2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩52頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、廣義預(yù)測(cè)控制技術(shù)最初由Clarke和其合作者于1984年提出,它采用傳統(tǒng)的參數(shù)模型(如CARIMA模型),參數(shù)的數(shù)目較少,對(duì)于過程參數(shù)慢時(shí)變的系統(tǒng),易于在線估計(jì)參數(shù)。由于引入了不相等的預(yù)測(cè)水平和控制水平,具有預(yù)測(cè)模型、滾動(dòng)優(yōu)化和反饋校正三個(gè)基本特征,呈現(xiàn)了優(yōu)良的控制性能,被認(rèn)為是具有代表性的預(yù)測(cè)控制算法之一,受到學(xué)術(shù)和工程界的廣泛關(guān)注。但是基本的廣義預(yù)測(cè)控制需要進(jìn)行矩陣求逆運(yùn)算,計(jì)算量很大,不適合要求快速響應(yīng)的實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)。本文在參考大

2、量國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,對(duì)廣義預(yù)測(cè)控制算法進(jìn)行了簡(jiǎn)化研究,并針對(duì)典型的工業(yè)過程模型進(jìn)行了仿真和實(shí)驗(yàn)研究。
   (1)針對(duì)一類工業(yè)控制過程的快速無超調(diào)要求,本文引入階梯式控制方法,避免了傳統(tǒng)廣義預(yù)測(cè)控制中逆矩陣運(yùn)算量大的問題。同時(shí)利用單值廣義預(yù)測(cè)控制的方法求出下一步控制增量并用來補(bǔ)償當(dāng)前控制量,提出了一種快速無超調(diào)的預(yù)測(cè)控制方法,并給出了方法實(shí)施步驟。仿真結(jié)果表明,本算法能有效地抑制超調(diào),控制速度快,魯棒性好。
   (2

3、)針對(duì)在實(shí)際控制系統(tǒng)中,約束條件幾乎無處不在的情況,提出一種輸入受限的輸出增量反饋廣義預(yù)測(cè)控制算法。該算法通過離線計(jì)算未來控制增量序列的方式避免了求逆矩陣運(yùn)算,大大地減少了計(jì)算量。而且,在輸入和輸入增量有約束的條件下,只需在線調(diào)整最大輸出增量的設(shè)定值就可求出約束條件下的最優(yōu)控制量,保證輸出漸進(jìn)穩(wěn)定跟蹤設(shè)定值。仿真結(jié)果證明了該算法的有效性。
   (3)對(duì)傳統(tǒng)的輸出增量反饋預(yù)測(cè)控制算法進(jìn)行了簡(jiǎn)化,避免了高維逆矩陣而帶來的計(jì)算困難,

4、提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大輸出增量在線自整定的廣義預(yù)測(cè)控制。與一般輸出增量反饋預(yù)測(cè)控制算法相比,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線調(diào)整θ值可以使系統(tǒng)跟蹤速度快且無超調(diào),有效地避免了人工選取參數(shù)的困難。仿真結(jié)果表明了本算法的有效性。
   (4)針對(duì)一類大慣性、慢時(shí)變對(duì)象,本文在基本廣義預(yù)測(cè)控制算法的基礎(chǔ)上,用實(shí)際誤差對(duì)模型預(yù)測(cè)輸出進(jìn)行校正,引入階梯控制方法,充分利用預(yù)測(cè)信息,給出了一種具有平滑濾波作用的控制律,提出了一種改進(jìn)的廣義預(yù)測(cè)算法。同時(shí)

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論