板回归样条
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路基沉降预测的Usher模型应用研究 被引量:36
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作者 赵明华 龙照 邹新军 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第11期2973-2976,2982,共5页
基于线性或近似线性加载情况下路基沉降过程和Usher曲线,将广泛用于经济和资源预测的Usher模型应用于路基沉降预测。对Usher模型微分方程式的分析表明,目前用于沉降预测的Logistic模型和Gompertz模型是Usher模型的两种简化形式,但Usher... 基于线性或近似线性加载情况下路基沉降过程和Usher曲线,将广泛用于经济和资源预测的Usher模型应用于路基沉降预测。对Usher模型微分方程式的分析表明,目前用于沉降预测的Logistic模型和Gompertz模型是Usher模型的两种简化形式,但Usher模型对于实际情况具有更强的适应性。阐述了Usher模型参数的计算方法,并结合某工程实例进行了计算分析,对比结果说明Usher模型用于沉降预测的效果较好,且比Logistic模型和Gompertz模型具有更高的预测精度,可供工程应用参考。 展开更多
关键词 沉降预测 usher模型 LOGISTIC模型 Gompertz模型
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高速列车多模型广义预测控制方法 被引量:37
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作者 杨辉 张坤鹏 +1 位作者 王昕 衷路生 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期80-87,共8页
列车运行过程是一个典型的非线性过程,并且随着列车速度的增加,非线性特性越来越强,这就给自动驾驶系统的设计提出更高的要求。本文针对高速列车自动驾驶系统设计多模型广义预测控制器。首先针对高速列车的非线性特性,利用聚类有效性评... 列车运行过程是一个典型的非线性过程,并且随着列车速度的增加,非线性特性越来越强,这就给自动驾驶系统的设计提出更高的要求。本文针对高速列车自动驾驶系统设计多模型广义预测控制器。首先针对高速列车的非线性特性,利用聚类有效性评价指标确定最优的多模型个数,然后采用减法聚类方法建立多模型集合。接着针对每个聚类集合,利用递推最小二乘方法建立相应的线性模型。最后针对模型参数不确定性和未建模部分,设计多模型广义预测控制器进行控制。仿真结果证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 高速列车 非线性 模型 广义预测控制
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一种基于多模型切换的阶梯式广义预测控制算法 被引量:16
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作者 李小田 王昕 +1 位作者 王振雷 钱锋 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期193-197,共5页
针对一类模型参数突变的系统,提出一种基于多模型切换的阶梯式广义预测控制算法。采用多个固定模型、一个常规自适应模型和一个可重新赋初值的自适应模型并行辨识系统的动态特性。多个固定模型可以提高系统的暂态性能,常规自适应模型可... 针对一类模型参数突变的系统,提出一种基于多模型切换的阶梯式广义预测控制算法。采用多个固定模型、一个常规自适应模型和一个可重新赋初值的自适应模型并行辨识系统的动态特性。多个固定模型可以提高系统的暂态性能,常规自适应模型可以保证系统的稳定性,可重新赋初值的自适应模型可以进一步提高系统的暂态性能。在每个采样时刻基于性能指标切换到最优的局部模型作为当前模型,设计阶梯式广义预测控制器,从而实现系统全局的控制。最后的仿真结果表明,其控制效果明显优于单一模型的控制器。 展开更多
关键词 模型 阶梯式控制 广义预测控制 自适应
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基于Usher模型及水驱特征曲线的综合预测模型 被引量:5
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作者 陈国飞 孙艾茵 +2 位作者 唐海 吕栋梁 梁毅 《新疆石油地质》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期231-235,共5页
将Usher模型与常用水驱特征曲线相结合,建立了一种能预测水驱油田在不同开发时期的含水率、产油量、产水量、产液量和相应累计产油量等开发指标以及可采储量的联解模型。此模型克服了产量预测模型中缺少含水率和水驱特征曲线缺少开发时... 将Usher模型与常用水驱特征曲线相结合,建立了一种能预测水驱油田在不同开发时期的含水率、产油量、产水量、产液量和相应累计产油量等开发指标以及可采储量的联解模型。此模型克服了产量预测模型中缺少含水率和水驱特征曲线缺少开发时间等开发指标的缺陷。油田实际开发数据与预测结果的对比表明,此联解模型的预测精度相对较高,能够满足水驱油田开发指标的动态预测要求。 展开更多
关键词 usher模型 水驱特征曲线 预测精度 联解模型
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对角CARIMA模型抗扰约束广义预测控制 被引量:7
12
作者 金鑫 池清华 +1 位作者 刘康玲 梁军 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期1310-1316,共7页
针对存在输入和输入增量约束的多变量系统,提出了一种基于变权重的对角CARIMA模型抗扰动约束广义预测控制算法。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,简化了... 针对存在输入和输入增量约束的多变量系统,提出了一种基于变权重的对角CARIMA模型抗扰动约束广义预测控制算法。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,简化了控制器的设计,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各输出跟踪误差的权重,达到抑制由耦合而造成回路之间扰动的目的。权重调整的基本原则是,每个输出的预测值跟踪参考轨迹的权重由其他输出在同时刻偏离其参考轨迹的误差平方加权和构成。当某个输出偏离其目标值时,其他输出的控制作用相对增强,避免输出之间的相互扰动,达到抑制扰动的目的。同时,分析了系统输入和输入增量约束的表达形式。利用多变量广义预测控制(MGPC)以及提出的扰动抑制方法,分别对Shell重油分馏问题进行了仿真实验,仿真结果验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 算法 过程控制 模型预测控制 广义预测控制 扰动抑制 约束控制
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广义翁氏与瑞利模型在聚合物驱产量预测中的应用 被引量:15
13
作者 孙强 邓兵 马丽梅 《大庆石油地质与开发》 CAS CSCD 2003年第5期58-59,共2页
在聚合物驱开发指标测算过程中,目前采用的数值模拟方法需要建立区块的地质模型,在对聚合物驱生产过程进行跟踪拟合并求得聚合物地下工作参数后,才能预测后期产量变化。这样做的工作量大,不能及时满足年度规划和中长期规划的编制要求。... 在聚合物驱开发指标测算过程中,目前采用的数值模拟方法需要建立区块的地质模型,在对聚合物驱生产过程进行跟踪拟合并求得聚合物地下工作参数后,才能预测后期产量变化。这样做的工作量大,不能及时满足年度规划和中长期规划的编制要求。本文通过将广义翁氏预测模型与瑞利预测模型应用到聚合物驱产量预测过程中,提出了预测聚合物驱阶段产量随开发时间变化的方法。应用本文提供的方法,对南二区东部聚合物驱含水回升阶段的月产油量进行了预测,结果表明,预测精度能够达到年度规划与长期规划的要求,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 广义翁氏预测模型 瑞利预测模型 聚合物驱产量预测
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基于小波分析与广义自回归条件异方差模型的短期电价预测 被引量:16
14
作者 谢品杰 谭忠富 +2 位作者 尚金成 侯建朝 王绵斌 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第16期96-100,共5页
由于电价波动具有非线性及波动集群现象,因此提出了一种基于小波分析和广义自回归条件异方差模型相结合的短期电价预测新方法。首先应用小波分解原理将电价序列分解成低频部分和高频部分,在此基础上对各子序列分别建立广义自回归条件异... 由于电价波动具有非线性及波动集群现象,因此提出了一种基于小波分析和广义自回归条件异方差模型相结合的短期电价预测新方法。首先应用小波分解原理将电价序列分解成低频部分和高频部分,在此基础上对各子序列分别建立广义自回归条件异方差模型并进行预测;然后利用小波理论对各子序列的预测结果进行重构,实现对原始电价序列的预测;最后以美国加州电力市场历史数据为例进行了验证,结果表明本文方法是可行和有效的。 展开更多
关键词 短期电价预测 小波分析 广义自回归条件异方差(GARCH)模型
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基于厚尾均值广义自回归条件异方差族模型的短期风电功率预测 被引量:57
15
作者 陈昊 万秋兰 王玉荣 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期91-98,共8页
风电功率预测准确度的提高对提高电力系统调度效率具有重要的作用。基于对风电功率时间序列波动性的研究,推广了一种厚尾均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族短期风电功率预测模型,同时,基于波动补偿项的不同形式,将模型拓展为多种类... 风电功率预测准确度的提高对提高电力系统调度效率具有重要的作用。基于对风电功率时间序列波动性的研究,推广了一种厚尾均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族短期风电功率预测模型,同时,基于波动补偿项的不同形式,将模型拓展为多种类型的厚尾GARCH-M模型。该类模型能够捕捉风电功率时间序列波动性与其条件均值的直接关系,并能够有效刻画具有高峰度特征的实际风电功率序列的厚尾效应,使风电预测准确度提高。结合江苏地区风电场风电功率实际数据,对所提厚尾GARCH-M模型进行了参数估计,论证了存在于风电时间序列中的GARCH-M效应和厚尾效应,给出了风电功率均值和条件方差的预测方案。算例分析结果验证了所提方法的可行性和有效性,表明了考虑厚尾特征的GARCH-M族模型短期预测效果满意。 展开更多
关键词 均值广义自回归条件异方差模型 风电功率预测 厚尾效应 波动补偿系数
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微燃机-冷热电联供机组的Hammerstein模型及非线性广义预测控制 被引量:8
16
作者 潘蕾 赵德材 +2 位作者 张俊礼 沈炯 彭春华 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期500-505,共6页
为研究微燃机-冷热电(MGT-CCHP)联供机组动态运行特性及控制策略,采用Hammerstein模型结构快速辨识其非线性动态特性,并将非线性动态特性以串联的非线性静态模型和线性动态模型表示.采用逐步回归法确定动态模型阶次并采用粒子群算法辨... 为研究微燃机-冷热电(MGT-CCHP)联供机组动态运行特性及控制策略,采用Hammerstein模型结构快速辨识其非线性动态特性,并将非线性动态特性以串联的非线性静态模型和线性动态模型表示.采用逐步回归法确定动态模型阶次并采用粒子群算法辨识模型参数,得到易于复现的块结构化模型.基于Hammerstein预测模型,设计了MGT-CCHR冷负荷跟踪非线性广义预测控制器.利用Hammerstein模型分块描述对象静态与动态特性的结构特点,将非线性广义预测控制转化为线性广义预测控制与非线性静态函数求根问题,使控制量求解简化.通过与最优参数PID控制器的仿真结果比较表明,所设计的非线性广义预测控制器具有改善冷负荷跟踪性能和节能控制的效果. 展开更多
关键词 微燃机-冷热电联供机组 HAMMERSTEIN模型 非线性 广义预测控制
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基于神经网络与多模型的非线性自适应广义预测控制 被引量:30
17
作者 石宇静 柴天佑 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第5期540-545,共6页
针对一类不确定非线性离散时间动态系统,提出了基于神经网络与多模型的非线性广义预测自适应控制方法.该自适应控制方法由线性鲁棒广义预测自适应控制器,神经网络非线性广义预测自适应控制器和切换机制三部分构成.线性鲁棒广义预测自... 针对一类不确定非线性离散时间动态系统,提出了基于神经网络与多模型的非线性广义预测自适应控制方法.该自适应控制方法由线性鲁棒广义预测自适应控制器,神经网络非线性广义预测自适应控制器和切换机制三部分构成.线性鲁棒广义预测自适应控制器保证闭环系统的输入输出信号有界,神经网络非线性广义预测自适应控制器能够改善系统的性能.切换策略通过对上述两种控制器的切换,保证系统稳定的同时,改善系统性能.给出了所提自适应方法的稳定性和收敛性分析.最后通过仿真实例验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 广义预测控制 自适应 模型 神经网络
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基于神经网络与多模型的非线性自适应广义预测解耦控制 被引量:15
18
作者 石宇静 柴天佑 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期634-640,共7页
针对一类非线性多变量离散时间动态系统,提出了基于神经网络与多模型的非线性自适应广义预测解耦控制方法.该控制方法由线性鲁棒广义预测解耦控制器和神经网络非线性广义预测解祸控制器以及切换机构组成.线性鲁棒广义预测解耦控制器用... 针对一类非线性多变量离散时间动态系统,提出了基于神经网络与多模型的非线性自适应广义预测解耦控制方法.该控制方法由线性鲁棒广义预测解耦控制器和神经网络非线性广义预测解祸控制器以及切换机构组成.线性鲁棒广义预测解耦控制器用于保证闭环系统输入输出信号有界,神经网络非线性广义预测解耦控制器能够改善系统性能.切换策略通过对上述两种控制器的切换,保证系统稳定的同时,改善系统性能.同时本文给出了所提自适应解耦控制方法的稳定性和收敛性分析.最后,通过仿真实例验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 非线性 广义预测控制 解耦 神经网络 模型
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对角CARIMA模型输入输出约束自适应广义预测控制 被引量:8
19
作者 李奇安 李平 李悦 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期1483-1488,共6页
为了简化输入输出约束存在时多变量广义预测控制算法的设计与实现问题,提出了对角结构形式的多变量CARIMA模型的约束广义预测控制算法。根据对角CARIMA模型的结构特点将多输入多输出对象的模型输出预报和参数辨识转化为多输入单输出子... 为了简化输入输出约束存在时多变量广义预测控制算法的设计与实现问题,提出了对角结构形式的多变量CARIMA模型的约束广义预测控制算法。根据对角CARIMA模型的结构特点将多输入多输出对象的模型输出预报和参数辨识转化为多输入单输出子对象的模型输出预报和参数辨识,并详细分析了系统的输入输出约束形式,将模型输出预报、目标函数和约束条件中依赖于模型参数的项与依赖于过程历史数据的项完成分离,简化了模型输出预报的计算及优化问题的求解,从而简化了约束多变量广义预测控制算法的实现。在一个DCS控制的非线性液位装置上的对比实验结果表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 广义预测控制 自适应控制 CARIMA模型 多变量控制 约束控制
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克服广义预测控制模型参数失配的PID反馈校正策略 被引量:10
20
作者 王丽辉 汤健彬 余世明 《浙江工业大学学报》 CAS 2005年第3期265-267,275,共4页
虽然广义预测控制(GPC)能够通过不断的在线辨识克服模型失配的不利影响,但它计算耗时,不利于在线实时的情况.为了克服在线辨识计算量大的缺点,提出了一种简便易行,计算量小的PID反馈校正策略,可有效地消除模型参数失配对控制性能的不利... 虽然广义预测控制(GPC)能够通过不断的在线辨识克服模型失配的不利影响,但它计算耗时,不利于在线实时的情况.为了克服在线辨识计算量大的缺点,提出了一种简便易行,计算量小的PID反馈校正策略,可有效地消除模型参数失配对控制性能的不利影响.由于所提出的方法把基于未来预测信息的超前控制和基于过去误差的事后控制有机地结合起来,从而呈现出良好的动态特性.计算机仿真表明,该方法能够有效克服模型与过程之间的增益失配问题,改善控制效果. 展开更多
关键词 广义预测控制 模型失配 PID 反馈校正
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