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增广非最小状态空间法的稳定平台预测控制研究被引量：5: 1; 作者霍爱清戴晨 +2 位作者汪跃龙汤楠程为彬《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第17期239-244,共6页; 针对传统的模型预测控制器鲁棒性较差及模糊PID控制系统比较复杂的问题,提出了利用增广非最小状态空间模型与模型预测控制相结合的稳定平台预测控制。建立了稳定平台广义被控对象的数学模型,以增广形式的非最小状态空间模型为基础,结合... 展开更多; 关键词稳定平台预测控制非最小状态空间法 LAGUERRE函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ENMSSFMPC-PID的原油稳定加热炉温度控制被引量：4: 2; 作者王思宇王炳淇邵克勇《东北石油大学学报》 CAS 北大核心 2023年第3期89-97,I0007,I0008,共11页; 为实现对非线性和时变系统的更精准建模和控制,适应系统动态变化和参数变化,应对系统变化和外部干扰,实现更可靠和安全的过程生产控制,提出一种新型模型预测控制策略。基于分数阶微积分运算的扩展非最小状态空间模型预测控制(ENMSSFMPC... 展开更多; 关键词模型预测控制分数阶非最小状态空间模型 ENMSSFMPC-PID 原油稳定加热炉; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进的模型预测控制在陶瓷基滚抛磨块烧结炉中的应用被引量：1: 3; 作者闫飞薛志勇 +3 位作者杨胜强陈群立田建艳阎颖《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2023年第2期272-279,共8页; 为了优化烧结型滚抛磨块的制备,提升磨块的品质,在分析滚抛磨块烧结过程特点和非最小状态空间模型预测控制(NMSSMPC)在乙烯裂解炉的应用基础上,提出了基于卡尔曼滤波的非最小状态空间模型预测控制(KF-NMSSMPC)的方法,将其应用于滚磨烧... 展开更多; 关键词滚抛磨块非最小状态空间卡尔曼滤波模型预测控制烧结炉; 在线阅读下载PDF 职称材料

数据驱动的线性离散系统自学习H_(∞)跟踪控制: 4; 作者张一晗肖振飞李金娜《控制工程》 CSCD 北大核心 2023年第10期1927-1934,共8页; 针对线性离散系统的H_(∞)跟踪控制问题,提出了一种新的脱策Q-学习方法。首先,采用数学变换,构建非最小状态空间模型,并且给出H_(∞)跟踪控制问题;其次,利用动态规划和强化学习技术,提出脱策Q-学习算法,自学习H_(∞)跟踪控制策略。所提... 展开更多; 关键词脱策Q-学习线性二次跟踪非最小状态空间 H_(∞)控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名增广非最小状态空间法的稳定平台预测控制研究被引量：5: 1; 作者霍爱清戴晨汪跃龙汤楠程为彬; 机构西安石油大学陕西省钻机控制技术重点实验室西北有色金属研究院宝德粉末冶金有限责任公司; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第17期239-244,共6页; 基金国家自然科学基金(No.61174191) 陕西省工业攻关计划项目(No.2013K07-16 No.2013K07-14); 文摘针对传统的模型预测控制器鲁棒性较差及模糊PID控制系统比较复杂的问题,提出了利用增广非最小状态空间模型与模型预测控制相结合的稳定平台预测控制。建立了稳定平台广义被控对象的数学模型,以增广形式的非最小状态空间模型为基础,结合滚动时域控制原则和线性二次型最优控制,通过对稳定平台离散模型的非最小状态空间形式进行增广变换,给出了基于Laguerre函数的状态反馈增益矩阵算法,设计了增广非最小状态模型下的预测控制器,实现了对导向钻井稳定平台控制系统的仿真研究。仿真结果表明稳定平台预测控制系统可以很好地满足钻井工程对控制精度和动态特性的要求,而且对有时变性的盘阀摩擦干扰力矩及模型参数摄动具有较强的鲁棒性。; 关键词稳定平台预测控制非最小状态空间法 LAGUERRE函数; Keywords stabilized platform predictive control non-minimal state-space Laguerre function; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于ENMSSFMPC-PID的原油稳定加热炉温度控制被引量：4: 2; 作者王思宇王炳淇邵克勇; 机构大庆油田设计院有限公司仪表电信室东北石油大学电气信息工程学院; 出处《东北石油大学学报》 CAS 北大核心 2023年第3期89-97,I0007,I0008,共11页; 基金黑龙江省高校基本科研项目(2022TSTD-04)。; 文摘为实现对非线性和时变系统的更精准建模和控制,适应系统动态变化和参数变化,应对系统变化和外部干扰,实现更可靠和安全的过程生产控制,提出一种新型模型预测控制策略。基于分数阶微积分运算的扩展非最小状态空间模型预测控制(ENMSSFMPC)算法,状态空间模型包含状态变量和输出跟踪误差,通过分数阶定义将系统模型离散化,利用ENMSSFMPC对比例—积分—微分(PID)控制器进行参数滚动优化,获得实时最优控制参数。原油稳定加热炉模型仿真结果表明,该控制策略优于传统的模型预测控制、非最小状态空间模型预测控制和分数阶模型预测控制。; 关键词模型预测控制分数阶非最小状态空间模型 ENMSSFMPC-PID 原油稳定加热炉; Keywords model predictive control fractional order non-minimum state-space model ENMSSFMPC-PID crude oil stabilized heating furnace; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进的模型预测控制在陶瓷基滚抛磨块烧结炉中的应用被引量：1: 3; 作者闫飞薛志勇杨胜强陈群立田建艳阎颖; 机构太原理工大学电气与动力工程学院太原理工大学机械与运载工程学院太原重型机械集团有限公司; 出处《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2023年第2期272-279,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(61703300) 中国博士后科学基金资助项目(2019M651082) 山西省应用基础研究(201801D221191)。; 文摘为了优化烧结型滚抛磨块的制备,提升磨块的品质,在分析滚抛磨块烧结过程特点和非最小状态空间模型预测控制(NMSSMPC)在乙烯裂解炉的应用基础上,提出了基于卡尔曼滤波的非最小状态空间模型预测控制(KF-NMSSMPC)的方法,将其应用于滚磨烧结炉中。该控制算法通过在模型预测控制(MPC)中加入滤波器来消除烧结过程中的量测噪声和信道噪声带来的影响。KF-NMSSMPC能够有效地适应这样的工业条件,同时还能节能降耗。大量仿真实验结果表明,在模仿实际工业条件下,KF-NMSSMPC比NMSSMPC能有效抑制干扰,快速地跟踪烧结轨迹,降低误差,提高烧结控制过程精度,进而改善滚抛磨块烧结质量。; 关键词滚抛磨块非最小状态空间卡尔曼滤波模型预测控制烧结炉; Keywords abrasiver block nonminimum state space Kalman filtering model predictive control sintering furnace; 分类号 TP202 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名数据驱动的线性离散系统自学习H_(∞)跟踪控制: 4; 作者张一晗肖振飞李金娜; 机构辽宁石油化工大学信息与控制工程学院; 出处《控制工程》 CSCD 北大核心 2023年第10期1927-1934,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(62073158,61673280) 辽宁省重点领域联合开放基金资助项目(2019-KF-03-06) 辽宁省教育厅基本科研重点项目(LJKZ0401)。; 文摘针对线性离散系统的H_(∞)跟踪控制问题,提出了一种新的脱策Q-学习方法。首先,采用数学变换,构建非最小状态空间模型,并且给出H_(∞)跟踪控制问题;其次,利用动态规划和强化学习技术,提出脱策Q-学习算法,自学习H_(∞)跟踪控制策略。所提方法的优势在于,仅利用系统输入和输出增量数据,采用构建增广的非最小状态空间方程模型转化方法,自学习H_(∞)跟踪控制策略,使系统稳定地跟踪参考信号,且具有抗干扰能力。最后,使用一般系统及SC-1乙烯裂解炉系统进行仿真实验,实验结果验证了所提方法的有效性。; 关键词脱策Q-学习线性二次跟踪非最小状态空间 H_(∞)控制; Keywords Off-policy Q-learning linear quadratic tracking non-minimum state space H_(∞)control; 分类号 TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	增广非最小状态空间法的稳定平台预测控制研究	霍爱清戴晨汪跃龙汤楠程为彬	《计算机工程与应用》 CSCD	2013	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于ENMSSFMPC-PID的原油稳定加热炉温度控制	王思宇王炳淇邵克勇	《东北石油大学学报》 CAS 北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	改进的模型预测控制在陶瓷基滚抛磨块烧结炉中的应用	闫飞薛志勇杨胜强陈群立田建艳阎颖	《太原理工大学学报》 CAS 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	数据驱动的线性离散系统自学习H_(∞)跟踪控制	张一晗肖振飞李金娜	《控制工程》 CSCD 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料