一、基于脉冲响应的预测控制算法及仿真（论文文献综述）
方丹[1]（2021）在《掘进工作面自动风窗开度的预测控制研究》文中提出煤矿井下的通风安全是保证井下安全作业的重要条件之一,良好的通风环境能够为井下工作人员提供安全保障。煤矿井下最容易发生安全事故的地点是掘进工作面,掘进工作面的局部通风设备主要包括局部通风机和风窗,而局部通风机基本没有实现变频,因此需经常调节风窗开度控制风量。现有煤矿井下调节风窗仍采用手动调节的方式,这种调节方式无法实现实时调节,且难以保证调节精度,存在安全隐患。因此实现风窗自动化,如何将对风窗开度的控制与掘进面有害气体浓度联系起来具有十分重要的意义。文章主要研究掘进工作面的风窗,通过研究传统风窗控制的结构和控制方法,设计了风窗结构,研究了控制过程,得出风窗控制过程具有滞后性、非线性等特点。对影响掘进面瓦斯浓度的因素进行分析,在局部通风机的转速不变的情况下,对瓦斯浓度影响最大的因素是风窗开度,因此将风窗开度作为控制量,对掘进面的瓦斯浓度进行预测控制。研究了支持向量机分类原理和回归原理,分析支持向量机在瓦斯浓度预测方面的优势,研究了粒子群优化算法,利用粒子群对SVM和BP神经网络进行参数寻优,分别采用SVM、PSO-SVM和PSO-BP建立瓦斯浓度预测模型,并采用MATLAB仿真分析预测结果,选出拟合度最高的瓦斯浓度预测模型作为自动风窗预测控制系统中的预测模型。对风窗控制系统建立PSO-SVM预测模型,并将模型线性化与广义预测控制结合,利用MATLAB建立仿真模型,分别在有干扰发生时和无干扰发生时对风窗控制系统进行仿真,仿真结果表明系统能够平稳的跟踪给定信号,验证了将PSO-SVM建立的预测模型应用于广义预测控制,在风窗控制过程瓦斯浓度的控制是有效的,有着良好的控制性能。
马乐乐[2]（2021）在《非线性迭代学习模型预测控制研究》文中研究表明批次过程在现代智能制造工业中占据重要地位,用于生产具有高附加值的精细化产品,其产品质量在很大程度上取决于控制系统跟踪参考轨迹的精度。批次过程在有限时间区间内重复运行,而迭代学习控制能够通过学习历史运行数据修正当前控制输入,达到沿批次不断提高跟踪精度的目的,因而成为当今批次过程控制的主流方法。迭代学习控制是典型的一维控制算法,控制律只沿迭代轴更新,在时域上采用开环控制结构。因此,迭代学习控制不具备实时抗干扰能力,无法保证系统时域稳定性。模型预测控制作为一种广泛应用于工业优化的先进控制技术,通过预测未来的系统状态及输出进行滚动时域优化,能及时处理实时干扰,保证时域跟踪性能及闭环稳定性。迭代学习模型预测控制结合了迭代学习控制的点对点学习机制和模型预测控制的滚动时域优化框架,建立二维控制结构,同时实现批次过程迭代域和时域的控制目标。这种数据学习与过程控制的有机融合对推动批次制造业的智能化进程具有重大意义,是实施“中国制造2025”战略的重要环节。迭代学习模型预测控制理论仍处于发展初期,实际批次过程的强非线性、快动态、变参考轨迹及变批次长度等问题导致其应用面临着巨大挑战。本文考虑非线性批次过程的多种生产形式,提出了具有针对性的迭代学习模型预测控制策略,深入分析了算法稳定性、鲁棒性及收敛性问题。本文的主要研究工作包括:（1）建立了变参考轨迹下的非线性鲁棒迭代学习模型预测控制策略。采用线性参变模型建模非线性系统动态,在迭代学习模型预测控制中嵌入鲁棒H∞技术抑制变参考轨迹带来的跟踪误差波动,通过优化线性矩阵不等式约束下的目标函数求取控制输入信号。分析了鲁棒迭代学习模型预测控制的鲁棒稳定性和迭代收敛性。针对非线性数值算例和搅拌反应釜系统的仿真验证了所提出算法在适应变参考轨迹方面的有效性。（2）设计了快动态批次过程的非线性高效迭代学习预测函数控制策略。将非线性系统沿参考轨迹线性化得到二维跟踪误差预测模型,并在控制器设计中补偿所产生的线性化误差,构造优化目标函数为真实跟踪误差的上界。在时域上采用预测函数控制以减小待优化变量维数,从而有效降低计算负担。结合终端约束集理论,分析了迭代学习预测函数控制的时域稳定性及迭代收敛性。通过对无人车和快速间歇反应器系统的仿真,验证了所提出算法能够提高控制效率并实现高精度跟踪。（3）构造了复杂非线性批次过程的数据驱动迭代学习模型预测控制策略。利用批次过程不断累积的运行数据,构建仿射型前馈神经网络对系统非线性动态迭代辨识。考虑到神经网络建模误差导致的模型失配问题,设计了基于Tube框架的迭代学习模型预测控制策略,保证系统真实跟踪误差始终维持在Tube不变集内,从而提高系统跟踪精度。基于神经网络预测模型的仿射结构,实现对目标函数梯度的离线解析计算,提高Tube迭代学习模型预测控制的在线计算效率和优化可行性。证明了数据驱动机制下控制系统的鲁棒稳定性及迭代收敛性。针对间歇反应器的建模和控制仿真验证了所提出算法的有效性。（4）构建了变批次长度下的非线性事件触发迭代学习模型预测控制策略。采用神经网络预测序列对缺失信息进行高精度填补,保证各批次能够获得完整的高质量学习数据。根据相邻批次的运行长度关系设置事件触发条件,进行一阶学习结构和高阶学习结构的切换,实现对真实运行信息的高度利用。在以事件触发条件划分的两种控制模式下,证明了非线性迭代学习模型预测控制系统沿迭代轴的收敛性。通过对数值算例和注塑过程的仿真,验证了所提出算法的有效性。
王宁[3]（2021）在《基于分数阶的多通道轨道车辆主动噪声控制算法研究》文中研究指明噪声问题在人们的生活中是普遍存在的,长期处于噪声环境中会导致人们精神和身体上的不适。随着我国轨道交通行业的飞速发展,车辆运营密度的大幅增加,噪声污染日益加剧,进而影响到了司乘人员的健康。轨道车辆产生的噪声是多声源、多频段的,吸声、隔声等被动控制方法对中高频噪声起到了较好的控制效果,但对低频噪声无法有效控制。因此,为解决低频噪声控制难题,主动噪声控制技术逐渐开始被广泛的研究和应用。目前常见的主动噪声控制系统中,应用较多的是基于自适应滤波理论的控制算法,如FxLMS控制算法。其算法简单,结构稳定,易于系统实现;但是算法性能有限,在复杂环境中难以达到理想的噪声控制效果。因此,需要进一步研究、优化主动噪声控制算法,提高噪声控制效果。本文针对目前轨道车辆低频噪声降噪问题,进行主动噪声控制算法的设计与验证。首先,设计新的变步长函数应对FxLMS算法的性能限制及常规变步长算法导致的非零失调现象,将可变步长优化为反馈误差信号变化量的时变函数,在收敛速度和稳态误差之间取得平衡。其次,为了提高系统对随机信号描述及非线性系统估计的准确性,将分数阶微积分引入到自适应滤波算法中。从整数阶到分数阶控制,逐步优化梯度计算。并将提出的分数阶算法拓展为多通道分数阶算法,使其适应于轨道车辆大空间噪声控制。可根据目标降噪空间的大小,使用多个麦克风及多个扬声器进行全局空间噪声的信号采集和控制。通过MATLAB/SIMULINK软件以及LabVIEW平台对基于分数阶的多通道轨道车辆主动噪声控制算法进行仿真验证,结果表明该算法的收敛性能良好。最后,为进一步验证本文研究的主动噪声控制算法,搭建基于以太网控制机箱CompactDAQ的主动噪声控制实验系统;并进行次级通路建模辨识、单通道及多通道主动噪声控制实验。结果表明本文所提算法对轨道车辆的多种噪声均取得了较好的控制效果,具有良好的工程应用前景。
陈琪[4]（2020）在《基于智能算法的车内路噪多通道主动控制技术研究》文中研究指明随着汽车品质的提升,汽车车内噪声成为用户评价汽车乘坐舒适性的重要指标。目前,随着汽车振动噪声技术的发展,发动机和传动系统噪声已经得到有效控制,汽车行驶时轮胎与路面相互作用产生的噪声（以下简称“路噪”）在整车噪声的影响程度在扩大,降低车内路噪,是汽车行业发展的重要趋势。路噪主要是低频率宽频带的随机噪声,目前主流的被动降噪技术,如吸声、隔声等,难以对其进行抑制,因此能有效降低低频噪声的噪声主动控制技术引发了广大汽车科技工作者的关注。同时,为了满足车内多个位置的降噪需求就需要研究噪声的多通道主动控制技术。本文通过研究噪声多通道主动控制技术的基本原理、系统结构和算法实现,并对车内路噪的噪声特性进行分析,结合现有的车内路噪主动控制方法提出了一种新的基于神经网络技术的车内路噪多通道主动控制策略:采用对时间序列信号具有较好辨识能力的神经网络方法,经过离线训练后通过悬架和车身连接点的振动加速度信号对车内路噪信号进行辨识,然后利用多通道噪声主动控制算法对车内路噪进行主动降噪,并围绕提出的控制策略,主要完成了以下研究工作:首先,通过比较各类算法特点后确定了车内多通道噪声主动控制系统的控制方案,采用基于随机梯度的LMS算法及多通道FxLMS算法分别完成多通道噪声主动控制系统的次级声通道辨识和主动降噪。其次,基于试验采集的汽车匀速行驶工况下悬架和车身连接点的振动加速度信号以及车内驾驶员与后排乘员耳旁噪声信号进行了低频特性与多重相关性分析,建立了车内路噪辨识的Elman神经网络模型。然后,建立了多通道噪声主动控制系统模型,并将其与多参考LMS算法合成车内路噪模型和Elman神经网络车内路噪辨识模型分别整合,搭建了现有的车内路噪主动控制模型与基于神经网络的车内路噪多通道主动控制模型,对比验证提出的车内路噪多通道主动控制策略的有效性和可行性。基于试验采集的振动与噪声数据分别对两组模型进行了仿真分析。结果表明,在路噪频率范围内,两组模型均取得了良好的降噪效果,可以实现多点的同时降噪。现有的车内路噪主动控制模型降噪量主要分布在10dB以内,峰值的降噪量可以达到约20dB。基于神经网络辨识的车内路噪主动控制系统降噪效果不逊于现有的车内路噪多通道主动控制策略,甚至在0-50Hz范围内的峰值噪声降噪效果更佳,可以达到约25dB。最后,基于所建立的车内路噪多通道主动控制Simulink模型及其控制策略,搭建车内路噪多通道主动控制系统的硬件在环仿真平台,并以实车试验采集的数据为基础对所建系统进行硬件在环仿真试验,结果表明基于神经网络的车内路噪多通道主动控制系统在20-100Hz频率范围内具有较好的降噪效果,并且可以实现多点的同时降噪,降噪量主要分布在2-8dB,噪声峰值处的降噪效果更佳。
孙丽娟[5]（2020）在《基于输入整形技术的起重机吊具防摇控制策略研究》文中进行了进一步梳理吊具防摇定位控制是决定桥式起重机高效率作业的关键,目前常用的吊具防摇定位控制方式包括:人工防摇、机械防摇和电子防摇三种。随着起重机自动化程度越来越高,电子防摇由于其成本小、控制精度高等优点成为应用最广泛的防摇方法。但在电子防摇控制器设计过程中,模型的高非线性、强耦合、欠驱动以及外部干扰等问题对防摇定位控制系统的设计带来很大的挑战。因此,合理运用控制方法设计稳定性强、快速性好的起重机吊具防摇控制系统,对改善起重机吊具定位精度、提高装卸运输效率,具有重要的理论意义和工程实用价值。本文针对上述问题,以港口桥式起重机吊具防摇定位控制器的设计为研究内容,提出一种吊具防摇主动控制的方法,对改善吊具定位精度、提高系统鲁棒性进行了深入研究,完成的主要工作如下:（1）建立系统动力学模型,是设计桥式起重机吊具防摇定位控制系统首要进行的工作。首先以起重机吊装二维模型为基础,全面分析模型受力情况;然后根据拉格朗日原理,建立系统的非线性动力学模型;最后通过小角度近似处理的简化方法,计算其线性动力学方程,为验证吊具防摇定位主动控制器的有效性提供理论基础。（2）输入整形技术结构简单,抑制吊具摆动的控制效果显着,是设计起重机吊具防摇控制器的首选方法。将输入整形技术与PID反馈控制相结合设计防摇定位控制器,不仅有效减小吊具的残余摆动,而且系统具有良好的抗干扰性。首先,基于输入整形技术原理,设计零振动（Zero Vibration,ZV）、零振动微分（Zero Vibration and Derivation,ZVD）和极不灵敏（Extra Insensitivity,EI）防摇控制器,并通过仿真验证其抑制吊具残余摆动的有效性;其次,基于PID反馈控制,设计PID-ZVD的桥式起重机吊具防摇定位控制律;最后,分别对ZVD、PID和PID-ZVD的防摇定位控制效果进行仿真验证。仿真结果表明,PID-ZVD防摇控制器有效抑制了吊具残余摆动,系统能够精确跟踪小车设定位置,而且在加入外部干扰后,控制器具有良好的抗干扰能力。（3）针对PID-ZVD防摇定位控制器输出较大致使执行机构饱和问题,提出运用预测控制替代PID反馈控制的方法设计防摇定位控制器。首先,在控制输出合理约束范围内,利用预测控制显式处理系统约束的能力,分别基于广义预测控制（Generalized predictive control,GPC）和预测函数控制（Predictive function control,PFC）算法设计起重机吊具的防摇定位控制器,并通过仿真实验对比两种控制算法的控制性能,实验结果表明,PFC防摇控制器计算量小、控制精度高、抗干扰能力良好,是替代PID反馈控制的最佳方法;然后,借助输入整形ZVD技术有效抑制吊具摆动的特性,将PFC控制算法与输入整形ZVD技术相结合设计防摇定位控制器,通过仿真实验发现,该方法在执行机构有效执行范围内,能够精确跟踪小车位置,有效抑制吊具摆动。（4）绝大多数的起重机作业过程中都存在干扰,它不仅影响系统建模的精度,而且还会影响系统的控制性能,如何进一步减小系统干扰对控制系统的影响,是本文最后要研究的内容。基于此,本文分别运用指数收敛观测器和扩张状态观测器（Extended state observer,ESO）的方法,设计防摇控制内部扰动衰减环,将扰动观测器的干扰估计值通过前馈补偿作用,引入到基于输入整形技术的PFC防摇定位环中,形成最直接的扰动主动抑制策略,以此构建强鲁棒性的主动防摇定位控制器。通过大量仿真实验,验证该主动控制策略能够实现防摇定位控制目标,提高系统的鲁棒性和抗干扰性,改善系统的稳定性和快速性。
费强[6]（2020）在《基于分段式永磁同步电机的大型望远镜控制关键技术研究》文中研究指明光电望远镜是观测空间目标的重要现代化设备,其需要光学、机械、电力等多个领域共同协作完成。随着天文学观测技术的发展,对空间目标观测的指标越来越高,而光电望远镜的跟踪性能直接影响被测目标的最终成像质量。这就要求望远镜伺服跟踪系统的跟踪精度不断提高,甚至达到角秒级。对于大型望远镜,为增加集光能力和分辨率,要求望远镜口径越大越好,然而口径增大将直接导致望远镜的体积和重量急剧增加。因此,望远镜驱动电机的选取至关重要,需要从电气参数、机械参数、加工、维护等多个方面进行考虑。永磁同步力矩电机相比有刷直流力矩电机具有较高的功率密度和较小的体积成为大型望远镜驱动的主流电机。然而,口径大于4米的望远镜对电机提出了更高的要求,无论从加工、运输、维护等方面,对永磁同步力矩电机分段处理是解决超大力矩输出的重要方案。分段式永磁同步电机隶属于永磁同步电机的范畴,在控制原理上可以借鉴整装式永磁同步电机。目前,国外已经有多台巨型望远镜使用此类分段式电机,国内仅有两所科研机构对基于分段式永磁同步电机的望远镜进行研发。因此本课题对于分段式电机的工程性研究具有重要的意义。多台分段式永磁同步电机的驱动方案是望远镜平稳运行的重要保障。本文介绍了一种驱动方案,并已成功应用到大型望远镜驱动系统中。此方案由主控制器协同六台力矩控制器组成。主控制器和力矩控制器均由DSP、FPGA及外围电路组成,功率驱动部分采用三菱公司的智能功率模块（Intelligent Power Module,IPM）,该模块具有过流、过压、欠压和过温检测功能。通过实际应用于望远镜控制系统,验证了驱动方案的可行性以及硬件系统的可靠性和高精度实时要求。在此硬件系统的基础上,对望远镜控制系统进行扫频测试,扫频信号覆盖较宽范围的望远镜运行频率,并利用谱分析法进行频率特性测试。频率特性测试得到一阶、二阶谐振频率是作为速度环和位置环控制器设计的主要参考依据。对于望远镜伺服控制系统的设计,比例积分微分（PID）控制器是使用最广泛的控制方法。本文基于分段式永磁同步电机的望远镜伺服系统,以工程应用的角度,设计了多环PID控制器。以电流环、速度环、位置环的顺序分别进行分析设计。为提高望远镜伺服系统的动态性能,采用模型预测控制算法对速度环控制器进行设计。详细的介绍了模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）的基本原理,其具有多步预测、反馈校正、优化输出等优点。基于望远镜控制系统模型,建立了多步预测模型,设计了寻优价值函数。通过仿真和实验验证了模型预测速度控制器具有更好的动态性能。由于分段式永磁同步电机的特殊性,导致电机中不仅含有齿槽转矩,还会引入边端力矩扰动。本文分别对齿槽效应和边端效应进行了详细的介绍和分析,总结了两种效应均引起周期性的转矩脉动。转矩脉动抑制的方法分为电机本体优化设计和控制算法设计,并对目前的研究现状做了简单的综述。本文提出了模型预测迭代学习控制器,针对周期性转矩脉动进行迭代补偿,并在大口径望远镜主轴伺服控制系统平台上进行实验验证。经过对速度峰峰值的比较,以及对扰动频谱的分析,验证了提出算法的有效性,提高了望远镜控制系统的跟踪精度。大功率驱动器的死区效应和电机磁通谐波是引起电流谐波的主要因素。本文详细分析了磁通谐波和死区效应,并总结出电流谐波的主要影响阶次。分数阶控制（Fractional order control,FOC）是近几年来非常值得研究的控制算法,本文基于分数阶微积分的定义和理论,提出了分数阶谐振控制器,与积分模型预测电流控制器组成复合控制器。实验结果表明,相比于传统控制策略,提出的复合控制器不仅提高了电流的动态性能,而且有效的抑制了电流谐波,使电流稳态性能和速度稳态性能均得到提高。
张鹏程[7]（2020）在《改进型时间序列模型预测控制及其在热工过程中的应用》文中进行了进一步梳理在我国现阶段的能源结构中,火力发电仍旧占据着很大比重。随着电厂规模的不断扩大,如何保证热工过程的各个环节可以高质量、高经济效益、安全可靠地运行是电力行业健康发展的关键,其中热工过程的控制策略是研究的重点。PID算法因其结构简单、可靠性高,在热工过程控制中被广泛应用。然而,随着工业过程复杂程度的日趋增加,且发电过程中,设备的动态特性会随着负荷的变化而改变,使得系统具有非线性、时变性、滞后性等复杂特性,传统方法难以取得理想的控制效果。本文充分考虑热工过程的控制难点,提出基于Laguerre正交基优化的时间序列模型预测控制算法。在设计中结合算法融合的思想,借鉴传统控制策略的优势进行改进,将改进后的算法应用到典型的热工过程控制系统中,检验了控制效果。本文的主要工作及创新点包括:（1）将多变量Laguerre函数模型预测控制算法与增量式分数阶PID算法相结合,提出了一种具有分数阶PID结构特征的预测控制策略。该算法通过借鉴分数阶PID的控制结构来改进预测控制的性能指标。将所提出的算法应用到火电单元机组负荷控制的仿真实验中,结果表明,与其它算法相比,该方法具有更加出色的跟踪性能和鲁棒性,有效抑制了超调量,改善了系统的控制质量。（2）将带外部输入的自回归（Autoregressive with Exogenous Input,ARX）模型的系数通过Laguerre正交基进行展开,提出了基于ARX-Laguerre模型的预测控制方法,并分别将PID、分数阶PID控制器用于改进滚动优化的性能指标。将改进后的算法应用到过热汽温控制的仿真实验中,结果表明,两种算法均在不同程度上提高了过热汽温系统的控制品质。（3）将带外部输入的自回归滑动平均（Autoregressive Moving Average with Exogenous Input,ARMAX）模型进行Laguerre正交基展开,提出了基于ARMAX-Laguerre模型的预测控制算法,并将其与PID算法相结合,应用到循环流化床锅炉主蒸汽压力控制的仿真实验中,实现了对目标的精确跟踪,提高了系统的快速性和鲁棒性。在参数选定的问题上,为了解决依靠先验知识和人工调试带来的工作量大和取值不精确等问题,本文采用差分进化算法对PID参数进行寻优,使算法在参数整定方面更加智能。
李祖鹏[8]（2020）在《基于预测控制算法的同步发电机励磁系统控制器研究》文中进行了进一步梳理随着现代电力系统的规模越来越大,引起大容量发电机组的增多,并向超临界化方向发展,也造成了包括机组安全运行与系统安全运行间的协调、电压崩溃、电力系统运行稳定性等问题。同步发电机励磁系统,具有保持电机端电压恒定的作用,有着广泛的研究价值。近代以来,预测控制理论在电力系统中应用越来越广泛,其中具有良好的控制性能和鲁棒性能的广义预测控制（GPC）被经常使用在电力系统稳定器（PSS）设计、工业过程控制、具有可控的串联补偿（TCSC）、发电机励磁系统控制等方面。论文首先结合国内励磁系统控制及预测控制理论的应用现状,论述了基于预测控制算法的同步发电机励磁系统控制器研究问题,并在单机系统和多机系统中进行了基于预测控制算法的同步发电机励磁系统控制器研究。在单机系统中使用了非线性预测控制方法,该方法以Taylor级数作为基础的。此系统运用了发电机五阶模型,根据数学模型得出了Taylor级数控制规律。本文还提出了基于四阶Adams预测-校正的预测控制方法。本文在单机电力系统的基础上进行了拓展,做了一个多机电力系统的实验,此系统是以三阶数学模型为基础的,应用了两种不同的预测算法去推出控制规律,分别是Taylor预测控制方法和Adams预测控制方法。在同步发电机励磁系统模型的基础上,设计了发电机预测控制器,利用Matlab/Simulink仿真工具进行分析。仿真结果验证了所采用的预测控制器具有较好的控制性能,设计方案是可行的。
谷飞鸿[9]（2020）在《基于宽窄带混合控制算法的车内主动噪声控制系统研究》文中认为车内由动力系统、轮胎等引发的中低频噪声已成为司乘人员感知率最高的NVH（Noise,Vibration&Harshness）问题之一,受到了车企及科研院所的广泛关注,针对车内中低频噪声的主动控制也成为NVH领域的核心难题。车内噪声具有典型的宽窄带混合特性,经典的车辆主动噪声控制算法通常仅考虑对车内窄带阶次噪声或宽带噪声的单独控制,较少考虑二者的协同控制。因此,为同时实现车内宽窄带噪声的有效抑制,本文重点研究了基于宽窄带混合控制算法的车辆主动噪声控制（ANC）技术。在分析现有主动噪声控制算法优缺点的基础上,本文提出了改进型宽窄带混合主动噪声控制算法,该算法包含基于声反馈消除的信号分离子系统,基于陷波延时LMS算法的窄带ANC子系统以及基于限幅归一化FxLMS算法的宽带ANC子系统。其中,在信号分离子系统中引入了声反馈消除技术,可消除主动噪声控制过程中参考传声器所采集的反馈声,进而保障系统的降噪性能;采用陷波延时LMS算法作为窄带ANC子系统的核心算法,从理论上规避了次级通路系数与参考信号的卷积运算,大幅降低了算法的计算复杂度;对于宽带ANC子系统,拓展提出了限幅归一化FxLMS（Th-NFxLMS）算法,该改进算法可保障控制系统在高声压级脉冲噪声干扰下的稳定性。为验证所提算法的综合表现,本文基于MATLAB/Simulink搭建了宽窄带混合主动噪声控制仿真平台,并通过对模拟宽窄带混合噪声及实车采集噪声的仿真降噪,初步验证了所提混合算法的有效性。其次,针对主动噪声控制中的声通路辨识问题,本文基于MATLAB/GUI平台开发了适用于次级通路及声反馈通路辨识及分析的ANC应用软件,该软件采用幅值均方相干分析法（MSC）与功率谱对标法（PSD）进行声通路辨识精度分析,可从频域视角更为直观地展示不同频率分量下的辨识精度。最后,基于所开发的ANC硬件系统,在实验室场景中针对采集的车内噪声进行了离线主动噪声控制测试,试验结果表明,该ANC系统对于发动机的二阶、四阶等阶次噪声以及除发动机阶次外的宽频带噪声均具有较显着的控制效果。主动噪声控制后,发动机阶次噪声最高降低16.6 dB,目标噪声的线性总声压级优化了6.0-9.9 dB,A计权总声压级优化了3.0-7.1 dB（A）。此外,为更好地验证ANC系统在实车噪声主动控制中的表现,本文针对车辆在空挡下发动机转速为2100 r/min的稳态工况以及车辆70 km/h均速行驶工况进行了实车噪声主动控制测试,结果表明,发动机阶次噪声降噪效果显着,降噪量为9.6-14.1 dB;车内目标噪声的总声压级有较为明显地改善,其中线性总声压级最高降低了4.3 dB,A计权总声压级最高降低了2.1 dB（A）。综合而言,本文所提出改进型宽窄带混合主动噪声控制算法对于车内噪声的主动抑制具有一定参考价值。
朱丽[10]（2020）在《带有可调因子的预测控制算法及其在气分装置中的应用》文中研究指明随着计算机技术的快速发展,自动化控制系统在过程工业控制领域的应用越来越广泛。尤其是在石油化工行业生产中,由于原材料、产品规格、生产环境等不确定因素,使得常规控制手段难以获得有效控制,因此便需要先进控制技术的研究和开发来提高企业的生产效率进而提高经济效益。本文首先对先进控制进行概述,并介绍了预测控制的发展情况,接下来介绍了PID控制、Smith预估控制和预测PI控制算法及其基本原理,并进行仿真结果分析。其次,针对常规PID控制方法应用于像气分装置这样具有大滞后和非线性的复杂石油化工过程,往往不能获得满意的控制效果,提出了带有可调因子的预测控制算法,该算法通过阶跃响应得到的数据建立传递函数模型,通过预测模型、反馈校正、滚动优化得到控制律。在目标函数中加入了可调因子,在反馈校正的过程中将预测误差补偿进行了改进,通过改进有效地降低了由于模型失配时产生的输出误差对控制性能产生的影响。根据锦州石化公司一套气分装置解吸塔现场数据所得到的动态模型对提出的算法进行了验证,仿真结果表明,所提出的算法具有很好的控制效果。最后,详细阐述了气分装置先进控制的工程实施过程。主要包括:根据工艺需要对先进控制平台的搭建、完成通讯接口配置,实现了上位机与下位机DCS之间数据的实时传递与交换。在此基础上,通过浙大中控ECS-700系列DCS完成了先进控制与常规控制的无扰动切换、先进控制系统的赋值保护和异常波动处理等接口逻辑设计及先进控制操作界面的DCS组态实施,并进行了离线调试和在线模拟运行。先进控制投用后,装置操作更加平稳,实现了自动平稳控制,产品质量和收率都有一定的提高,能耗降低。总体来说,先进控制为该企业带来可观的经济效益。
二、基于脉冲响应的预测控制算法及仿真（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于脉冲响应的预测控制算法及仿真（论文提纲范文）
（1）掘进工作面自动风窗开度的预测控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 风窗的研究现状 |
| 1.2.2 预测控制的研究现状 |
| 1.2.3 基于支持向量机的预测控制的研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 2 自动风窗结构及控制方法研究 |
| 2.1 掘进面通风分析 |
| 2.2 自动风窗的结构及控制过程 |
| 2.3 自动风窗开度控制的研究 |
| 2.3.1 传统风窗开度的计算方法 |
| 2.3.2 传统风窗开度控制方法 |
| 2.3.3 影响瓦斯浓度的因素 |
| 2.4 控制策略的提出 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于支持向量机的预测控制 |
| 3.1 机器学习及统计学习 |
| 3.1.1 VC维理论 |
| 3.1.2 结构风险最小化 |
| 3.2 支持向量机 |
| 3.2.1 支持向量机分类原理 |
| 3.2.2 支持向量机回归原理 |
| 3.2.3 支持向量机在瓦斯浓度预测方面的适用性 |
| 3.3 瓦斯浓度预测模型的建立 |
| 3.3.1 基于支持向量机的瓦斯浓度预测模型的建立 |
| 3.3.2 核函数的选择 |
| 3.3.3 粒子群优化算法 |
| 3.4 瓦斯浓度预测及结果对比分析 |
| 3.4.1 基于SVM的瓦斯浓度预测及结果分析 |
| 3.4.2 基于PSO-SVM的瓦斯浓度预测及结果分析 |
| 3.4.3 基于PSO-BP的瓦斯浓度预测及结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于支持向量机的风窗开度预测控制 |
| 4.1 预测控制原理 |
| 4.2 广义预测控制 |
| 4.2.1 GPC预测模型 |
| 4.2.2 GPC滚动优化 |
| 4.2.3 GPC反馈校正 |
| 4.2.4 GPC中参数的影响 |
| 4.2.5 仿真研究 |
| 4.3 基于支持向量机的广义预测预测 |
| 4.3.1 基于支持向量机预测模型的线性化 |
| 4.3.2 隐式广义预测控制算法 |
| 4.3.3 基于支持向量机的广义预测控制 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 自动风窗预测控制系统仿真 |
| 5.1 自动风窗开度的建模与控制 |
| 5.1.1 控制方案设计 |
| 5.1.2 动态建模 |
| 5.1.3 优化控制器设计 |
| 5.2 仿真研究 |
| 5.2.1 无扰动情况下基于PSO-SVM的GPC控制效果 |
| 5.2.2 有扰动情况下基于PSO-SVM的GPC控制效果 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（2）非线性迭代学习模型预测控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究目的和意义 |
| 1.2 迭代学习模型预测控制理论的基本问题 |
| 1.2.1 二维预测模型 |
| 1.2.2 控制律迭代优化 |
| 1.2.3 二维稳定性分析 |
| 1.3 迭代学习模型预测控制面临的挑战 |
| 1.3.1 建模问题 |
| 1.3.2 优化问题 |
| 1.3.3 适应性问题 |
| 1.4 本文的研究内容 |
| 第2章 迭代学习模型预测控制基础理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 迭代学习控制 |
| 2.2.1 控制问题描述 |
| 2.2.2 学习律 |
| 2.2.3 最优ILC算法收敛性分析 |
| 2.2.4 仿真算例 |
| 2.3 模型预测控制 |
| 2.3.1 预测控制基本原理 |
| 2.3.2 基于状态空间模型的预测控制 |
| 2.3.3 仿真算例 |
| 2.4 基于状态空间模型的迭代学习模型预测控制 |
| 2.4.1 二维预测模型 |
| 2.4.2 控制律求解 |
| 2.4.3 收敛性分析 |
| 2.4.4 仿真算例 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 变参考轨迹非线性鲁棒迭代学习模型预测控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 二维预测模型推导 |
| 3.2.1 非线性系统的LPV蕴含 |
| 3.2.2 增广迭代误差模型 |
| 3.2.3 二维增广误差模型 |
| 3.3 RILMPC算法 |
| 3.3.1 控制问题描述 |
| 3.3.2 鲁棒稳定状态反馈控制律 |
| 3.3.3 LMI求解 |
| 3.3.4 控制输入约束 |
| 3.4 收敛性分析 |
| 3.5 仿真研究 |
| 3.5.1 仿真一: 数值系统 |
| 3.5.2 仿真二: 搅拌反应釜系统 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 快动态批次过程非线性高效迭代学习预测函数控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 二维预测模型 |
| 4.2.1 非线性系统轨迹线性化 |
| 4.2.2 二维LTV增量预测模型 |
| 4.3 稳定ILMPC策略 |
| 4.3.1 ILMPC问题描述 |
| 4.3.2 ILMPC约束处理 |
| 4.4 高效ILPFC策略 |
| 4.4.1 ILPFC问题描述 |
| 4.4.2 ILPFC性能分析 |
| 4.5 ILPFC/ILMPC收敛性分析 |
| 4.6 仿真研究 |
| 4.6.1 仿真一: 无人地面车辆 |
| 4.6.2 仿真二: 非线性间歇反应器 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 基于数据驱动建模的迭代学习模型预测控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 非线性批次过程CAFNN建模 |
| 5.3 Tube CAFNN-ILMPC策略 |
| 5.3.1 标称ILMPC控制器 |
| 5.3.2 辅助控制器 |
| 5.4 Tube CAFNN-ILMPC 2D稳定性 |
| 5.4.1 时域稳定性 |
| 5.4.2 迭代收敛性 |
| 5.5 仿真研究 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 变批次长度事件触发迭代学习模型预测控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 变批次长度问题描述 |
| 6.2.1 基于预测的误差信息修正算法 |
| 6.2.2 基于修正误差信息的线性迭代学习模型预测控制 |
| 6.3 基于事件触发的非线性迭代学习模型预测控制 |
| 6.3.1 非线性ILMPC问题描述 |
| 6.3.2 基于EKF训练的二维神经网络预测模型 |
| 6.3.3 基于事件触发的非线性迭代学习模型预测控制器设计 |
| 6.3.4 收敛性分析 |
| 6.4 仿真研究 |
| 6.4.1 仿真一: 线性数值系统 |
| 6.4.2 仿真二: 非线性注塑过程 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）基于分数阶的多通道轨道车辆主动噪声控制算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 主动噪声控制技术介绍 |
| 1.2.1 概念 |
| 1.2.2 控制系统分类 |
| 1.2.3 发展历程 |
| 1.2.4 主动噪声控制应用领域 |
| 1.3 轨道车辆行业主动噪声控制技术研究现状 |
| 1.3.1 轨道车辆噪声特性 |
| 1.3.2 轨道车辆主动噪声控制国内外研究进展 |
| 1.4 论文的主要研究内容 |
| 第2章 自适应滤波控制与次级通路建模 |
| 2.1 自适应滤波 |
| 2.2 LMS算法 |
| 2.3 FxLMS算法 |
| 2.4 次级通路自适应建模 |
| 2.4.1 建模方法 |
| 2.4.2 次级通路辨识实验 |
| 第3章 可变步长主动噪声控制算法 |
| 3.1 可变步长算法设计 |
| 3.2 抗干扰性分析 |
| 3.3 仿真验证 |
| 3.3.1 收敛特性 |
| 3.3.2 步长参数优化 |
| 3.3.3 不同算法性能 |
| 3.4 实验验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 分数阶主动噪声控制算法 |
| 4.1 分数阶导数 |
| 4.1.1 分数阶Cauchy积分公式 |
| 4.1.2 Grünwald–Letnikov分数阶微积分定义与计算 |
| 4.2 分数阶算法设计 |
| 4.3 收敛性分析 |
| 4.4 仿真验证 |
| 4.4.1 收敛特性 |
| 4.4.2 收敛步长 |
| 4.4.3 分数阶阶数对比 |
| 4.4.4 不同算法性能对比 |
| 4.5 实验验证 |
| 4.5.1 单频、混频噪声消除 |
| 4.5.2 轨道车辆噪声消除 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 多通道分数阶主动噪声控制算法 |
| 5.1 分数阶算法设计 |
| 5.2 收敛性分析 |
| 5.3 多通道分数阶算法设计 |
| 5.4 仿真验证 |
| 5.5 实验验证 |
| 5.5.1 单频、混频声源降噪实验 |
| 5.5.2 轨道车辆牵引系统噪声降噪实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 |
| 致谢 |
（4）基于智能算法的车内路噪多通道主动控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 车内噪声特性分析 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 车内噪声控制技术 |
| 1.3.2 车内噪声主动控制研究概况 |
| 1.3.3 车内路噪主动控制技术研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 多通道噪声主动控制系统结构与算法 |
| 2.1 噪声主动控制理论基础 |
| 2.1.1 噪声主动控制声学机理 |
| 2.1.2 噪声主动控制系统结构 |
| 2.2 噪声主动控制算法 |
| 2.2.1 自适应滤波器 |
| 2.2.2 最小均方(LMS)算法 |
| 2.2.3 LMS算法性能分析 |
| 2.2.4 滤波-X LMS(FXLMS)算法 |
| 2.3 多通道噪声主动控制算法 |
| 2.3.1 多通道系统次级声通道辨识 |
| 2.3.2 多通道FXLMS算法推导 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于试验的车内路噪特性分析 |
| 3.1 车内路噪测试试验 |
| 3.1.1 测试内容 |
| 3.1.2 测试设备及试验条件 |
| 3.1.3 传感器测点布置 |
| 3.1.4 测试步骤 |
| 3.2 试验数据分析与处理 |
| 3.2.1 数据预处理 |
| 3.2.2 车内路噪特性分析 |
| 3.3 多重相干分析 |
| 3.3.1 多重相干法基本理论 |
| 3.3.2 多重相干分析 |
| 3.4 车内路噪多通道主动控制策略 |
| 3.5 基于神经网络的车内路噪辨识 |
| 3.5.1 Elman神经网络模型的建立 |
| 3.5.2 训练Elman神经网络 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 车内路噪多通道主动控制系统建模与仿真 |
| 4.1 多通道控制系统次级声通道建模与仿真 |
| 4.1.1 次级声通道辨识模型的搭建 |
| 4.1.2 控制系统参数优化仿真 |
| 4.1.3 次级声通道辨识的仿真分析 |
| 4.2 多通道噪声主动控制系统建模与仿真 |
| 4.2.1 多通道噪声主动控制系统建模 |
| 4.2.2 多通道噪声主动控制系统仿真分析 |
| 4.3 车内路噪多通道主动控制系统建模与仿真 |
| 4.3.1 车内路噪信号辨识 |
| 4.3.2 车内路噪多通道主动控制系统建模 |
| 4.3.3 车内路噪多通道主动控制系统仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 车内路噪多通道主动控制试验 |
| 5.1 硬件在环仿真平台设计与搭建 |
| 5.1.1 试验平台设计 |
| 5.1.2 试验仪器与设备 |
| 5.2 车内路噪主动控制系统建模与仿真试验 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于输入整形技术的起重机吊具防摇控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 第2章 桥式起重机吊具系统的模型建立 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 桥式起重机的系统介绍 |
| 2.3 桥式起重机的物理模型 |
| 2.3.1 动力学模型建立 |
| 2.3.2 模型简化 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 基于输入整形技术的吊具防摇控制设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于输入整形技术设计防摇控制器 |
| 3.2.1 输入整形技术原理简述 |
| 3.2.2 ZV整形器 |
| 3.2.3 ZVD整形器 |
| 3.2.4 EI输入整形器 |
| 3.3 整形器仿真分析 |
| 3.3.1 ZV整形器仿真 |
| 3.3.2 ZVD整形器仿真 |
| 3.3.3 EI整形器仿真 |
| 3.3.4 三种整形器仿真对比分析 |
| 3.4 PID输入整形防摇控制器设计 |
| 3.4.1 防摇控制器设计 |
| 3.4.2 仿真对比分析 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 基于预测控制设计起重机吊具防摇控制器 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于预测控制原理设计防摇控制器 |
| 4.2.1 广义预测防摇控制器设计 |
| 4.2.2 预测函数防摇控制器设计 |
| 4.2.3 两种预测控制算法仿真对比分析 |
| 4.3 预测函数-ZVD混合防摇控制器研究 |
| 4.3.1 控制器设计 |
| 4.3.2 仿真实验与分析 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 基于观测器的吊具主动防摇控制策略研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于干扰观测器的起重机吊具防摇定位控制 |
| 5.2.1 指数收敛干扰观测器的设计 |
| 5.2.2 基于指数收敛干扰观测技术设计防摇控制器 |
| 5.3 基于ESO扩张状态观测器设计防摇扰动补偿 |
| 5.3.1 基于扩张状态观测技术的干扰观测器 |
| 5.3.2 扩张状态观测器的稳定性分析 |
| 5.3.3 运用扩张状态观测器设计防摇控制器 |
| 5.4 仿真结果与分析 |
| 5.4.1 指数收敛扰动观测器作用下的防摇控制仿真实验 |
| 5.4.2 扩张状态观测器作用下的防摇控制仿真实验 |
| 5.4.3 仿真对比分析 |
| 5.5 小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
（6）基于分段式永磁同步电机的大型望远镜控制关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 地基式大型望远镜驱动方式现状与发展趋势 |
| 1.3 基于分段式电机驱动望远镜的应用现状及存在问题 |
| 1.4 望远镜伺服控制技术研究现状 |
| 1.4.1 传统的控制策略 |
| 1.4.2 鲁棒控制 |
| 1.4.3 变结构控制 |
| 1.4.4 现代控制算法 |
| 1.5 本文的研究内容 |
| 第2章 分段式永磁同步电机控制原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 分段式永磁同步电机结构及原理 |
| 2.2.1 分段式永磁同步电机结构分析及工作原理 |
| 2.2.2 基于分段式永磁同步电机的大型望远镜方位轴 |
| 2.3 分段式永磁同步电机数学模型 |
| 2.4 分段式永磁同步电机矢量控制策略 |
| 2.4.1 分段式永磁同步电机矢量控制的原理 |
| 2.4.2 空间矢量脉宽调制技术 |
| 2.5 分段式永磁同步电机控制仿真 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 大型望远镜主轴伺服系统硬件设计及频率特性辨识 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 望远镜主轴伺服控制系统硬件设计 |
| 3.3 望远镜主轴频率特性测试 |
| 3.3.1 正弦扫频系统响应测试 |
| 3.3.2 望远镜主轴频率特性辨识方法 |
| 3.3.3 望远镜主轴频率特性辨识结果及分析 |
| 3.4 望远镜主轴控制系统模型辨识 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 望远镜主轴伺服系统控制策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于经典控制策略的望远镜主轴控制系统 |
| 4.2.1 望远镜主轴伺服系统电流环设计 |
| 4.2.2 望远镜主轴伺服系统速度环设计 |
| 4.2.3 望远镜主轴伺服系统位置环设计 |
| 4.3 基于模型预测控制的望远镜主轴控制系统 |
| 4.3.1 模型预测控制基本原理 |
| 4.3.2 基于速度环MPC的望远镜主轴控制系统 |
| 4.3.3 模型预测控制仿真及参数影响 |
| 4.4 望远镜主轴伺服系统仿真及实验结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 大型望远镜主轴低速力矩波动分析及补偿方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 分段式永磁同步电机的力矩波动分析 |
| 5.2.1 齿槽力矩分析 |
| 5.2.2 边端力矩分析 |
| 5.3 针对齿槽力矩与边端力矩抑制方法的研究现状 |
| 5.3.1 电机设计抑制转矩脉动现状 |
| 5.3.2 控制算法抑制力矩脉动现状 |
| 5.4 基于模型预测迭代学习的速度脉动补偿策略 |
| 5.4.1 迭代学习控制原理 |
| 5.4.2 迭代学习控制数学描述 |
| 5.4.3 基于遗忘因子的闭环迭代学习控制 |
| 5.4.4 模型预测迭代学习控制器设计 |
| 5.4.5 稳定性分析 |
| 5.5 仿真与实验验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 大型望远镜主轴电流谐波抑制方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 分段式永磁同步电机电流谐波分析 |
| 6.2.1 电机磁通谐波分析 |
| 6.2.2 大功率驱动器死区效应分析 |
| 6.3 模型预测分数阶谐振控制器的设计 |
| 6.3.1 分数阶控制的发展及研究现状 |
| 6.3.2 分数阶微积分理论 |
| 6.3.3 分数阶谐振控制器设计 |
| 6.3.4 基于积分模型预测控制的电流控制器设计 |
| 6.4 分数阶谐振控制器离散实现 |
| 6.5电流谐波抑制的仿真与实验 |
| 6.5.1 仿真分析 |
| 6.5.2 实验结果及分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 主要完成工作 |
| 7.2 创新性成果 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（7）改进型时间序列模型预测控制及其在热工过程中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 热工过程常用控制策略简述 |
| 1.2.1 PID控制策略 |
| 1.2.2 预测控制策略 |
| 1.2.3 时间序列分析 |
| 1.3 本文主要研究内容及组织结构 |
| 第二章 预备知识 |
| 2.1 PID及分数阶PID控制算法 |
| 2.1.1 PID控制算法 |
| 2.1.2 分数阶PID控制算法 |
| 2.2 预测控制 |
| 2.2.1 预测模型 |
| 2.2.2 反馈校正 |
| 2.2.3 滚动优化 |
| 2.3 Laguerre正交基及其函数模型 |
| 2.3.1 Laguerre正交基 |
| 2.3.2 线性系统Laguerre函数模型 |
| 2.4 离散时间序列模型 |
| 2.4.1 自回归模型 |
| 2.4.2 滑动平均模型 |
| 2.4.3 自回归滑动平均模型 |
| 2.4.4 ARX模型和ARMAX模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 改进型多变量Laguerre函数模型预测控制及应用 |
| 3.1 火电单元机组负荷控制系统流程及模型建立 |
| 3.1.1 火电单元机组工作流程 |
| 3.1.2 火电单元机组负荷控制数学模型 |
| 3.2 多变量Laguerre函数模型分数阶PID预测控制算法 |
| 3.2.1 MLMPC-FOPID算法推导 |
| 3.2.2 仿真实验 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于正交基优化的ARX模型预测控制及应用 |
| 4.1 过热汽温控制系统流程及模型建立 |
| 4.1.1 过热汽温控制流程 |
| 4.1.2 过热汽温控制数学模型 |
| 4.2 ARX-Laguerre模型PID预测控制算法 |
| 4.2.1 ARX-Laguerre模型 |
| 4.2.2 ALMPC-PID算法推导 |
| 4.2.3 模型参数辨识 |
| 4.2.4 稳定性分析 |
| 4.2.5 仿真实验 |
| 4.2.6 PID参数对算法性能的影响 |
| 4.3 ARX-Laguerre模型分数阶PID预测控制算法 |
| 4.3.1 ALMPC-FOPID算法推导 |
| 4.3.2 仿真实验 |
| 4.3.3 积分和微分阶次对算法性能的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于正交基优化的ARMAX模型预测控制及应用 |
| 5.1 循环流化床锅炉主蒸汽压力控制系统流程及模型建立 |
| 5.1.1 循环流化床锅炉燃烧系统 |
| 5.1.2 主蒸汽压力控制数学模型 |
| 5.2 ARMAX-Laguerre模型PID预测控制算法 |
| 5.2.1 ARMAX-Laguerre模型 |
| 5.2.2 AMLMPC-PID算法推导 |
| 5.3 基于差分进化算法的参数寻优 |
| 5.3.1 差分进化算法 |
| 5.3.2 AMLMPC-PID算法的参数寻优 |
| 5.4 仿真实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间完成的科研情况 |
（8）基于预测控制算法的同步发电机励磁系统控制器研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.1.1 课题的背景 |
| 1.1.2 课题的研究意义 |
| 1.2 同步发电机励磁控制方法的现状与展望 |
| 1.2.1 古典励磁控制理论方式 |
| 1.2.2 线性多变量励磁控制方式 |
| 1.2.3 非线性多变量励磁控制方式 |
| 1.2.4 智能励磁控制方法 |
| 1.3 预测控制算法的发展与现状以及在电力系统的应用 |
| 1.3.1 预测控制分类 |
| 1.3.2 预测控制的特征 |
| 1.3.3 预测控制理论在电力系统中的应用 |
| 1.4 本文的工作 |
| 第2章 预测控制理论 |
| 2.1 几个预备概念 |
| 2.1.1 仿射非线性系统 |
| 2.1.2 李导数 |
| 2.1.3 相对阶 |
| 2.1.4 控制系统的性能指标 |
| 2.2 非线性预测控制的基本原理 |
| 2.2.1 预测控制理论的基础 |
| 2.2.2 TAYLOR级数法的非线性预测控制方法 |
| 2.3 基于ADAMS非线性预测校正控制研究 |
| 2.3.1 ADAMS预测控制方法的提出背景 |
| 2.3.2 ADAMS预测控制算法 |
| 2.3.3 基于ADAMS法的预测控制 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 单机无穷大系统励磁预测控制器设计 |
| 3.1 单机无穷大系统数学模型 |
| 3.2 基于TAYLOR级数法的非线性预测励磁控制 |
| 3.3 基于ADAMS四阶预测-校正方法的预测励磁控制 |
| 3.4 仿真及结果分析 |
| 3.4.1 单机无穷大系统仿真模型建立 |
| 3.4.2 励磁预测控制系统仿真模型建立 |
| 3.4.3 仿真结果与分析 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 多机电力系统励磁预测控制器设计 |
| 4.1 多机系统数学模型 |
| 4.2 基于TAYLOR级数方法的非线性预测励磁控制 |
| 4.3 基于阿当姆斯方法的非线性预测励磁控制 |
| 4.4 仿真及结果分析 |
| 4.4.1 多机系统仿真模型建立 |
| 4.4.2 有功功率扰动实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论 |
| 5.1 本文主要工作 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 |
（9）基于宽窄带混合控制算法的车内主动噪声控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 主动噪声控制技术研究现状 |
| 1.2.1 主动噪声控制技术研究历程 |
| 1.2.2 车内主动噪声控制技术现状 |
| 1.2.3 研究现状总结 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第2章 主动噪声控制基础理论 |
| 2.1 声波相消理论 |
| 2.2 自适应滤波理论 |
| 2.2.1 FIR滤波器构造及原理 |
| 2.2.2 自适应滤波LMS算法 |
| 2.3 ANC系统基本结构 |
| 2.3.1 前馈与反馈ANC系统 |
| 2.3.2 单通道与多通道ANC系统 |
| 2.3.3 宽带与窄带ANC系统 |
| 2.4 次级通路辨识理论及方法 |
| 2.4.1 次级通路辨识模型 |
| 2.4.2 次级通路辨识精度分析 |
| 2.5 声反馈消除技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 主动噪声控制改进算法 |
| 3.1 经典车内主动噪声控制算法 |
| 3.1.1 陷波FxLMS算法 |
| 3.1.2 基于声反馈消除的Fx LMS算法 |
| 3.2 经典宽窄带混合主动噪声控制算法 |
| 3.3 改进型宽窄带混合主动噪声控制算法 |
| 3.3.1 基于声反馈消除的信号分离子系统 |
| 3.3.2 基于陷波延时LMS的窄带ANC子系统 |
| 3.3.3 含脉冲限幅归一化算法的宽带ANC子系统 |
| 3.4 算法计算复杂度对比 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 主动噪声控制算法仿真分析 |
| 4.1 窄带ANC子系统主动控制仿真验证 |
| 4.2 宽带ANC子系统主动控制仿真验证 |
| 4.3 宽窄带混合主动噪声控制算法仿真验证 |
| 4.4 车内噪声主动控制仿真分析 |
| 4.4.1 车内目标噪声采集试验 |
| 4.4.2 车内噪声主动控制仿真实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 车内主动噪声控制试验验证 |
| 5.1 车内主动噪声控制平台搭建 |
| 5.1.1 主动噪声控制硬件系统 |
| 5.1.2 ANC算法程序 |
| 5.1.3 ANC应用软件 |
| 5.2 车内噪声离线主动控制试验 |
| 5.2.1 ANC硬件系统布置 |
| 5.2.2 试验结果及分析 |
| 5.3 实车主动噪声控制试验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 后期展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（10）带有可调因子的预测控制算法及其在气分装置中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 先进控制的概述 |
| 1.1.1 先进控制的发展 |
| 1.1.2 先进控制的主要内容 |
| 1.2 预测控制的发展 |
| 1.3 气分装置的研究现状 |
| 1.4 论文研究背景及意义 |
| 1.5 本文研究内容 |
| 2 预测PI控制算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 PID控制算法 |
| 2.3 Smith预估控制的基本原理 |
| 2.4 预测PI控制算法 |
| 2.4.1 预测PI控制算法的研究现状 |
| 2.4.2 预测PI控制算法的工作原理 |
| 2.5 预测PI、Smith预估、PID控制算法的仿真对比分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 带有可调因子的预测控制算法 |
| 3.1 预测模型 |
| 3.2 反馈校正 |
| 3.3 滚动优化 |
| 3.4 仿真研究 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 带有可调因子的预测控制算法在气分装置中的应用 |
| 4.1 气分装置工艺流程简介 |
| 4.1.1 常规操作与控制方案分析 |
| 4.1.2 操作目标与性能指标 |
| 4.2 解吸塔先进控制方案设计 |
| 4.2.1 塔底温度先进控制子系统 |
| 4.2.2 塔底液位先进控制子系统 |
| 4.3 先进控制(APC)运行环境 |
| 4.4 解吸塔动态数学模型的开发 |
| 4.4.1 测试过程 |
| 4.4.2 模型测试结果 |
| 4.5 先进控制接口逻辑的设计 |
| 4.6 工程DCS组态实现 |
| 4.6.1 ECS-700 系列DCS简介 |
| 4.6.2 接口逻辑DCS组态 |
| 4.7 先进控制投用前后的工况对比效果 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果及完成的科研项目 |
四、基于脉冲响应的预测控制算法及仿真（论文参考文献）
- [1]掘进工作面自动风窗开度的预测控制研究[D]. 方丹. 西安科技大学, 2021(02)
- [2]非线性迭代学习模型预测控制研究[D]. 马乐乐. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [3]基于分数阶的多通道轨道车辆主动噪声控制算法研究[D]. 王宁. 湖南工业大学, 2021(02)
- [4]基于智能算法的车内路噪多通道主动控制技术研究[D]. 陈琪. 吉林大学, 2020(01)
- [5]基于输入整形技术的起重机吊具防摇控制策略研究[D]. 孙丽娟. 兰州理工大学, 2020(12)
- [6]基于分段式永磁同步电机的大型望远镜控制关键技术研究[D]. 费强. 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所), 2020(08)
- [7]改进型时间序列模型预测控制及其在热工过程中的应用[D]. 张鹏程. 南京信息工程大学, 2020(02)
- [8]基于预测控制算法的同步发电机励磁系统控制器研究[D]. 李祖鹏. 长春工业大学, 2020(01)
- [9]基于宽窄带混合控制算法的车内主动噪声控制系统研究[D]. 谷飞鸿. 吉林大学, 2020(08)
- [10]带有可调因子的预测控制算法及其在气分装置中的应用[D]. 朱丽. 辽宁石油化工大学, 2020(04)