广义预测控制算法在混合隔振中的应用研究

1

作者 钟民军 史铁林 +1 位作者 江汉红 胡世峰 《船海工程》 北大核心 2008年第6期131-136,共6页

阐述混合隔振系统模型的建立,混合隔振广义预测控制系统的设计,并给出了一个具体实例设计和仿真分析过程。从仿真结果来看,所提出的混合隔振广义预测控制系统,有效地弥补了舰船动力机械被动隔振系统的不足,且系统具有较强的鲁棒性能。

关键词 预测控制 混合隔振 广义预测控制算法 鲁棒性能 舰船 动力机械

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广义预测控制算法在ATO系统中的研究仿真

2

作者 黄秀玲 朱文良 原萍 《黑龙江交通科技》 2013年第7期143-143,145,共2页

对广义预测控制（GPC）算法进行了研究，并将GPC算法应用在自动运行（ATO）系统中。通过该算法的使用，列车能较好地跟随目标曲线运行，由于目标曲线是根据列车牵引计算得到的最优的列车运行曲线，从而保证列车安全、平稳、正点地自动... 对广义预测控制（GPC）算法进行了研究，并将GPC算法应用在自动运行（ATO）系统中。通过该算法的使用，列车能较好地跟随目标曲线运行，由于目标曲线是根据列车牵引计算得到的最优的列车运行曲线，从而保证列车安全、平稳、正点地自动运行，同时也确保列车进站停车的精确性。 展开更多

关键词 ATO系统 广义预测控制算法 目标曲线

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基于ISSA-DELM算法的CSTR系统广义预测控制研究

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作者 盛斌 张军 《现代电子技术》 北大核心 2024年第19期123-130,共8页

连续搅拌反应釜(CSTR)作为典型的聚合反应化工生产用到的设备,其在工作运行时具有强非线性、大滞后性和不确定性,用传统的方法难以建立精准的数学模型。文中根据一类CSTR反应过程采用Hammerstein-Wiener模型,使用高斯径向基函数的LS-SV... 连续搅拌反应釜(CSTR)作为典型的聚合反应化工生产用到的设备,其在工作运行时具有强非线性、大滞后性和不确定性,用传统的方法难以建立精准的数学模型。文中根据一类CSTR反应过程采用Hammerstein-Wiener模型,使用高斯径向基函数的LS-SVM分别对模型的两个非线性模块进行建模,并使用其建立的Hammerstein-Wiener模型作为广义预测控制的预测模型;针对广义预测控制的滚动优化环节,采用多策略改进的麻雀算法(ISSA)优化深度极限学习机(DELM)的混和优化算法策略,并利用基准函数测试改进麻雀算法的优越性;最后将混合优化算法应用在非线性CSTR对象上,经过实验证明,所提出的ISSA-DELM混合优化算法对CSTR系统具有较好的控制效果,并与未改进的SSA-DELM算法和DELM算法进行仿真结果对比,结果显示,文中算法控制效果明显优于SSA-DELM算法和传统的DELM算法。 展开更多

关键词 连续搅拌反应釜(CSTR) HAMMERSTEIN-WIENER模型 广义预测控制(GPC) 改进麻雀算法(ISSA) 深度极限学习机(DELM) 高斯径向基函数

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广义预测控制算法及其在水表检定装置中的应用 被引量：1

4

作者 苏魁武 高士杰 孙慎言 《吉林工学院学报（自然科学版）》 1992年第3期110-118,共9页

本文在详尽推导论证广义预测控制算法(GPC)的基础上,研究了它在水表检定装置自动控制过程中的应用,仿真结果证实了文中给出的GPC—PI串级切换控制系统对检定过程的良好适应性。

关键词 仪表检定 自适应控制理论 流体力学 等效电路 广义预测控制算法 水表

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神经-模糊预测控制算法及应用 被引量：9

5

作者 李江 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第2期123-126,共4页

提出了一种新的神经 -模糊系统 ,结构上分为六层 ,包括一个输入层、一个输出层和四层隐层 .该系统规则的结论部分采用线性 ARX模型 ,训练方法结合最小二乘法与 BP算法 .将此神经 -模糊系统与广义预测控制算法相结合 ,形成一种神经 -模... 提出了一种新的神经 -模糊系统 ,结构上分为六层 ,包括一个输入层、一个输出层和四层隐层 .该系统规则的结论部分采用线性 ARX模型 ,训练方法结合最小二乘法与 BP算法 .将此神经 -模糊系统与广义预测控制算法相结合 ,形成一种神经 -模糊预测控制算法 .用一个具有三条规则的神经 -模糊系统建立某大型纸浆厂碱回收炉的模型 ,并应用神经 -模糊预测控制算法进行控制 ,结果显示神经 -模糊预测控制算法性能优良 。 展开更多

关键词 神经-模糊系统 广义预测控制 碱回收炉 神经-模糊预测控制算法 神经网络 过程控制 纸浆厂

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改进的广义预测控制设计与仿真 被引量：1

6

作者 兰艳亭 黄晋英 陈晓栋 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2015年第8期114-116,121,共4页

改进的广义预测控制算法保留了广义预测控制算法的基本特征和优点,另外,此算法中考虑了被控对象的纯延时。针对火电厂锅炉燃烧控制系统具有非线性、大滞后、强耦合、强干扰等特点将改进的广义预测控制应用于锅炉燃烧控制系统中。该方法... 改进的广义预测控制算法保留了广义预测控制算法的基本特征和优点,另外,此算法中考虑了被控对象的纯延时。针对火电厂锅炉燃烧控制系统具有非线性、大滞后、强耦合、强干扰等特点将改进的广义预测控制应用于锅炉燃烧控制系统中。该方法先利用预测模型得到系统未来时刻输出,然后将设定输出和预测误差变化率作为自适应控制器的输入,控制器利用遗忘因子递推增广最小二乘法推理得到控制输出。仿真实验表明,这种方法可以提高系统的动态性能,比广义预测控制算法具有更好的控制品质,它将会有较好的工程应用前景。 展开更多

关键词 改进广义预测控制 燃烧系统 参数估计 MATLAB仿真

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基于DMA与改进GPC算法的超细缝合线直径控制技术 被引量：1

7

作者 王德明 隋修武 +2 位作者 张杨 万凯新 石峰 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期349-358,共10页

针对传统超细医用可吸收缝合线的线径检测速度慢、精度低,且因缝合线成形过程不易控制导致线径不均的问题,提出了一种适用于此类缝合线的快速测量与高精度控制方法,并设计了对应的控制系统.该系统基于嵌入式系统STM32,搭载线阵电荷耦合... 针对传统超细医用可吸收缝合线的线径检测速度慢、精度低,且因缝合线成形过程不易控制导致线径不均的问题,提出了一种适用于此类缝合线的快速测量与高精度控制方法,并设计了对应的控制系统.该系统基于嵌入式系统STM32,搭载线阵电荷耦合器件(charge-coupled device, CCD)图像传感器、14位CCD信号处理器AD9822、直接存储器访问(direct memory access, DMA)以及改进的自适应广义预测控制(generalized predictive control, GPC)算法.将该控制技术应用于JK1601型纺丝机上可以制作出了满足美国药典第32版要求的缝合线样本,且线径的均匀性从原来的74.6%提升到95%以上. 展开更多

关键词 超细医用可吸收缝合线 电荷耦合器件 AD9822 嵌入式系统 改进广义预测控制算法

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广义预测控制GPC的发展与现状 被引量：5

8

作者 罗辑 曹建国 《四川兵工学报》 CAS 2003年第4期11-14,共4页

广义预测控制(GPC)的应用研究是当前自动控制工程界的一个研究热点。本文综述了广义预测控制(GPC)的基础理论发展和应用研究状况,并对其发展趋势进行了预测。

关键词 广义预测控制 GPC 发展 自动控制 工作原理 自适应控制系统 应用 多模态控制 全量式控制算法

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基于粒子群算法的隐式广义预测在ATO中的应用 被引量：1

9

作者 马宝峰 路小娟 《铁道标准设计》 北大核心 2015年第6期143-147,共5页

由于列车运行速度的不断提高,对列车自动驾驶(Automatic Train Operation,ATO)系统提出更高的要求。针对隐式广义预测(Implicit Generalized Predictive Control,IGPC)控制器在ATO中难以获得最优预测控制输入的问题,运用一种基于粒子群... 由于列车运行速度的不断提高,对列车自动驾驶(Automatic Train Operation,ATO)系统提出更高的要求。针对隐式广义预测(Implicit Generalized Predictive Control,IGPC)控制器在ATO中难以获得最优预测控制输入的问题,运用一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)的IGPC算法对ATO系统进行控制。为更进一步提高PSO算法的寻优能力,对基本PSO算法进行改进,从而有效提高系统的寻优精度和速度。并对有约束情况下的CRH2型车进行仿真验证,仿真结果显示PSO-IGPC比单纯IGPC对ATO的控制效果更优。 展开更多

关键词 列车自动驾驶 隐式广义预测控制算法 粒子群优化算法 仿真

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基于PSO的GPC-PID的细纱机锭速控制算法 被引量：4

10

作者 王延年 范昊 +1 位作者 李鹏程 王栋 《西安工程大学学报》 CAS 2023年第2期9-16,共8页

针对细纱机在卷绕过程中由于纱线张力波动较大而导致的断头问题,提出了粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化控制GPC-PID的锭子转速。首先,引入广义预测控制PID(GPC-PID)算法来控制锭子转速,并实时对PID进行参数整定,... 针对细纱机在卷绕过程中由于纱线张力波动较大而导致的断头问题,提出了粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化控制GPC-PID的锭子转速。首先,引入广义预测控制PID(GPC-PID)算法来控制锭子转速,并实时对PID进行参数整定,从而实时控制细纱机锭速。然后,引入PSO算法来提高GPC-PID的预测精度。最后,通过仿真实验,将常规的GPC-PID控制与PSO算法优化的GPC-PID控制进行比较。结果表明,锭子无刷直流电机在经PSO算法优化后的GPC-PID算法控制下,系统的快速性和稳定性都有一定提高,锭子的转速和转矩得到有效控制,纱线张力波动较小,降低了细纱卷绕过程中的断头率,证明了粒子群优化GPC-PID控制算法的优越性。 展开更多

关键词 细纱机锭速 纱线张力 PID算法 广义预测控制算法 粒子群优化算法 无刷直流电机

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改进粒子群优化的燃气发电锅炉主汽压模糊预测控制策略 被引量：6

11

作者 冯旭刚 鲍立昌 章家岩 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期81-89,共9页

针对燃气发电锅炉存在的纯滞后、大惯性和参数模型易变等问题,设计了一种改进粒子群优化(PSO)的主汽压模糊广义预测控制策略。利用遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)辨识出主汽压模型,并引入广义预测控制(GPC),通过多步预测、滚动优化和实... 针对燃气发电锅炉存在的纯滞后、大惯性和参数模型易变等问题,设计了一种改进粒子群优化(PSO)的主汽压模糊广义预测控制策略。利用遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)辨识出主汽压模型,并引入广义预测控制(GPC),通过多步预测、滚动优化和实时反馈技术克服系统惯性、时滞和参数时变问题。为改善主汽压控制系统的稳定性和动态响应品质,对GPC算法中的控制加权系数进行模糊自校正设计。引入改进粒子群算法对广义预测控制的控制量增量进行寻优,求取最优控制律。仿真结果表明:与改进PSO-GPC策略和动态矩阵控制(DMC)策略相比,在施加扰动情况下,所提改进PSO-模糊GPC策略在模型适配与失配时稳定时间分别最多减少94.5 s和132 s,超调量分别最多降低5.1%和8%。工程运用表明:所提控制策略主汽压控制偏差低于±0.15 MPa,系统受模型失配影响更小,稳定性和抗扰动能力明显提升。 展开更多

关键词 主汽压 广义预测控制 模糊控制 改进粒子群算法

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基于灰色广义回归神经网络的工业废水排放量预测 被引量：10

12

作者 张文丽 路金喜 +2 位作者 宋双虎 董淑惠 关珂 《水资源与水工程学报》 2007年第1期64-67,共4页

将GM(1,1)预测模型与广义回归神经网络结合起来,构建了一种新型串联灰色神经网络预测方法,有效地将灰色系统的贫乏数据建模和神经网络特有的非线性适应性信息处理能力相融合,充分提取历史数据及相关因素数据包含的信息,建立精度较高的... 将GM(1,1)预测模型与广义回归神经网络结合起来,构建了一种新型串联灰色神经网络预测方法,有效地将灰色系统的贫乏数据建模和神经网络特有的非线性适应性信息处理能力相融合,充分提取历史数据及相关因素数据包含的信息,建立精度较高的预测模型。通过对工业废水排放量实例预测,结果表明该方法是有效可行的。 展开更多

关键词 改进的灰色模型 广义回归神经网络 相关因素数据 工业废水排放量预测

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并行算法纸张定量横向分布控制

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作者 宋执环 李平 孙优贤 《中国造纸学报》 CAS CSCD 北大核心 1996年第C00期75-81,共7页

基于定量的横向耦合关系和纵向模型，建立了其横向分布的动态模型，设计了基于该模型的多变量广义预测控制器（ＧＰＣ），根据模型结构特征将控制算法进行分解，得到相应的ＧＰＣ并行算法，并给出其多处理机系统实现结构。计算机仿真结... 基于定量的横向耦合关系和纵向模型，建立了其横向分布的动态模型，设计了基于该模型的多变量广义预测控制器（ＧＰＣ），根据模型结构特征将控制算法进行分解，得到相应的ＧＰＣ并行算法，并给出其多处理机系统实现结构。计算机仿真结果表明，本文提出的建模与并行控制方法较好地改善了系统的的静、动态性能。 展开更多

关键词 并行算法 并行控制 多处理机 GPC 广义预测控制 控制算法 计算机仿真 纸张定量 纵向 模型结构

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基于RFOA优化GRNN的水电机组振动预测 被引量：13

14

作者 王继选 胡润志 +3 位作者 管一 张少恺 曹庆皎 王利英 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第21期120-126,共7页

针对水电机组振动的非平稳、非线性特点,提出利用改进果蝇算法(RFOA)优化广义回归神经网络模型(RFOA-GRNN)。通过改进果蝇算法的搜索步长和气味浓度判定公式,使该算法的局部寻优能力增强,收敛速度提高。通过8种常用的基准函数对FOA算法... 针对水电机组振动的非平稳、非线性特点,提出利用改进果蝇算法(RFOA)优化广义回归神经网络模型(RFOA-GRNN)。通过改进果蝇算法的搜索步长和气味浓度判定公式,使该算法的局部寻优能力增强,收敛速度提高。通过8种常用的基准函数对FOA算法、DSFOA算法、RFOA算法进行仿真测试,测试结果验证了RFOA算法的有效性。利用三种优化算法优化GRNN的平滑因子,将优化后平滑因子代入GRNN模型对水电机组振动进行预测。结果表明,与FOA-GRNN和DSFOA-GRNN两种预测模型相比,RFOA-GRNN预测模型的预测结果最大相对误差分别降低了99.96%和99.28%。可以得到RFOA-GRNN模型的预测精度和稳定性方面均优于其他两种模型,验证了此模型的有效性。将其应用于水电机组状态趋势预测研究中,可为维护人员提前发现水电机组故障并及时检修进而保证水电机组安全稳定的运行提供保障。 展开更多

关键词 水电机组 改进果蝇优化算法(RFOA) 广义回归神经网络(GRNN) 平滑因子 振动预测

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胶原蛋白与壳聚糖可吸收缝合线成型的有限元分析与精确纺丝工艺参数控制 被引量：3

15

作者 隋修武 王硕 +1 位作者 李瑶 李琰 《材料科学与工艺》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期84-91,共8页

为了解决胶原蛋白与壳聚糖材料的可吸收缝合线的湿法纺丝工艺中线径和强度不均匀的难题,进行了该种材料成型的数值仿真与纺丝成型机的控制系统设计.数值仿真采用Gambit与Fluent软件,对该混合液的射流喷嘴流场进行了有限元分析,从理论上... 为了解决胶原蛋白与壳聚糖材料的可吸收缝合线的湿法纺丝工艺中线径和强度不均匀的难题,进行了该种材料成型的数值仿真与纺丝成型机的控制系统设计.数值仿真采用Gambit与Fluent软件,对该混合液的射流喷嘴流场进行了有限元分析,从理论上论证了通过控制喷丝张力来调节缝合线线径的可行性;在此基础上,在JK1601型立管式湿法纺丝机上研制了缠绕张力和线径两个关键参数的闭环控制系统,缠绕张力控制采用归一化PID控制算法实现;线径控制采用线阵CCD非接触式在线测量与改进的自适应广义预测控制算法相结合来实现.实验表明:改进后JK1601型纺丝机制作的缝合线样品符合美国药典第35版的要求,直径和抗张强度的不均匀性分别由原来的25.4%、33.2%降低到5.0%以内. 展开更多

关键词 壳聚糖与胶原蛋白 可吸收缝合线 有限元分析 线阵CCD 广义预测控制算法

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基于OGPC的无人机姿态控制律设计 被引量：1

16

作者 张立珍 王庆宇 +2 位作者 王迷迷 黄丽薇 郑英 《电光与控制》 北大核心 2017年第4期19-22,共4页

对最优广义预测控制算法进行了深入研究,将无人机的姿态分为快、慢两个回路,分别将最优广义预测控制算法应用到两个回路的控制律设计中,并进行了仿真分析。结果表明,基于最优广义预测控制算法的无人机姿态控制律具有良好的控制性能。

关键词 无人机 最优广义预测控制算法 姿态控制

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基于多尺度分解集成组合模型的碳价格预测研究 被引量：7

17

作者 王喜平 于一丁 《分布式能源》 2022年第1期1-11,共11页

准确预测碳价格不仅有助于投资者及监管部门的科学决策,而且有助于碳金融市场的健康发展。考虑碳价格预测的复杂性,基于“分解-重构-预测-集成”的建模原则,构建了多尺度碳价格集成组合预测模型。首先,采用改进型自适应白噪声完备集成... 准确预测碳价格不仅有助于投资者及监管部门的科学决策,而且有助于碳金融市场的健康发展。考虑碳价格预测的复杂性,基于“分解-重构-预测-集成”的建模原则,构建了多尺度碳价格集成组合预测模型。首先,采用改进型自适应白噪声完备集成经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)算法对碳价原始序列进行分解,并以综合贡献度指数(comprehensive contribution index,CCI)对分量进行重构,得到短期、长期和趋势分量;然后,采用门限广义自回归条件异方差(threshold generalized auto-regressive conditional heteroscedasticity,TGARCH)模型预测短期分量,以布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)算法优化超参数的长短期记忆(long-short term memory,LSTM)神经网络预测长期和趋势分量;在此基础上,采用非线性集成算法对各分量预测结果进行集成,得到最终的碳价预测结果。以湖北碳市场为样本数据进行实证分析,结果表明所构建的预测模型性能最优,预测结果更准确,可为监管部门和企业决策提供有效信息。 展开更多

关键词 碳价格预测 长短期记忆(LSTM)模型 门限广义自回归条件异方差(TGARCH)模型 改进型自适应白噪声完备集成经验模态(ICEEMDAN)分解 超参数优化

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基于天气影响的风电功率分类预测模型研究

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作者 黄健 季克勤 +1 位作者 陈梓翰 郑庆 《能源与环保》 2021年第7期196-202,共7页

改善风电功率预测精度是提高“源网荷”间有效互动的重要手段之一。针对不同天气变化情况对风电场输出功率的影响,建立了一种基于天气影响的风电功率分类预测模型。结合风电场输出功率与风速间的相关性检验结果以及理论关系,确定了预测... 改善风电功率预测精度是提高“源网荷”间有效互动的重要手段之一。针对不同天气变化情况对风电场输出功率的影响,建立了一种基于天气影响的风电功率分类预测模型。结合风电场输出功率与风速间的相关性检验结果以及理论关系,确定了预测模型输入数据的内容,通过不同影响因素以及风电功率序列的自相关检验结果选取了预测模型输入数据的时间窗口,并对输入数据进行融合处理。为简化天气过程分类时的计算,实现分类结果的可视化,采用深度学习自编码技术对输入数据进行降维处理,并采用改进的K-means聚类法进行了天气过程的聚类划分,根据聚类结果利用广义回归神经网络模型对风电场输出功率进行了分类预测。通过实际算例验证了本文方法的有效性。 展开更多

关键词 天气过程 分类预测 自编码技术 改进K-MEANS 广义回归神经网络

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