中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(N100604001)
- 作品数：7 被引量：26H指数：4
- 相关作者：高宪文田中大李琨张立王介生更多>>
- 相关机构：东北大学沈阳化工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 变约束高效预测控制被引量：5
- 2011年
- 为改善离线鲁棒预测控制算法的最优性引入了变终端约束集的思想,即在原离线方法基础上通过在线优化方法获得构建当前反馈矩阵的凸组合系数,然后再产生当前控制量.与原方法相比增加了在线求解的自由度,改善了系统的最优性.在此基础上,又提出了变约束预测控制(VC–MPC)算法,根据状态所处的不同稳定椭圆域确定其对应的控制约束,在取得相同优化性能情况下较恒定约束算法明显节省了计算时间.仿真实例验证了所提方法的有效性.
- 高宪文张立王介生赵娟平
- 关键词：鲁棒预测控制线性矩阵不等式
- 递推子空间自适应预测控制综合方法被引量：4
- 2012年
- 为解决预测控制综合方法中的模型不确定问题,不同于以往利用多胞模型描述的方法,提出了一种新的基于递推子空间的自适应预测控制综合方法.通过在每一步中加入当前输入输出数据重新构建Hankel矩阵,对广义能观矩阵进行更新,从而获得对应的状态空间模型;然后将新获得的模型应用于预测综合的优化求解过程,得到当前时刻的控制律.为提高算法的收敛速度,在辨识的过程中引入了基于模型匹配误差的时变遗忘因子.最后,在慢时变与线性时不变两种情况下进行仿真,验证了所提出算法的有效性.
- 张立高宪文
- 关键词：递推子空间预测控制遗忘因子自适应控制
- 基于神经网络的聚氯乙烯汽提过程自适应解耦控制被引量：2
- 2012年
- 聚氯乙烯汽提过程具有高度非线性和时变性等特点,是一类复杂的非线性工业过程.首先基于动态模糊神经网络建立了数据驱动的聚氯乙烯树脂(PVC)汽提过程的被控对象模型;然后采用一种神经网络分散式解耦控制器对汽提过程进行解耦,得到浆料流量-塔顶温度和蒸汽流量-塔底温度两个单变量系统;最后采用BP神经网络PID控制器对系统进行控制.仿真实验结果验证了所提出集成控制策略的有效性.
- 高淑芝高宪文王介生杨静
- 关键词：动态模糊神经网络解耦控制神经网络
- 资源受限网络控制系统的模糊反馈调度被引量：6
- 2013年
- 针对带宽受限的多回路网络控制系统提出一种模糊反馈调度方法。首先利用二次型函数映射的动态权重调整策略对控制回路赋予不同的权重系数,继而考虑控制系统输出的误差和误差变化率,提出了改进的基于模糊反馈调度的优先级配置策略,设计了模糊反馈调度器,对各控制回路的优先级进行动态的调整。最后通过TrueTime工具箱建立了动态权重调整的多回路网络控制系统的模糊反馈调度仿真模型,并将该方法同EDF(earliest deadline first)与权重固定的模糊反馈调度方法进行对比。仿真结果表明在相同的网络带宽占用的情况下,该方法具有更小的网络时延,且具有较好的性能。
- 田中大高宪文史美华李琨
- 关键词：网络控制系统调度
- 数据驱动闭环子空间预测控制方法研究与应用被引量：3
- 2014年
- 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.
- 刘昕明高宪文翁永鹏
- 关键词：模型预测控制
- 基于Lyapunov-Elman的网络控制系统时延预测方法被引量：5
- 2013年
- 网络控制系统中的时延是影响系统性能的重要参数,针对基于Internet的网络控制系统中时延预测问题,提出一种最大Lyapunov指数与Elman神经网络结合的预测方法.首先对时延序列进行相空间重构,得到嵌入维数与延迟变量,然后通过最大Lyapunov指数方法与Elman神经网络对时延分别进行一步预测,将两种预测方法的预测结果通过不同的权值系数进行叠加得到最终的时延预测值.最后针对权值系数的寻优问题,提出一种改进的自由搜索算法,其收敛精度与速度都优于标准的自由搜索算法.仿真实验表明,相对于其它预测方法,本文的基于Lyapunov-Elman的时延预测方法具有较高的预测精度与较小的预测误差.
- 高宪文田中大李琨
- 关键词：最大LYAPUNOV指数ELMAN神经网络时延预测
- 基于时变N-L-N模型的电弧炉电极调节系统辨识被引量：1
- 2014年
- 将电弧炉电极调节系统表示为线性部分时变的N-L-N模型,在此基础上提出了基于时变参数N-L-N系统的在线辨识方法,解决了因电弧的时变性而导致模型变化、预测精度下降的问题.针对在线辨识过程中出现的参数分离的难题,该方法采用依次对模型线性部分、非线性部分参数进行更新的思路,实现了系统参数的有效分离.仿真结果表明,该方法能够有效跟踪电弧特性的变化,达到实时监测系统参数的目的.
- 张平侯延彬
- 关键词：电极调节系统在线辨识
