预测控制开题报告
基于子系统协调策略的分布式预测控制算法研究的开题报告
基于子系统协调策略的分布式预测控制算法研究的开题报告一、研究背景和意义随着科学技术的发展和控制领域的不断发展，预测控制算法的研究变得越来越重要。
预测控制算法是指通过对系统未来状态的预测来实现对系统状态进行调节的控制算法。
与传统控制算法相比，预测控制算法能够更准确地预测系统的未来状态，从而更加精准地进行控制。
同时，预测控制算法还能够应对系统存在不确定性的情况，具有更强的鲁棒性。
分布式控制系统广泛应用于现代控制领域中，可以有效地解决大型复杂系统控制问题。
但是，由于分布式控制系统中各个子系统之间存在相互影响的关系，因此需要通过协调策略来保证各子系统之间的协调性和一致性。
本研究旨在研究基于子系统协调策略的分布式预测控制算法，以提高分布式控制系统中的控制精度和鲁棒性。
二、研究目标和内容本研究的目标是设计和实现一种基于子系统协调策略的分布式预测控制算法，以实现对分布式控制系统的精准控制。
具体内容包括以下几个方面：1. 分析分布式控制系统中各个子系统之间的影响关系，并确定合适的协调策略。
2. 设计预测模型，通过对系统未来状态的预测来实现对系统状态的调节。
3. 提出分布式预测控制算法，将预测模型与协调策略相结合，实现对分布式控制系统的控制。
4. 在Simulink仿真环境中对算法进行测试，并与传统控制算法进行对比分析。
三、研究方法和步骤本研究主要采用以下方法：1. 理论分析法：对分布式控制系统的协调性和一致性进行分析和研究，提出合适的协调策略。
2. 建模法：通过对控制系统进行建模，建立预测模型。
3. 算法设计法：基于预测模型和协调策略，设计分布式预测控制算法。
4. 仿真验证法：在Simulink仿真环境中对算法进行测试，并与传统控制算法进行对比分析。
具体步骤如下：1. 阅读相关文献，对分布式控制系统、预测控制算法等相关知识进行综述。
2. 对分布式控制系统的协调性和一致性进行分析，确定合适的协调策略。
3. 建立预测模型，实现对系统未来状态的预测。
预测控制在水厂加药系统中的应用的开题报告
预测控制在水厂加药系统中的应用的开题报告一、选题背景随着社会的不断发展，对水质的要求也越来越高，尤其是生活用水方面，水的质量直接关系到人民生活的健康和安全，因此水厂加药系统的运行是非常重要的，需要保证其稳定性和准确性。
然而，由于水处理加药涉及到多个因素，例如药剂的种类、水源的水质、用水量等等，这些因素的变化都将对加药系统的运行产生一定的影响，从而导致加药效果的不稳定甚至失控。
为了保证加药系统的稳定和准确度，提高水质检测的准确性，预测控制技术被引入了加药系统中，以提高水处理的效率和水质的稳定性。
二、选题意义预测控制技术是一种基于当前状态和趋势预测未来状态的控制方法，能够通过对系统的模型进行建模和预测来实现对系统的控制。
在水厂加药系统中应用预测控制技术，可以实现加药量的预测和调整，减少加药量的波动性，保证水的质量稳定性，从而大大提高水质的安全性和准确性。
预测控制技术还可以提高工作效率，减少人工干预，降低人力成本，提高加药系统的自动化程度，从而实现工业水处理过程的信息化、智能化和自动化。
三、研究内容与方法1. 研究预测控制技术的基本原理、方法和应用特点；2. 分析水质检测过程中的关键因素，建立加药量预测模型；3. 设计加药系统的控制策略，实现加药量的预测和控制；4. 利用MATLAB等工具进行模拟实验，并进行实验验证；5. 对实验结果进行分析和总结，提出进一步优化改进的措施。
四、预期结果1. 建立水厂加药系统的预测模型；2. 实现水厂加药系统的预测控制算法；3. 验证预测控制策略的可行性和有效性；4. 在实际生产中应用并取得优异的效果；5. 提高水质检测的准确性和水质稳定性，保障人民生活安全的同时实现信息化、智能化和自动化。
预测控制算法及其在混沌同步控制中的应用研究的开题报告
预测控制算法及其在混沌同步控制中的应用研究的开题报告一、研究背景随着信息技术的发展和应用的广泛，控制系统的需求越来越高，其中混沌同步控制是一个重要的研究方向。
混沌同步控制是指通过设计控制算法，调节系统参数以控制混沌系统的输出，实现两个或多个混沌系统之间的同步。
混沌同步控制在现代通信、网络通信、生物医学等领域有着广泛的应用。
近年来，随着控制理论和计算机技术不断发展，预测控制算法逐渐成为混沌同步控制的重要手段，具有可靠性高、鲁棒性好、控制效果稳定等优点，广受工程师和学者们的推崇。
预测控制利用模型预测信息来调整控制参数，可用于设计强壮的、自适应的同步控制器和追踪控制器。
预测控制不仅适用于线性系统，而且适用于非线性和混沌系统。
因此，预测控制算法在混沌同步控制中的应用研究是有着重要意义的。
二、研究目的和意义本文旨在研究预测控制算法及其在混沌同步控制中的应用，通过对混沌同步控制的理论基础和实际应用进行深入探讨，找出现有算法在应用中存在的问题并提出改进措施，从而实现混沌系统的同步控制。
由于混沌系统具有非线性、不确定性和复杂性等特点，传统的控制方法往往不能很好地解决同步问题。
而预测控制算法可以有效地解决这些问题，在同步控制中起着重要的作用。
因此，研究预测控制算法及其在混沌同步控制中的应用，对于深入理解混沌系统的特性和获得更好的同步效果具有重要意义。
三、研究内容和方法本文主要研究预测控制算法及其在混沌同步控制中的应用，主要包括以下内容：1. 混沌同步控制的基本概念和理论原理。
2. 针对混沌同步控制中存在的问题，分析传统控制算法的不足，并提出改进预测控制算法。
3. 设计混沌同步控制的仿真实验，分析预测控制算法在同步控制中的应用效果。
4. 探究基于预测控制算法的混沌同步控制在工业控制、通信、生物医学等领域的应用前景。
本文采取文献调研，数学建模和仿真实验相结合的方法，深入研究预测控制算法及其在混沌同步控制中的应用。
通过对混沌系统、预测控制算法等相关领域的文献资料进行搜集和总结，建立混沌同步控制的数学模型，设计仿真实验验证预测控制算法在同步控制中的效果。
预测控制在单元机组协调控制系统中的应用研究的开题报告
预测控制在单元机组协调控制系统中的应用研究的开题报告一、选题的背景和意义目前，电力系统中越来越多的采用了爬山算法、遗传算法、模拟退火算法等优化算法，在解决单机组运行控制问题时取得了很好的效果，但是在面对多机组协调控制时，由于多机组间相互影响，单机组控制器不能对整个系统进行优化调度。
在运行通信方面，单机组控制器无法实时获取其他机组运行参数，不易实现整个系统的协调控制。
针对以上问题，预测控制技术能够预测下一时刻的输出值，进而指导系统当前的调节，同时在控制系统的每个数据点上，也能够矫正误差，进而使整个系统的控制误差被最小化，提高了系统的响应速度和控制精度。
预测控制技术在多机组协调控制系统中的应用研究，对于提高电力系统的控制效率、降低能耗和保障供电的质量具有重要意义。
二、研究对象和内容1.研究对象研究对象为电力系统中的多机组协调控制系统，将单机组预测控制技术应用于多机组协调控制系统中，开发出适合于多机组协调控制的控制策略。
2.研究内容（1）理解预测控制的基本原理预测控制技术要求控制系统预测出下一时刻的输出值，同时矫正误差，提高整个系统的响应速度和控制精度。
因此，研究者需要对预测控制技术的基本原理进行深入的理解，包括预测算法、控制策略等。
（2）建立多机组协调控制系统模型在研究多机组协调控制系统中，需要建立系统的数学模型，在建模过程中需要考虑到系统的复杂性和特殊性，以便对系统进行分析和优化。
（3）开发适合多机组协调控制的预测控制策略根据多机组协调控制系统的实际情况，研究者需要开发适合多机组协调控制的预测控制策略，包括控制参数的选择和目标函数的设计等。
（4）仿真验证和实验研究在算法设计和开发完成后，需要进行仿真验证和实验研究，以便评估算法的性能和实际应用效果。
三、研究方法和技术路线（1）理论研究和算法选择对预测控制的基本原理进行深入研究，选择适合的预测算法，并结合多机组协调控制系统的特点设计控制策略。
（2）建模和仿真根据多机组协调控制系统的不同组成部分建立不同级别的数学模型，并进行仿真验证，以便评估算法的性能和实际应用效果。
基于预测控制的植物生态环境测控系统研究与实现的开题报告
基于预测控制的植物生态环境测控系统研究与实现的开题报告一、研究背景与意义植物生态环境是一个高度复杂的系统，涉及到多方面的因素，如光照、温度、水分、土壤条件等。
这些因素对于植物的生长发育和生态环境的稳定起着非常重要的作用。
为了保障农业、生态环境的健康发展，提高农作物的产量，改善环境，需要对植物生态环境进行科学的测控和管理。
当前，大部分的植物生态环境测控系统主要采用基于传感器的数据采集和控制方式，该方式缺乏对真实系统的准确建模和动态控制能力，因此很难实现对植物生态环境的精准控制。
针对这一问题，近些年来，预测控制技术得到了广泛的应用。
预测控制技术通过对植物生态环境进行准确的建模和预测，实现对植物的精准控制，使得植物能够在最合适的生态环境下生长，从而达到提高产量、改善环境的目的。
因此，本研究旨在基于预测控制技术，研究和实现一种能够对植物生态环境进行精准测控的系统，为农业生产和环境监测提供技术支持。
二、研究内容1.研究和建立植物生态环境感知模型，分析不同因素对植物生长的影响，通过数据分析和建模实现对植物生态环境的精准感知；2.研究和建立植物生态环境预测模型，基于已有数据对未来的环境变化进行预测，实现对生态环境的长期控制；3.研究和建立植物生态环境控制模型，在预测的基础上，通过控制温度、湿度、光照等因素，调节植物生态环境，提高产量和品质；4.研究和实现基于预测控制的植物生态环境测控系统，验证所提出的方法并进行系统的实现。
三、研究方法和技术路线1.对植物和环境因素进行深入的研究和分析，建立植物生态环境感知模型；2.对已有数据进行分析和处理，建立植物生态环境的预测模型；3.根据研究结果，设计和实现一套基于预测控制的植物生态环境测控系统；4.通过实验验证所提出的方法和系统，验证其实用性和效果。
四、研究预期成果1.根据已有数据，建立可靠的植物生态环境感知模型；2.基于预测控制技术，建立植物生态环境预测和控制模型；3.设计和实现一套基于预测控制的植物生态环境测控系统，并且实现对植物生长环境的精准控制；4.通过实验验证，证明所提出的方法和系统的实用性和有效性。
化工过程中的若干预测控制算法与应用研究的开题报告
化工过程中的若干预测控制算法与应用研究的开题报告一、选题背景与意义化工过程是制造行业中重要的组成部分，对于生产工艺的优化和产品质量的提高起着至关重要的作用。
在化工过程中，若能准确预测过程中的变化趋势，并实时调节相关参数，将能明显提高产品质量、生产效率和安全性。
因此，研究化工过程中的若干预测控制算法及其应用，对于优化化工生产流程，提高产品品质和减少生产成本具有重要的现实意义。
二、研究内容和方法本研究拟采用体系结构方法对化工生产过程进行建模，分析化工生产过程所涉及的物质和能量的相互转化关系，建立化工生产过程的动态模型。
同时，基于已有的若干预测控制算法，比如神经网络、支持向量机、模糊神经网络等，对建立的动态模型进行训练和参数调节，使之能够准确预测化工生产过程中的变化趋势，并实时调节相关参数，以实现化工过程的优化。
三、预期目标和创新点本研究的主要目的是研究化工过程中的若干预测控制算法及其应用，多角度分析化工生产过程，提高化工产品的质量和效率，同时降低生产成本和减少生产过程中的风险和安全隐患。
本研究的创新点在于将体系结构方法和若干预测控制算法进行有机结合，从多角度分析化工过程，实现对化工过程的准确预测，以实现化工生产的优化。
同时，在实现化工过程的优化过程中，还能有效地减少化工过程中出现的危险情况，提高生产过程的安全性。
四、研究进度安排1. 研究文献并进行综述：2021年4月-2021年6月2. 建立化工生产过程的动态模型：2021年6月-2021年8月3. 进行若干预测控制算法训练和参数调节：2021年8月-2022年2月4. 分析结果，修正算法及提高算法准确性：2022年2月-2022年6月5. 实验结果分析和论文写作：2022年6月-2023年3月五、论文结构与参考文献本文主要包括绪论、化工生产过程建模方法与分析、若干预测控制算法及其应用、实验分析、结论与展望等几个部分。
参考文献主要包括化工控制、模式识别、人工神经网络以及神经网络的应用等相关领域的论文与书籍。
球磨机的预测控制策略及应用研究的开题报告
球磨机的预测控制策略及应用研究的开题报告一、选题背景和意义：球磨机是一种常用的机械设备，广泛应用于矿山、建材、冶金等行业。
球磨机重要的控制参数为转速、进料量、排料量等。
传统的球磨机控制策略主要基于经验和试错，在实际应用中存在控制精度低、能耗高、生产效率低等问题。
随着科学技术的不断进步，预测控制技术在控制系统中得到了广泛的应用，该技术运用先进的数学模型和算法对生产系统进行分析和预测，通过精准的控制方法，实现对生产过程的优化与提高。
本课题旨在研究和应用预测控制技术对球磨机的控制和优化，提高球磨机的控制精度和生产效率，从而为相关行业的生产提供技术支持和指导。
二、研究内容和方法：1.球磨机生产过程中的控制系统分析和建模。
2.基于预测控制技术，建立球磨机生产系统的数学模型。
3.构建球磨机的预测控制系统，设计控制策略和算法。
4.开发预测控制系统软件，实现对球磨机的控制和优化。
5.对预测控制系统进行仿真和实验验证，分析控制效果和优化效果。
三、研究进度和计划：1.完成球磨机控制系统的分析和建模，确定数学模型和控制参数。
(2周)2.学习和掌握预测控制技术，研究和设计球磨机的预测控制策略和算法。
(4周)3.开发预测控制系统软件，进行系统设计和编码。
(3周)4.进行系统仿真和实验验证，分析控制效果和优化效果。
(4周)5.撰写毕业论文并进行答辩。
(3周)四、预期结果和成果：1.建立球磨机的数学模型，设计预测控制策略和算法。
2.开发预测控制系统软件，实现对球磨机的控制和优化。
3.对预测控制系统进行仿真和实验验证，验证控制效果和优化效果。
4.撰写关于球磨机预测控制策略和应用研究的硕士学位论文。
五、研究预算：预计研究经费为人民币50万左右，主要用于实验装备购置、实验用材料和软件开发费用等。
热工过程多模型预测控制方法研究的开题报告
热工过程多模型预测控制方法研究的开题报告一、研究背景热工过程的控制一般是通过PID控制器实现的，但是由于热工过程的非线性、时变等特点，PID控制器的效果并不理想，难以满足实际生产需要。
因此，研究一种适用于热工过程的多模型预测控制方法具有重要意义。
二、研究目的通过研究热工过程的多模型预测控制方法，提高热工过程的控制精度和稳定性，减小生产过程中的能耗和物料损失，同时提高生产效率。
三、研究内容1. 热工过程的多模型建模针对热工过程的非线性、时变等特点，建立多种模型，包括线性模型、非线性模型、时变模型等，以应对不同情况下的控制要求。
2. 预测控制器设计针对不同模型设计对应的预测控制器，将其应用于实际控制中，实现对热工过程的精准控制。
3. 实验验证在热工过程中进行实验验证，比较多模型预测控制方法与传统PID 控制方法的控制效果差异和控制指标，证明多模型预测控制方法的优越性。
四、研究意义1.提高热工过程的控制精度和稳定性，减小生产过程中的能耗和物料损失。
2.增加生产效率，降低生产成本。
3.促进热工过程自动化水平的提高。
五、研究难点1.如何准确地建立多种模型，以应对不同情况下的控制要求。
2.如何设计合适的预测控制器，以实现对热工过程的精准控制。
3.如何解决热工过程中的实际问题，保证多模型预测控制方法的实际应用效果。
六、研究方法1.文献调研法：收集有关多模型预测控制方法的文献和资料，系统总结热工过程的特点和控制方法。
2.建模方法：通过实验数据和理论计算，建立热工过程的多种模型。
3.预测控制器设计：根据不同模型设计相应的预测控制器，分析控制参数的选择方法和调节准则。
4.实验验证：在实际热工过程中进行实验验证，比较多模型预测控制方法与传统PID控制方法的控制效果差异和控制指标，证明多模型预测控制方法的优越性。
七、研究进度安排1.前期准备工作（1个月）：收集相关文献和资料，系统总结热工过程的特点和控制方法。
2.模型建立和预测控制器设计（4个月）：根据不同模型设计相应的预测控制器，分析控制参数的选择方法和调节准则。
网络化预测控制系统的设计与实现的开题报告
网络化预测控制系统的设计与实现的开题报告一、选题背景和意义随着科技的不断发展，许多行业都实现了自动化和智能化，但是仍有很多行业尚未实现。
其中，控制系统是实现自动化和智能化的重要组成部分，网络化预测控制系统是其中一种类型。
网络化预测控制系统是指在计算机网络的帮助下，使用预测算法进行控制的一种控制系统，可以应用于各种行业，如化工、机械、交通、水利等。
该系统具有快速响应、高精度、可靠性高等特点，因此在工业控制领域有着广泛的应用前景。
二、选题研究内容本次研究的主要内容是网络化预测控制系统的设计与实现。
其具体包括以下几方面：1.系统需求分析：根据控制对象的特点，确定系统的输入和输出，以及需求的满足程度等。
2.预测算法的研究与实现：根据控制对象的特点，选择合适的预测算法，并进行编程实现和测试。
3.网络通讯的设计与实现：网络通讯是网络化预测控制系统中至关重要的一环，需要设计协议和通讯接口，并实现网络连接。
4.控制系统的集成与测试：将预测算法和网络通讯系统进行集成，并进行系统的测试和优化。
三、选题研究方法本研究的方法主要包括以下几个方面：1.文献调研：通过查阅相关文献，了解网络化预测控制系统及其应用现状和发展趋势。
2.算法选择与编程实现：根据文献调研，选择合适的预测算法，并进行算法编程实现和测试。
3.网络设计与实现：根据网络通讯的需求和系统特点，设计协议和通讯接口，并实现网络连接。
4.集成与测试：将预测算法和网络通讯系统进行集成，并进行系统的测试和优化。
四、可行性分析本研究在技术上具备可行性。
预测算法和网络通讯技术是目前已有的成熟技术，具备一定的工程实践基础。
同时，本研究还将进行算法测试和系统集成测试等工作，从而确保系统的可行性和实用性。
五、预期成果本研究的预期成果包括以下几个方面：1.设计实现一套完整的网络化预测控制系统，包括预测算法和网络通讯系统。
2.对预测算法和网络通讯系统进行测试和优化，提高系统的可靠性和准确性。
基于多尺度理论的预测控制方法研究的开题报告
基于多尺度理论的预测控制方法研究的开题报告标题：基于多尺度理论的预测控制方法研究背景：随着经济全球化和信息化的不断发展，能够快速、准确地预测和控制各种系统的能力变得越来越重要。
因此，预测控制方法成为大量研究的焦点，特别是在工业生产过程中的应用有着广泛的意义。
在现代控制理论中，多尺度理论被认为是一种非常有效的方法，可以应用于许多实际问题中。
研究目的：本文的研究目的是通过多尺度理论来开发高效的预测控制方法，提高系统预测和控制的准确性和效率。
通过研究多尺度理论在控制系统建模和控制参数优化中的应用，构建更加合理的多尺度模型，为系统的控制提供更好的基础。
研究内容：本研究的内容将包含以下三个方面：1. 多尺度理论的基本概念和应用：介绍多尺度理论的基本概念、模型和方法，探讨其在控制系统中的应用。
2. 基于多尺度理论的预测控制模型：基于多尺度理论和现代控制理论，构建能够快速、准确地预测和控制系统的多尺度预测控制模型，实现系统的实时控制。
3. 多尺度预测控制方法的应用：通过在实际系统中应用多尺度预测控制方法，验证其控制效果和准确性。
同时，通过对比常见的预测控制方法，分析多尺度预测控制方法的优劣和适用性。
研究意义：本研究的意义在于提高系统预测和控制的准确性和效率，为工业生产过程中的控制提供更好的基础。
而多尺度预测控制方法的应用将有望改善传统控制方法的局限性，并将优化系统控制效果，提高资源利用率和效率。
此外，本研究的结果还将为多尺度理论和预测控制方法的应用提供理论参考和实践基础。
研究方法：本研究将基于工程应用的实际需求，结合多尺度理论和现代控制理论，构建多尺度预测控制模型，并在实验室和实际系统中进行实际应用和测试。
同时，比较和分析不同的预测控制方法，评估多尺度预测控制方法的优劣和适用性。
预期结果：预期结果是通过研究提出一种高效的基于多尺度理论的预测控制方法，实现系统的实时控制。
在比较和分析不同预测控制方法的同时，证明多尺度预测控制方法的优势和适用性，在实际应用中取得良好的效果和意义。
多智能体系统分布式预测控制方法研究的开题报告
多智能体系统分布式预测控制方法研究的开题报告一、研究背景随着工业自动化和物联网技术的不断发展，多智能体系统正在被广泛应用于各种领域。
在多智能体系统中，各个智能体之间相互协作，能够完成更加复杂的任务，如集群控制、协作制导等。
为了实现多智能体系统的高效协作，需要对其进行预测控制。
预测控制是一种基于模型的控制方法，其基本思想是在系统运行之前通过建立模型对未来的状态进行预测，然后根据预测结果进行控制。
与传统控制方法相比，预测控制方法可以实现更高的精度和控制效果，特别是在多智能体系统中，预测控制可以实现智能体之间的协作和共同决策。
然而，传统的预测控制方法依赖于中央控制器，难以适用于多智能体系统中的分布式控制。
因此，需要研究多智能体系统的分布式预测控制方法，以实现系统的高效协作和控制。
二、研究内容本研究将重点研究多智能体系统的分布式预测控制方法，包括以下内容：1. 多智能体系统的协作控制模型建立。
针对多智能体系统的特点，建立系统的控制模型，包括智能体之间的信息交互和协作。
2. 多智能体系统的分布式预测控制方法设计。
基于系统的控制模型，设计适用于多智能体系统的分布式预测控制方法。
3. 多智能体系统的仿真实验。
应用所设计的分布式预测控制方法进行仿真实验，验证其有效性和可行性。
4. 分布式预测控制算法优化。
通过实验数据分析，对分布式预测控制算法进行优化，提高系统的控制效果。
三、研究意义本研究的主要意义包括：1. 提高多智能体系统的协作和控制效率。
通过分布式预测控制方法，实现智能体之间的协作和共同决策。
2. 推动工业自动化和物联网技术的发展。
多智能体系统在工业自动化和物联网领域具有广泛应用前景，本研究为其发展提供了新的思路和方法。
3. 提升学术界对多智能体系统控制领域的研究水平。
多智能体系统控制领域是当前控制领域的热点之一，本研究的成果将对该领域的发展产生积极的影响。
四、研究方法本研究采用理论研究和实验研究相结合的方法，主要包括以下步骤：1. 综合分析多智能体系统的特点和需求，建立系统的控制模型。
基于Elman神经网络的预测控制研究及应用的开题报告
基于Elman神经网络的预测控制研究及应用的开题
报告
一、研究背景与意义
在控制领域中，预测控制算法是一种常用的控制方法，它可以对未
来的系统状态进行预测并采取相应的控制策略，以达到控制目标。
而Elman神经网络是一种递归神经网络，具有很强的模型拟合能力和非线性映射能力，被广泛地应用于预测控制领域。
本文将以Elman神经网络为研究对象，探讨其在预测控制方面的应用。
主要研究内容包括：
1. 建立基于Elman神经网络的预测模型，实现系统状态的预测；
2. 设计基于模型预测控制算法，采取动态控制策略；
3. 在电力控制系统中进行仿真实验，验证Elman神经网络在预测控制领域的优越性。
二、研究内容及方法
1. Elman神经网络预测模型：通过对Elman神经网络结构进行分析，建立基于Elman神经网络的预测模型，并利用历史数据训练网络，以预
测未来系统状态。
2. 模型预测控制算法：利用预测模型预测未来系统状态，根据控制
目标设计动态控制策略，并将控制信号输入到系统中，以实现控制目标。
3. 仿真实验：以电力控制系统为研究对象，通过Matlab等仿真软件搭建仿真模型，进行仿真实验，验证Elman神经网络在预测控制领域的
优越性。
三、预期成果及意义
1. 建立了基于Elman神经网络的预测模型及模型预测控制算法，为预测控制领域提供了一种新的控制方法。
2. 验证了Elman神经网络在预测控制领域具有很好的预测效果和控制性能，可为电力控制系统的优化设计提供参考。
3. 为基于神经网络的控制算法在实际工程项目中的应用提供了理论基础和技术支持，具有一定的实用价值和推广意义。
基于预测控制的先进过程控制技术研究的开题报告
基于预测控制的先进过程控制技术研究的开题报告一、研究背景和意义随着科技的发展和工业化进程的加快，现代工业生产越来越复杂，生产过程中需要监控和控制的变量数量也逐渐增多。
传统的常规控制技术已经无法满足工业生产对于高效、高质、低耗、低排放的要求。
因此，先进的过程控制技术的研究发展势在必行。
预测控制作为一种先进的控制技术，可以通过预测未来的过程变量进行控制，能够对生产过程的变化、不确定性和非线性等因素做出更准确的预测和控制。
因此，预测控制技术在工业生产控制中得到了广泛应用，并成为了国内外学术界和工业界关注的研究热点。
但是，预测控制的基本原理和方法在不同的过程中存在很大的差别，针对不同的过程需要进行不同的研究和探索。
本研究旨在基于预测控制技术，开展先进过程控制技术的研究，尝试解决工业生产中面临的一些复杂问题。
二、研究内容和方法(一) 研究内容1. 综述基于预测控制的先进过程控制技术的研究现状和发展动态，分析国内外研究热点和难点，梳理出研究重点。
2. 研究基于时间序列的预测模型，分析模型的特点、优点和适用范围。
3. 探究基于模型预测控制技术的应用，研究不同的优化算法、控制策略和参数调节方法，处理实际工业生产中的不确定性、非线性和耦合等复杂问题。
(二) 研究方法1. 组织文献调研，梳理国内外基于预测控制的先进过程控制技术的研究现状和发展动态。
2. 基于时间序列的预测模型研究，选取少量样本数据，构建二阶ARMA模型进行数据拟合、预测和误差分析，根据数据的特点、非线性、季节性和趋势性进行参数调整和精度优化。
3. 进行基于模型预测控制技术的应用研究，对于复杂工业过程进行建模和仿真，实现控制策略和参数调节，优化系统控制性能。
三、研究预期成果(一) 理论方面：1. 综述先进过程控制技术及其应用领域的研究现状，深入分析国内外医疗行业预测控制中的一些突出问题，总结其研究热点和难点。
2. 基于时间序列的预测模型研究，针对不同的工业生产过程，建立简单且具有代表性的预测模型，实现数据拟合、预测和误差分析。
基于预测控制的纯滞后系统控制算法研究的开题报告
基于预测控制的纯滞后系统控制算法研究的开题报告一、选题背景在工业过程控制中，纯滞后系统是常见的一类系统，在控制中常常会遇到控制目标的变化、外部干扰的紊乱和系统的非线性等问题，将导致传统控制方法难以满足实际控制要求。
因此，基于预测控制的算法成为控制领域的研究热点之一，尤其是在控制系统鲁棒性和适应性方面具有较好的应用前景。
二、研究内容本论文将研究基于预测控制的纯滞后系统控制算法。
首先，对纯滞后系统进行建模，并分析系统的特性；其次，研究预测控制算法，包括基于模型的预测控制、神经网络预测控制等，分析其在纯滞后系统控制中的应用优势；接着，设计基于预测控制的滞后系统控制算法，并进行仿真验证；最后，将所设计的算法与传统控制方法进行比较分析，验证基于预测控制的方法在滞后系统控制中的优越性。
三、论文重点1. 纯滞后系统建模及其特殊性质分析2. 预测控制算法原理及其在纯滞后系统控制中的应用优势3. 基于预测控制的滞后系统控制算法设计与仿真验证4. 基于预测控制的算法与传统控制方法的比较分析四、研究意义本研究将具有以下意义：1. 提高滞后系统控制的精度和鲁棒性；2. 推广基于预测控制的算法在工业过程控制中的应用；3. 为控制领域的相关研究提供理论和实验基础。
五、研究方法本研究将采用以下研究方法：1. 数学建模：对纯滞后系统进行数学建模，分析其特殊性质；2. 预测控制算法研究：研究和分析基于模型的预测控制算法、神经网络预测控制算法等；3. 控制算法设计与仿真验证：根据预测控制算法设计基于预测控制的滞后系统控制算法，并进行仿真验证；4. 算法优劣比较：分析基于预测控制的算法与传统控制方法的优劣比较。
六、论文结构本论文将包括以下章节：第一章：绪论，介绍研究背景、选题意义及研究内容第二章：纯滞后系统建模及分析第三章：基于预测控制的算法研究及其应用优势分析第四章：基于预测控制的滞后系统控制算法设计及仿真验证第五章：基于预测控制的算法与传统控制方法的优劣比较第六章：总结与展望七、论文进度计划本研究预计用时16周，主要的进度计划如下：第1-2周：阅读学习相关文献，熟悉纯滞后系统及预测控制算法的基本概念第3-4周：纯滞后系统建模及分析第5-6周：基于模型的预测控制算法研究第7-8周：神经网络预测控制算法研究第9-10周：基于预测控制的滞后系统控制算法设计第11-12周：基于预测控制的算法仿真验证第13-14周：基于预测控制的算法与传统控制方法的优劣比较第15-16周：总结与展望，论文撰写及修改等。
预测控制-开题报告
杭州电子科技大学信息工程院毕业设计（论文）开题报告题目多变量解耦预测算法研究学院信息工程学院专业自动化姓名蔡东东班级08092811学号08928106指导教师左燕一、综述本课题国内外研究动态，说明选题的依据和意义预测控制是源于工业过程控制的一类新型计算机控制算法。
7 0年代后期，它已应用于美法等国的工业过程控制领域中。
1978 年，理查勒特( Rchalet )等在文献【l】中首次详细阐述了这类算法产生的动因、机理及其在工业过程中的应用效果，从此，预测控制(P r e d i c t i v eC ont r o l )作为一种新型的计算机控制算法的统一名称,便开始出现在控制领域中。
预测控制算法的研究现状1 鲁捧性问题预测控制作为一种复杂系统的控制策略和方法，有着强烈的应用背景，它所具有的强鲁棒性已为大量的系统仿真和工业实践所证实。
当对象参数未知时，通常采用参数自适应算法来估计对象参数,根据确定性等价原理，建立间接式的自适应广义预测控制。
然而，当被控对象具有未建模动态、参数时变、非线性及有界干扰时，这样建立的自适应算法未必能使广义预测控制的强鲁棒性得到保持。
为此，不少学者从不同的立足点出发，开展了提高算法鲁棒性的研究。
由于实际的生产过程大多是复杂的动态过程，精确建模具有特殊的困难，因而，描述对象的数学模型与实际对象特性之间不可避免地存在模型误差。
尽管模型误差无法预知，但根据它的历史数据，仍有可能用某些方法对未来时刻的模型失配作出某种预报，由此提高输出预测的精度、改善算法的鲁棒性。
文献【3】利用预测误差的历史数据建立误差预测模型，通过误差预测修正输出预测。
文献【4】则是将人工智能方法引入预测控制，在对实际运行经验总结的基础上，选择对系统输出有重要影响却难以归并到数学模型中的状态特征作为特征量，由此建立系统状态特征与预测误差之间的定量或定性映射关系，实现对预测误差的智能补偿。
从反馈校正的实施方式出发，针对预测控制单一输出反馈的局限性，文献【5】通过分析过程的中间信息，综合利用模型预测和误差预测，针对工业串联系统提出一种多反馈的预测控制结构，及时地抑制了扰动和模型失配的影响，提高了系统的鲁棒性和抗干扰性。
基于支持向量机的广义预测控制算法研究的开题报告
基于支持向量机的广义预测控制算法研究的开题报告一、选题背景:随着工业技术的不断进步，控制技术也得到了飞速发展。
针对工业控制中涉及到的非线性、时变性、模型未知等复杂问题，预测控制（MPC）作为一种优秀的控制策略，被广泛应用于工业过程中。
传统的预测控制方法主要针对线性模型设计，对于非线性模型的预测和控制效果不佳，因此需要更高效、准确的算法来解决这些问题。
支持向量机（SVM）是一种经典的非线性分类和回归模型，具有理论保证、泛化能力强等特点，在国内外学术界和工业界得到了广泛的应用。
半监督学习、多分类问题、序列预测和时序预测等领域都有良好的表现。
SVM与MPC的结合可以充分利用SVM的优越性，提高预测控制的效果，广泛应用于各种工业过程中。
二、研究目的:通过本次研究，探索SVM与MPC结合的广义预测控制算法，提高预测控制的精度和稳定性，推广应用于工业领域。
三、研究内容:1. SVM的基本原理及其在预测控制中的应用；2. 普通预测控制算法及其存在的问题；3. SVM与MPC的结合，构建广义预测控制算法；4. 通过实验验证该算法的优越性。
四、研究方法:本次研究采用计算模拟的方法，通过MATLAB软件编程实现SVM与MPC的广义预测控制算法，并与传统的预测控制算法进行比较验证。
五、研究意义:1. 提高预测控制精度和稳定性，推广应用于工业过程；2. 丰富SVM应用领域，推动SVM算法的研究和发展。
六、预期结果:通过本次研究，构建了一种基于支持向量机的广义预测控制算法，提高了工业过程的控制效率和稳定性。
同时，本研究所得到的结论对于工业控制技术的发展和工业生产的提高等方面具有重要意义和推广价值。
七、翻译英文:Research Report on Generalized Prediction Control Algorithm Based on Support Vector MachineI. Background:With the continuous progress of industrial technology, control technology has also developed rapidly. In view of the complex problems such as nonlinearity, time-varying, and model uncertainty involved in industrial control, Model Predictive Control (MPC) has been widely used in industrial processes as an excellent control strategy. Traditional predictive control methods mainly design linear models, and the prediction and control effect of nonlinear models are poor. Therefore, more efficient and accurate algorithms are needed to solve these problems.Support Vector Machine (SVM) is a classic nonlinear classification and regression model with theoretical guarantees and strong generalization capabilities. It has been widely used in academia and industry at home and abroad. Good performance in fields such as semi-supervised learning, multi-class problems, sequence prediction, andtime series prediction. The combination of SVM and MPC can fully utilize the advantages of SVM and improve the effect of predictive control, and is widely used in various industrial processes.II. Research purposes:Through this research, explore the generalized prediction control algorithm of SVM and MPC combination, improve the accuracy and stability of predictive control, and promote its application in the industrial field.III. Research content:1. The basic principle of SVM and its application in prediction control;2. The ordinary predictive control algorithm and its existingproblems;3. The combination of SVM and MPC to construct the generalizedprediction control algorithm;4. Verify the superiority of the algorithm through experiments.IV. Research methods:This research uses computational simulation method to realize the generalized prediction control algorithm of SVM and MPC combination through MATLAB programming, and compare it with the traditionalprediction control algorithm for verification.V. Research significance:1. Improve the accuracy and stability of predictive control andpromote its application in industrial processes;2. Enrich the application fields of SVM and promote the researchand development of SVM algorithm.VI. Expected results:Through this research, a generalized prediction control algorithmbased on support vector machine has been constructed, whichimproves the control efficiency and stability of industrial processes. Atthe same time, the conclusions obtained in this study are of greatsignificance and promotion value for the development of industrialcontrol technology and the improvement of industrial production.Translation: Chen Kangjie。
基于PAC的预测控制算法研究及改进的开题报告
基于PAC的预测控制算法研究及改进的开题报告一、研究背景与意义预测控制是现代控制理论中的一种重要方法，它是一个综合性的控制策略，可用于多变量、非线性、时变和不确定的系统控制。
而基于模型的预测控制方法是其中最为广泛应用的一种方法，其基本思想是将系统建模成一个数学模型，并通过对模型的预测和优化控制，实现对系统的控制。
PAC（Predictive Analog Control）是基于模型的预测控制方法中的一种，是由机电部分仿真技术与经典的预测控制技术相结合的方法。
PAC 方法在许多领域都有广泛的应用，如化工、航天、机械等领域。
然而，PAC方法在大规模系统的控制中存在计算量大、实时性差等问题。
为此，需要对PAC方法进行研究和改进，以满足大规模系统的实时控制需求。
二、研究内容和研究目标本文将研究基于PAC的预测控制算法，并通过对算法进行改进提高其实时性能。
具体内容包括：1. 建立预测模型。
利用机电部分仿真技术和经典预测控制方法建立系统的数学预测模型。
2. PAC控制算法研究。
通过对PAC控制算法进行研究，分析其结构和特点。
进而针对其中存在的问题进行优化。
3. 改进PAC算法。
针对PAC方法中存在的计算量大、实时性差等问题，提出改进的算法方案。
4. 算法仿真验证。
利用仿真工具对所提出的算法进行验证，评估算法性能，验证改进算法的有效性。
本研究旨在提高基于PAC的预测控制方法的实时性能，为大规模系统的控制提供更加有效的方法和技术支持。
三、研究方法和技术路线本文将通过文献资料查阅、模型建立和算法仿真等方法，研究基于PAC的预测控制算法。
具体研究技术路线如下：1. 文献资料查阅：对PAC算法的相关文献资料进行查阅综述，了解相关研究方向和发展。
2. 建立预测模型：使用机电部分仿真技术和经典预测控制方法建立系统的数学预测模型。
3. PAC控制算法研究：对PAC方法进行研究，分析其结构和特点。
针对其中存在的问题进行优化。
混杂动态系统的预测控制器设计与性能分析的开题报告
混杂动态系统的预测控制器设计与性能分析的开题报告一、研究背景混杂动态系统作为一类非线性系统，包含多个动态子系统，以及它们之间的耦合关系，其行为具有复杂的稳定性和非线性性，因此在实际工程中的应用十分广泛。
近年来，随着控制理论与方法的发展，针对混杂动态系统的控制问题也受到了极大的关注。
预测控制是一种先进的非线性控制方法，它可以在理论上处理不确定性、非线性、时变等问题，在实际应用中已经被广泛运用。
针对混杂动态系统的预测控制器设计和性能分析是混杂动态系统控制研究的重要方向，具有十分重要的理论和实践意义。
二、研究目的本研究旨在针对混杂动态系统的特殊性质，进行预测控制器的设计与性能分析，以解决混杂动态系统的控制问题。
具体来说，本研究的主要目标如下：1. 研究混杂动态系统控制理论和方法，对混杂动态系统的特征进行分析和研究。
2. 设计预测控制器，并对控制器的性能进行分析，包括稳定性、收敛性、鲁棒性等指标。
3. 针对混杂动态系统的实际控制问题，进行仿真实验和实际应用验证，验证控制器的有效性和实用性。
三、研究内容本研究主要包括以下内容：1. 混杂动态系统的基本理论和方法，如混沌理论、动力学系统理论等。
2. 预测控制的基本理论和方法，包括模型预测控制、自适应预测控制等。
3. 针对混杂动态系统的预测控制器设计与性能分析，包括控制器结构设计、状态预测模型的建立、控制信号的生成等内容。
4. 针对实际控制问题，进行仿真实验和实际应用验证，对控制器的性能进行评价和分析。
四、研究方法本研究主要采用理论研究和实证研究相结合的方法。
在理论研究方面，通过学习混杂动态系统和预测控制的相关理论和方法，对混杂动态系统的特征进行分析和研究，并设计预测控制器。
在实证研究方面，通过仿真实验和实际应用验证，对所设计的控制器进行验证和性能分析。
五、研究意义本研究的主要意义在于：1. 提高对混杂动态系统控制问题的理解和认识，促进混杂动态系统的研究与应用。
预测控制在非最小相位系统中的应用的开题报告
预测控制在非最小相位系统中的应用的开题报告摘要预测控制是一种常用的控制策略，它利用系统的先验信息对未来的控制行为进行预测，并通过不断地调整控制输入使系统达到所需的性能。
但是，在非最小相位系统中应用预测控制策略存在一定的困难，因为非最小相位系统的零点在右半平面，导致预测误差无法保证有限性。
本文主要介绍了预测控制在非最小相位系统中的应用，探讨了现有的解决方法，包括引入前向校正算法、增加控制输入以扩大系统范围、设计动态补偿器等。
最后，通过模拟算例验证了这些方法在控制非最小相位系统中的有效性，并分析了它们的优缺点。
关键词：预测控制、非最小相位系统、前向校正算法、动态补偿器AbstractPredictive control is a commonly used control strategy that usesthe prior information of the system to predict future control behavior and adjusts the control input continuously to achieve the desiredperformance. However, there are some difficulties in applying predictive control strategy to non-minimum phase systems because the zeros ofnon-minimum phase systems are in the right-half plane, which makesthe prediction error unable to guarantee finiteness. This paper mainlyintroduces the application of predictive control in non-minimum phase systems and discusses the existing solutions, including introducing feedforward correction algorithm, increasing control inputs to expandthe system range, and designing dynamic compensator, etc. Finally, theeffectiveness of these methods in controlling non-minimum phase systems is verified by simulation examples, and their advantages and disadvantages are analyzed.Keywords: Predictive control, non-minimum phase system,feedforward correction algorithm, dynamic compensator1.引言预测控制是一种在过去几十年中迅速发展的先进控制方法，其主要优点在于能够考虑未来时刻的系统行为，并通过在线优化来提高控制性能。
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预测控制开题报告
杭州电子科技大学信息工程院毕业设计（论文）开题报告
题目多变量解耦预测算法研究
学院信息工程学院
专业自动化
姓名蔡东东
班级08092811
学号08928106
指导教师左燕
一、综述本课题国内外研究动态，说明选题的依据和意义
预测控制是源于工业过程控制的一类新型计算机控制算法。
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年代后期，它已应用于美法等国的工业过程控制领域中。
1978年，
理查勒特(Rchalet)等在文献【l】中首次详细阐述了这类算法产生的动因、机理及其在工业过程中的应用效果，从此，预测控制(PredictiveControl)作为一种新型的计算机控制算法的统一名称,
便开始出现在控制领域中。
预测控制算法的研究现状
1鲁捧性问题
预测控制作为一种复杂系统的控制策略和方法，有着强烈的应
用背景，它所具有的强鲁棒性已为大量的系统仿真和工业实践所证实。
当对象参数时，通常采用参数自适应算法来估计对象参数,根据确定
性等价原理，建立间接式的自适应广义预测控制。
然而，当被控对象
具有未建模动态、参数时变、非线性及有界干扰时，这样建立的自适应算法未必能使广义预测控制的强鲁棒性得到保持。
为此，不少学者从不同的立足点出发，开展了提高算法鲁棒性的研究。
由于实际的生产过程大多是复杂的动态过程，精确建模具有特殊的困难，因而，描述对象的数学模型与实际对象特性之间不可避免地存在模型误差。
尽管模型误差无法预知，但根据它的历史数据，仍有可能用某些方法对未来时刻的模型失配作出某种预报，由此提高输出预测的精度、改善算法的鲁棒性。
文献【3】利用预测误差的历史数据建立误差预测模型，通过误差预测修正输出预测。
文献【4】则是将人工智能方法引入预测控制，在对实际运行经验总结的基础上，选择对系统输出有重要影响却难以归并到数学模型中的状态特征作
为特征量，由此建立系统状态特征与预测误差之间的定量或定性映射关系，实现对预测误差的智能补偿。
从反馈校正的实施方式出发，针对预测控制单一输出反馈的局限性，文献【5】通过分析过程的中间信息，综合利用模型预测和误差预测，针对工业串联系统提出一种多反馈的预测控制结构，及时地抑制了扰动和模型失配的影响，提高了系统的鲁棒性和抗干扰性。
此外，鉴于预测控制每一采样时刻只计算实施一个现时控制量，没有充分利用全部预测控制信号的作用，致使现时控制信号发生错误时系统性能将变差。
为此，文献
【6】采用加权控制律计算现时控制量，对因错误测量信号、暂时未建模动态、系统结构突变、参数估计失误及噪声影响等原因造成的错误控制信号进行有效抑制。
2非线性系统的预测控制
非线性系统的控制一直是控制理论界的难点.对慢时变、弱非线性系统而言，基于线性动态模型的预测控制算法可取得较好的控制效果。
然而，当其应用于强非线性系统时，为确保系统的鲁棒性，往往需要建立高阶线性近似模型或分段线性模型，
这无疑会增加算法的复杂性。
一个可行的方法是引入简单的、
可辨识的非线性数学模型。
例如采用Hammerstein模型作为预测模型，可实现对具有幂函数、死区、开关等非线性特性的工业过程的预测控制和采用广义卷积模型描述齐次非线性系统的输入输出关系，由此替代模型算法控制中的脉冲响应模型可获得齐次非线性系统的模型算
法控制，进而可推广到更为一般的Vottera非线性系统的控制。
基于非线性定量数学模型解决非线性系统控制的另一有效方法
是采用人工神经元网络模型。
神经网络是一种本质非线性数学模型，在解决具有高度非线性和严重不确定性的复杂系统的控制方面，具有巨大的吸引力和潜力。
具体到预测控制的应用上，主要有两种形式：一是利用神经网络高精度的非线性映射能力和固有的学习能力，为非线性系统提供统一的定量数学模型，进而可作为映射复杂非线性控制律的控制器；二是利用神经网络的分布式存储、处理结构和并行计算实时性好的优点，实现容错能力强、鲁棒性强的预测控制器。
文献【7】
中，直接利用对象的输入输出数据训练多层前馈神经网络，以此作为非线性系统的预测模型，获得了不依赖于系统运行条件和先验信息的动态矩阵控制算法。
文献【8】在采用神经网络辨识模型实现非线性系统预测控制的基础上，进一步利用预测输出误差及其相应的控制量数据训练另一作为控制器的神经网络，直接用神经网络实现被控对象的控制。
值得一提的是，用神经网络实现控制器对改善算法的实时性有突出的作用。
然而，这一领域的应用还有赖于神经网络研究的进一步完善。
此外，基于模糊模型的预测控制也是实现非线性系统控制的有效途径。
与神经网络模型相比，模糊模型更宜于表达关于系统的先验信息。
通常，这种不精确的先验信息首先以模糊规则的形式出现在系统的初始模型中，并可在控制过程中得到进一步的完善。
目前，预测控制中有两种模糊模型一是基于模糊关系方程的模糊模型，它是一种输入模糊子集到输出模糊子集的非线性映射；另一种是
Takagi-Sugeno模型，其实质是一组按输入空间模糊划分的线性模型集合，更宜于实现复杂非线性系统的综合模糊控制。
近来，将神经网络与模糊模型相结合，构成所谓的模糊神经元网络模型，在广义预测控制算法中已有所应用。
选题的依据和意义
预测控制作为一种有效的控制算法，已被大量的仿真和实际应用所证实。
国内外学者们对单变量广义预测控制算法(GPC)作了大量的研究,但是实际工业过程通常为复杂的多输入多输出(MIMO)系统。
广义预测控制作为一种优化控制算法，其优点之一就是可以直接处理多变量系统的控制问题。
但是，多变量控制是控制理论界的一大难点，Kinnaert等人于年首次成功地将广义预测控制算法推广到多变量系统。
与经典多变量自适应控制算法相比，多变量广义预测控制算法无须事先已知系统关联矩阵的先验信息，且适用于非最小相位系统。
然而，一个不容忽视的问题是当系统各输入输出通道的时滞不同，特别是相差很大时，直接利用Kinnaert的设计方法可能导致闭环系统表
现出严重的动态关联作用。
所以研究多变量预测控制算法在实际复杂的工业工程运用中具
有更重要的意义。
上述已经指出，多变量系统由于其输入输出见存在着复杂的关联，DMC设计参数的整定要比单变量复杂得多。
为了简化多变量DMC控制的参数设计，我们以降低控制的最优性为代价，通过分散化和关联预测，导出一直建立在解耦基础上的多变量DMC设计方法。
由于解耦后的子系统可以充分利用单变量DMC设计的经验和规划，而从可达到简化设计的目的。
这便是我们研究的依据和目标。
二、研究的基本内容，拟解决的主要问题：
基本内容预测控制的基本原理主要预测控制算法的研究（动态
矩阵控制算法）单变量预测控制系统的参数设计（动态矩阵控制算法）多变量预测控制算法多变量预测控制算法的参数设计（动态矩阵控制算法）多变量预测控制算法的解耦分析不同参数影响下，预测控制器算法性能拟解决的主要问题如何对多变量预测控制算法的参数进行
设计如何对多变量预测控制算法进行解耦
三、研究步骤、方法及措施：
1、文献阅读，熟悉并预测控制算法的基本原理
2、研究几种典型的预测控制算法（重点研究动态矩阵控制算法）
3、掌握预测控制器参数整定方法（预测时域P，控制时域M，权系数Q和R）
4、在完成了对单变量预测控制算法的研究之后，在学习多变量预测控制算法的基本原理
5、学习多变量预测控制算法的参数整定
6、对多变量控制系统解耦预测控制算法进行设计用MATLAB软件进行控制器仿真测试和研究分析不同参数影响下，预测控制器算法性能
四、研究工作进度：
序号
1，1月2日-2月15日内容文献阅读
2，2月16日-3月2日熟悉多变量预测控制算法
3，3月2日-4月5日认真开展课题调研和文献查阅工作
4，4月5日-4月15日制定毕业论文工作进度计划
5，4月15日-5月1日并拟定好开题报告
6，5月1日-5月15日完成文献翻译和文献综述
7，5月21日至学期末进行多变量控制系统解耦预测控制设计
五、主要参考文献：
【1】
RichaletJ,raultA.ModelpredictiveHeuristicControl:Applicatio ntoIndustrialProcess.Automatica,1978,14(5):413-428 【2】黄涵洲，陈伙平，韩光胜.预测控制的研究现状.北京工业大学学报,1997(6)
【3】古钟壁，王祯学等.具有误差预测修正的预测控制算法.
控制与决策，1992，7（6）：432-436
【4】古钟壁，王苇等.大滞后生产过程的智能式补偿预测控制.自动化学报，1995，21（4）：494-498
【5】谢晓方，谢剑英等.工业申联系统的多反馈预测控制.控制理论与应用，1992，9（5）：500-505
【6】周德云，陈新海等.广义预测鲁棒自适应控制.控制与决策，1991，6（4）：265-270，
【7】
DraegerAndreas,etal,ModelPredictiveControlUsingNeural
Networks.IEEEControlSyst.Mag.1995,15(5):61-66 【8】
HuntKJ,D.Sbarbaro,etal.NeuralNetworksforControlSystem:ASurv ey.Automatrica,1992,28(6):1083-1112。