一种基于多步预测的自校正控制算法研究

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预测控制

预测控制之探究摘要预测控制是近年来发展起来的一类新型的计算机控制算法。

由于它采用多步测试、滚动优化和反馈校正等控制策略，因而控制效果好，适用于控制不易建立精确数字模型且比较复杂的工业生产过程，所以它一出现就受到国内外工程界的重视，并已在石油、化工、电力、冶金、机械等工业部门的控制系统得到了成功的应用。

关键词：预测控制滚动优化反馈校正AbstractPredictive control is developed in recent years to a new type of computer control algorithm.Because it USES multi-step testing, roll optimization and feedback correction, the control strategies and control effect is good, suitable for control is not easy to build accurate digital model and more complex industrial production process, so it appeared at home and abroad by the attention of engineering, and has set up a file in the petroleum, chemical, electric power, metallurgy, machinery, and other departments of industry control systems have been successful application. Keywords: Predictive control rolling optimization feedback correction预测控制的起源预测控制是自动控制理论的一个分支。

多步预测自校正控制

多步预测自校正控制1 多步预测自校正控制介绍多步预测自校正控制业称为广义预测控制（Generalize Predictive Control ）,它是再最小方差自校正控制和广义最小方差自校正控制得基础上发展起来得。

它保留了最小方差自校正控制的优点，同时增加了一些新亮点。

如最小方差控制中的预测模型，控制优化和反馈控制在多步预测控制中得到了继承，并且增加了多步预测，多步控制，实施一步，循环滚动等措施。

因而控制效果更好，系统的鲁棒性更强，更能适应复杂的过程或对象，使多步预测控制升华为一种性能卓越，适应性强的控制策略。

它不仅适用于稳定的开环系统，而且还适用于非最小相位系统，开环不稳定系统，以及非线性系统。

与最小方差自校正控制不同的是，预测控制可以预测未来多步模型的输出，并且在多步时段内控制也有多步作用，于是，在输出的预测，既有原来施加控制的影响，我们称之为零输入作用下的预测，简称为零输入预测，又有新加入的控制产生的作用，我们称之为零状态下的预测，简称为零状态预测。

按某种性能指标函数优化控制，并且仅实施最近的一步控制量。

从整个系统的控制过程看，每个周期的控制不是最优的，但它却是周期中最好的。

因此，对系统时刻可能遭受到的模型失配，参数变化，干扰等不良影响，系统都能及时的有效抵御。

2 控制算法步骤（1）已知a n ,b n ，根据被控对象和要求确定N ，u N ，R 和Q ，初始化P(0)， θ(0)，等值；（2）读取y(k),r y (k+j),用式 ()(1)()[()()(1)]T k k K k y k k k θθϕθ=-+∆--估计 θ(k)；（3）用 ()k θ中的 1()A z -和 1()B z -代替1()A z -和1()B z -，并求1()A z -；（4）递推法求1()j E z -,1()j G z -,1()j L z -和1()j H z -;（5）构成据政L ，H 和G ；（6）求的第一行T q l ；（7）式()(1)[()()()]T q r u k u k l Y k j H U k j GY k =-++-∆--求u(k)，并执行；（8）k →k+1,转步骤（2）。

一种隐式广义预测自校正控制算法及仿真研究

ＦＵＸｉｏｉｇａｌｎ
Ａｎａｇｒｔｆｉｐｉｉｅｅａｉｅｅｃｉｅｓｌ — ｕｎｇｃｎｒｌａｉｕａｉｎｌｏｉｈｍｏｍｌｃｔｇｎｒｌｄｐｒｄｉｔｖｅｆ— ｔｎｉｏｔｏｎｄｓｍｌｔｏｚ
０引言
在众多的预测控制算法中，近年来研究最活跃、同时成果也最多的是ＤＷ．ｌｋ等人于１８．Ｃａｅｒ９７年提
出的广义预测控制（ｅｅａｚｄＰｅｉｉｅＣｎｒｌＧｎｒｌｅｒｄｃｖｏｔ，ｉｔｏ
算工作量，省了时间Ｊ节。
为了验证隐式算法的可行性和优越性，文将该对其算法进行介绍，进行仿真研究，析仿真结并分果，总结参数变化对整个系统性能的影响。
ＧＣ）Ｐ算法
。广义预测控制作为一种新型的远
（ｈｓｓＤｐｒｅｔＣａｇｎｖｒｔ，ｉｉｎｈｎ３０，ＣｉａＰｙｉｅａｔｎ，ｈｎｆＵｉｓｙＸｎａｇＣａ￣ｉ１ｃｍｉｅｉｊ８１０ｈｎ）
Ａｂｓｒｃ：ｎｒｌｅｒｄｃｉｅｃｎｒｌｉｅｍｅｈｄｏｅｔｅｉｔｅｃｎｒｌｉｃｍｂｎｓｔａｔＧｅｅａｉｄｐｅｉｔｖｏｔｏｓａｎｗｔｏｆｒｍｏｅｐｒｄｃｉｏｔｏ，ｔｏｉｅｚｖｔｅａａｔｇｓｏａｉｕｌｏｉｈｄｖｎａｅｆｖｒｏｓａｇｒｔｈｍｓａｏｅ，ｉｈｓｓｒｎｏｓｎｓ．Ｔｈｄｌｐｒｍｅｅｓａｅｎｔｉｓａｗｈｌｔａｔｏｇｒｂｕｔｅｓｅｍｏｅａａｔｒｒｏ — ｄｕｔｅｙｔｅｉｐｉｉａｇｒｔｍ，ｉｒａｌｅｕｅｈｅｗｏｋｌａｅｉｄｂｈｍｌｔｌｏｉｈｉｆｃｓｇｅｔｒｄｃｄｔｒｏｄ，ｓｖｎｉｙａｉｇｔｍｅ．Ｉｎｒｄｕｅｎｉｌｃｔｔｉｔｏｃｓａｍｐｉｉａｉｈｔｃｆｒｇｎｒｌｅｒｄｃｉｅｓｌｒｔｍｅｉｏｅｅａｉｄｐｅｉｔｖｅｆ—ｔｎｎｏｔｏ，ｎａｅｉｕａｉｎｏｔ．Ｔｈｎａａｙｅｈｚｕｉｇｃｎｒｌａｄｍｋｓａｓｍｌｔｏｆｉｅｎｌｚｓｔｅｒｓｌｎｄｓｍｍａｉｅｈｉｆｕｎｅｆｐｒｍｅｅｅｕｔａｕｓｒｚｓｔｅｎｅｃｏａａｔｒ— ｖｒｅｙｏｅｔｒｓｓｅｐｒｏｍａｃ．Ｔｅｅｕｌｌａｉｔｎｎｉｅｙｔｍｅｆｒｎｅｈｒｓｔｓｓｏｔｅｓｅｉｒｔｎｅｓｂｌｔｆｔｅａｇｒｔ．ｈｗｈｕｐｒｏｉｙａｄｆａｉｉｉｙｏｈｌｏｉｈｍＫｅｒｓ：ｅｅａｉｅｒｄｉｔｅｃｎｔｏ；ｓｌｔｎｎｙｗｏｄｇｎｒｌｚｄｐｅｃｉｏｒｌｅｆ— ｕｉｇ；ｉｌｃｔａｉｍｅｉｖｍｐｉｉｒｔｈｔｃ

《自校正PID控制》课件

详细描述
自校正pid控制适用于各种需要高精度和高稳定性控制的领域。在化工领域中，它可以用于控制化学反应过程，提高产品质量和降低能耗；在电力领域中，它可以用于控制发电机的输出功率，提高电力系统的稳定性和可靠性；在机械领域中，它可以用于控制机器人和精密机床的运动轨迹，提高制造精度和效率。此外，自校正pid控制还可应用于航空航天、交通、医疗等领域。
实时性和嵌入式系统中的应用
随着嵌入式系统和实时计算技术的发展，自校正PID控制器可能会在更多实时性和嵌入式系统中得到应用。
THANKS
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总结词
简化控制系统设计
详细描述
自校正pid控制技术能够简化电机控制系统的设计过程，减少人工调整参数的工作量，提高系统的可维护性和可扩展性。
自校正pid控制在温度控制系统中的应用
总结词：实现快速温度控制总结词：提高温度均匀性总结词：降低能耗
详细描述：自校正pid控制技术在温度控制系统中能够实现快速温度控制，通过实时调整pid参数，减小温度控制的超调和震荡，提高温度控制的稳定性和准确性。
分析自校正pid控制器的计算复杂性，评估其实时性要求和实现难度。
04
自校正pid控制算法的实现
离散化自校正pid控制算法
离散化自校正pid控制算法是将连续的自校正pid控制算法离散化，以便在数字计算机上实现。该算法通过离散的时间步长来模拟连续的控制过程，并利用差分方程来描述系统的动态行为。离散化自校正pid控制算法的优点是易于实现和稳定性好，适用于数字控制系统。
详细描述：在温度控制系统中，自校正pid控制技术能够提高温度的均匀性，减小温度偏差，提高产品质量和生产效率。
详细描述：自校正pid控制技术应用于温度控制系统，能够根据实际需求实时调整温度控制参数，降低能耗，实现节能减排。

基于期望响应的预测函数控制参考轨迹自校正方法

ｒｓｌｓｉｈａｔｔｔｔｅｄｙａｉｅｐｏｅｃｎｎｏｕｄｔｒｃｒｄｆｎｅｕｖ．ｎｗｅｅｅｅｅｕｔｎｔｅｆｃｈａｈｎｍｃｒｓｎｓａｔｂｅｔｎｅｏｔａｋａｐｅｅｉｄｃｒｅＡｅｒｆｒｎｃ
ｆｌｏｔｅｐｅｔｄｅｐｓ．Ｔｈｅｉｏｌｗｈｅｘｃｅｒｓｏｎｅｓｍｕｌｔｏｎｈｏｔａｔｐｏｐｓｄａｉｓｗｓｈｔｈｅｒｏｅｍｅｈｃｎｅｕｌｉｆｖａｅｔｏｄａｒｓｔｎａｏｒｂｌ
维普资讯
第５９卷
第１期
化
工
学
报
Ｖｏ．９ＮＯ．１５１
２００８年１月
ＪｕｎｌｏＣｅｃｌＩｄｓｒａｄＥｎｉｅｒｎｏｒａｆｈｍｉａｎｕｔｙｎｇｎｅｉｇ
Ｊｎａｙ２０ａｕｒ０８
基于期望响应的预测函数控制
参考轨迹自校正方法
沈国良，赵均，钱积新
（江大学工业控制技术研究所，浙江杭州３０２）浙１０７
摘要：采用指数律参考轨迹的传统预测函数控制（Ｆ，系统动态响应无法预先估计，不能直接按照指定的轨ＰＣ）迹整定动态响应。本文提出了一种预测函数控制参考轨迹自校正策略。基于事先规定的期望响应，对指数律参考轨迹的衰减系数进行实时在线滚动优化，保证预测时域内的参考轨迹最大幅度地贴近期望轨迹，使得系统响

基于模型预测控制及遗传算法的三线性系统校正研究

基于模型预测控制及遗传算法的三线性系统校正研究模型预测控制（Model Predictive Control，简称MPC）是一种常用于工业控制系统的高级控制策略。

它通过建立系统数学模型，并基于该模型进行预测和优化，来指导控制器的决策。

遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）则是一种基于进化思想的优化算法，在搜索空间中通过模拟自然选择和遗传变异的过程找到最优解决方案。

本文将介绍基于模型预测控制及遗传算法的三线性系统校正研究。

基于模型预测控制的系统校正是指通过建立系统的数学模型，并使用该模型进行在线优化，来调整系统的参数以实现更好的控制效果。

对于三线性系统的校正，我们需要考虑系统的非线性特性以及参数空间的高维度。

首先，我们需要建立三线性系统的数学模型。

三线性系统是一种具有三个输入和一个输出的多变量系统，其输入和输出之间存在着非线性关系。

通过对这个系统进行建模，可以将其表示为一个多变量非线性方程。

根据实际问题的复杂程度，我们可以选择合适的数学建模方法，例如利用物理方程、实验数据拟合或者系统辨识等方式来获取系统模型。

接下来，我们可以使用模型预测控制来进行三线性系统的校正。

模型预测控制首先需要在每个控制周期内进行系统状态的预测。

在三线性系统中，由于存在非线性关系，所以需要在每个控制周期内进行多步预测。

通过使用系统模型，我们可以将未来的系统状态变量进行预测，并计算出对应的控制策略。

然后，根据这些预测结果，我们可以优化当前的控制信号，以获得最优的控制效果。

这个过程可以通过求解一个优化问题来实现，一般可以使用数学优化算法来求解。

在这里，我们引入遗传算法作为优化算法的一种选择。

遗传算法是一种基于自然选择和遗传变异思想的优化算法。

它通过对候选解进行适应度评估、选择、交叉和变异等操作，来模拟生物进化的过程。

在三线性系统的校正中，我们可以将待优化的控制参数作为基因编码，并使用遗传算法搜索参数空间中的最优解。

基于多目标优化的自适应控制技术研究

基于多目标优化的自适应控制技术研究一、引言随着科学技术的不断进步，自适应控制技术已经得到了广泛的应用。

在实际应用中，多目标自适应控制技术已经成为了一种非常重要的控制策略，它可以在实现系统优化的同时，保证系统的稳定性和可靠性。

为了更好地研究多目标自适应控制技术，本文将从相关基础理论出发，对其进行系统分析和研究。

二、多目标优化控制基础多目标自适应控制技术是指在满足系统控制需求的前提下，同时优化多个目标。

其目的在于寻求一种控制策略，使得多个目标同时得到优化。

在实际应用过程中，多目标自适应控制技术不仅可以用于单个系统的优化控制，还可以用于多系统协同控制，实现多种目标的优化。

三、多目标自适应控制技术研究1、多目标控制策略设计多目标控制策略设计是多目标自适应控制技术研究的基础和核心。

多目标控制策略设计包括目标函数的设定、控制变量的选取、控制器的构建等。

在多目标自适应控制技术的研究中，优化算法是至关重要的一个方面，它可以根据目标函数的不同重要度，对控制变量进行优化处理，从而最大程度地实现多目标的优化控制。

2、多目标控制算法研究多目标控制算法是多目标自适应控制技术研究的关键环节。

多目标控制算法需要在控制器设计的基础上，对目标函数进行优化处理，从而得到更加优化的控制器。

在多目标控制算法的研究中，主要有遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。

3、多目标控制实验研究多目标自适应控制技术的实验研究是验证其有效性和可靠性的重要手段。

多目标控制实验研究需要确定实验参数、建立系统模型、设计实验方案等。

在实验过程中，需要采集数据并分析结果，从而得到多目标自适应控制技术的实际控制效果。

四、应用领域多目标自适应控制技术在生产制造、环境监测、交通运输等领域都有广泛应用。

1、生产制造领域在生产制造领域，多目标自适应控制技术可以用于生产线的自动化控制、质量检测等方面。

通过多目标自适应控制技术，可以有效提高生产效率和质量。

2、环境监测领域在环境监测领域，多目标自适应控制技术可以用于空气、水质等环境参数的监测和控制。

基于自组织算法的多智能体控制技术研究

基于自组织算法的多智能体控制技术研究随着智能化时代的到来，多智能体技术成为了一个备受关注的领域。

在多智能体系统中，每个智能体都有不同的行为和处理能力，并且将相互协作以完成特定的任务。

然而，如何保证多智能体之间的协作以及如何优化智能体的行为仍然是一个挑战。

自组织算法是解决上述问题的一种有效方式。

自组织算法指的是一类算法，它们依赖于局部信息和简单的规则，使系统在没有中央控制或全局信息的情况下自我组织。

自组织算法广泛应用于多智能体系统中，以实现智能体之间协同行动和优化任务。

在多智能体控制中，自组织算法能够提供许多优势。

首先，自组织算法可以减少系统的互相作用，从而减少全局信息的收集和传输需求。

此外，自组织算法具有高度灵活和鲁棒性，即使在某些异常情况下，它们也能够自我调节以达成任务。

自组织算法的应用也非常广泛。

例如，在智能交通系统中，自动驾驶汽车可以使用自组织算法，以确保汽车的协调行动，达成一致性驾驶。

此外，在无人机中，自组织算法可以帮助无人机实现协调监控、目标搜索和指示。

在多智能体控制领域中，存在许多不同的自组织算法，如蚁群算法、人工鱼群算法、群智能算法等，这些算法都在不同的情况下提供了有效的解决方案。

蚁群算法是一种基于模拟自然界中蚂蚁行为的求解优化问题的方法。

在蚁群系统中，每个蚂蚁只能探索周围环境，并在个人和整个蚁群的行为规则上进行决策。

蚂蚁探索过程中会释放信息素，其他蚂蚁会根据信息素浓度选择探索路径，从而使整个蚁群以最短路线集中在一起。

人工鱼群算法是一种基于自然界鱼群行为的求解优化问题的方法。

该算法通过模拟鱼群行为来实现任务的协同。

在人工鱼群系统中，每个鱼有一种优化解，它在搜索空间中游动来寻找更优解，同时与周围的鱼交互学习。

群智能算法是基于模拟自然界中群体行为的方法。

例如，群体中的鸟类和袋鼠会在生态系统中协同行动。

在群智能系统中，算法模拟群体行为，以解决优化问题或达成集体行动目标。

总之，基于自组织算法的多智能体控制技术在现实世界中具有许多应用。

无人机自主控制算法的研究与实现

无人机自主控制算法的研究与实现近年来，随着人工智能和自动化技术的不断发展，无人机被越来越广泛地应用于航空、农业、环保和军事等领域。

无人机的一大特点就是可以实现自主飞行，这既提高了工作效率，又可以减少人员伤亡风险。

对于无人机来说，自主控制算法是非常重要的，它的好坏直接决定着无人机的稳定性和安全性。

本文旨在介绍无人机自主控制算法的研究与实现，包括算法种类、实现方法以及应用场景等方面。

一、无人机自主控制算法种类目前，无人机自主控制算法主要分为三种：扰动辨识算法、模型参考自适应控制算法和基于自组织控制网络的算法。

1. 扰动辨识算法扰动辨识算法是一种基于最优化理论的控制方法，它可以对无人机进行模型辨识，然后根据辨识结果设计控制器。

扰动辨识算法的基本流程如下：（1）采集无人机的传感器数据，并进行信号处理，提取控制系统所需的状态量。

（2）建立无人机系统的数学模型，包括运动学模型和动力学模型。

（3）根据采集的数据估计无人机的扰动，包括外部扰动和内部扰动。

（4）使用最优化理论设计无人机的稳定反馈控制器，以保证无人机稳定飞行。

扰动辨识算法的优点是可以针对不同的无人机进行参数识别，从而实现针对性的控制；缺点是需要对无人机的数学模型进行建模和辨识，过程较为复杂。

2. 模型参考自适应控制算法模型参考自适应控制算法是一种基于模型参考控制理论的控制方法，它不需要事先建立无人机的精确模型，而是通过误差传递控制原理进行控制。

模型参考自适应控制算法的基本流程如下：（1）设置一个给定模型作为目标，将无人机的状态与给定模型的状态进行比较，得到误差信号。

（2）使用自适应控制器，调节无人机的控制输入，使误差信号趋近于零。

模型参考自适应控制算法的优点是不需要事先建立精确模型，适用于多种无人机结构；缺点是对控制器的精度要求较高，需要较大的计算量。

3. 基于自组织控制网络的算法基于自组织控制网络的算法是一种新兴的无人机控制方法，它借鉴了神经网络的思想，采用分布式控制策略，在网络中形成强大的自适应控制系统。

一种基于自适应控制的先进数值预测校正制导方法[发明专利]

专利名称：一种基于自适应控制的先进数值预测校正制导方法专利类型：发明专利
发明人：孟斌,唐青原,王晓磊,解永春,吴宏鑫
申请号：CN202011364615.4
申请日：20201127
公开号：CN112525221A
公开日：
20210319
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：一种基于自适应控制的先进数值预测校正制导方法，(1)建立考虑地球自转的航天器再入制导动力学无量纲方程；(2)将飞行器的热率限制、负载限制和动压限制转化为高度参考值；(3)将飞行器纵向动力学状态进行微分同胚变换，得到以航程和高度导数作为状态的模型；(4)针对航程模型设计自抗扰制导律；(5)针对高度导数模型设计自抗扰制导律；(6)设计制导律。

本发明所提出的方法可以用于高超声速飞行器，(载人)飞船、深空探测进入航天器、气动捕获，具有较好的通用性。

申请人：北京控制工程研究所
地址：100080 北京市海淀区北京2729信箱
国籍：CN
代理机构：中国航天科技专利中心
代理人：张晓飞
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基于二步估计器的PID自校正预测控制

基于二步估计器的PID自校正预测控制
李绍勇;高庆伟;崔旭春;王瑛;郭晓光;闫树龙
【期刊名称】《甘肃科学学报》
【年(卷),期】2005(017)002
【摘要】基于内模原理构建d步超前预测控制器.根据d步超前预测信号,运用二步估计器进行数据信息处理,创建PID自校正预测控制算法.仿真结果表明:该算法实现起来简便,能够有效地减小控制系统的运算量,提高控制的实时性.
【总页数】5页(P105-109)
【作者】李绍勇;高庆伟;崔旭春;王瑛;郭晓光;闫树龙
【作者单位】兰州理工大学,土木工程学院,甘肃,兰州,730050;兰州兰石集团有限公司,甘肃,兰州,730050;兰州理工大学,土木工程学院,甘肃,兰州,730050;兰州理工大学,石油化工学院,甘肃,兰州,730050;兰州理工大学,石油化工学院,甘肃,兰
州,730050;兰州理工大学,土木工程学院,甘肃,兰州,730050
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.基于极点配置的自校正PID预测控制 [J], 向学军
2.有效克服系统时延的PID自校正预测控制新算法 [J], 杨治平;刘廷权
3.基于内模原理的简单PID自校正预测控制器 [J], 杨治平;刘廷权
4.基于内模原理的简单PID自校正预测控制器 [J], 杨治平;刘廷权
5.多变量自校正PID调节器与自校正控制器的关系分析 [J], 马文贵
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一种多步递推广义预测自适应控制

一种多步递推广义预测自适应控制
李熙
【期刊名称】《贵州工业大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】1995(000)004
【摘要】提出了一种基于多步递推预测的广义预测自适应控制算法。

由于本算法是利用在线辩识参数直接递推求解控制律，从而大大减少了计算量，便于在微机上用汇编语言实现。

【总页数】1页(P6)
【作者】李熙
【作者单位】无
【正文语种】中文
【中图分类】TP273.2
【相关文献】
1.一种加权广义预测自适应递推优化控制算法 [J], 郑德忠;何群
2.一种广义预测自适应控制算法 [J], 陈文菊;杜德生
3.一种广义预测自适应控制的直接方法 [J], 王伟
4.一种增量型多步预测、多步控制的单变量预测控制算法 [J], 钟小芳[1];蒋中[2]
5.一种基于广义预测的极点配置自适应控制算法 [J], 顾兴源;毛志忠
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