一、基于脈沖響應(yīng)的預(yù)測(cè)控制算法及仿真（論文文獻(xiàn)綜述）
方丹[1]（2021）在《掘進(jìn)工作面自動(dòng)風(fēng)窗開(kāi)度的預(yù)測(cè)控制研究》文中提出煤礦井下的通風(fēng)安全是保證井下安全作業(yè)的重要條件之一,良好的通風(fēng)環(huán)境能夠?yàn)榫鹿ぷ魅藛T提供安全保障。煤礦井下最容易發(fā)生安全事故的地點(diǎn)是掘進(jìn)工作面,掘進(jìn)工作面的局部通風(fēng)設(shè)備主要包括局部通風(fēng)機(jī)和風(fēng)窗,而局部通風(fēng)機(jī)基本沒(méi)有實(shí)現(xiàn)變頻,因此需經(jīng)常調(diào)節(jié)風(fēng)窗開(kāi)度控制風(fēng)量?，F(xiàn)有煤礦井下調(diào)節(jié)風(fēng)窗仍采用手動(dòng)調(diào)節(jié)的方式,這種調(diào)節(jié)方式無(wú)法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)調(diào)節(jié),且難以保證調(diào)節(jié)精度,存在安全隱患。因此實(shí)現(xiàn)風(fēng)窗自動(dòng)化,如何將對(duì)風(fēng)窗開(kāi)度的控制與掘進(jìn)面有害氣體濃度聯(lián)系起來(lái)具有十分重要的意義。文章主要研究掘進(jìn)工作面的風(fēng)窗,通過(guò)研究傳統(tǒng)風(fēng)窗控制的結(jié)構(gòu)和控制方法,設(shè)計(jì)了風(fēng)窗結(jié)構(gòu),研究了控制過(guò)程,得出風(fēng)窗控制過(guò)程具有滯后性、非線性等特點(diǎn)。對(duì)影響掘進(jìn)面瓦斯?jié)舛鹊囊蛩剡M(jìn)行分析,在局部通風(fēng)機(jī)的轉(zhuǎn)速不變的情況下,對(duì)瓦斯?jié)舛扔绊懽畲蟮囊蛩厥秋L(fēng)窗開(kāi)度,因此將風(fēng)窗開(kāi)度作為控制量,對(duì)掘進(jìn)面的瓦斯?jié)舛冗M(jìn)行預(yù)測(cè)控制。研究了支持向量機(jī)分類(lèi)原理和回歸原理,分析支持向量機(jī)在瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)方面的優(yōu)勢(shì),研究了粒子群優(yōu)化算法,利用粒子群對(duì)SVM和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu),分別采用SVM、PSO-SVM和PSO-BP建立瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)模型,并采用MATLAB仿真分析預(yù)測(cè)結(jié)果,選出擬合度最高的瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)模型作為自動(dòng)風(fēng)窗預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)中的預(yù)測(cè)模型。對(duì)風(fēng)窗控制系統(tǒng)建立PSO-SVM預(yù)測(cè)模型,并將模型線性化與廣義預(yù)測(cè)控制結(jié)合,利用MATLAB建立仿真模型,分別在有干擾發(fā)生時(shí)和無(wú)干擾發(fā)生時(shí)對(duì)風(fēng)窗控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果表明系統(tǒng)能夠平穩(wěn)的跟蹤給定信號(hào),驗(yàn)證了將PSO-SVM建立的預(yù)測(cè)模型應(yīng)用于廣義預(yù)測(cè)控制,在風(fēng)窗控制過(guò)程瓦斯?jié)舛鹊目刂剖怯行У?有著良好的控制性能。
馬樂(lè)樂(lè)[2]（2021）在《非線性迭代學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)控制研究》文中研究表明批次過(guò)程在現(xiàn)代智能制造工業(yè)中占據(jù)重要地位,用于生產(chǎn)具有高附加值的精細(xì)化產(chǎn)品,其產(chǎn)品質(zhì)量在很大程度上取決于控制系統(tǒng)跟蹤參考軌跡的精度。批次過(guò)程在有限時(shí)間區(qū)間內(nèi)重復(fù)運(yùn)行,而迭代學(xué)習(xí)控制能夠通過(guò)學(xué)習(xí)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)修正當(dāng)前控制輸入,達(dá)到沿批次不斷提高跟蹤精度的目的,因而成為當(dāng)今批次過(guò)程控制的主流方法。迭代學(xué)習(xí)控制是典型的一維控制算法,控制律只沿迭代軸更新,在時(shí)域上采用開(kāi)環(huán)控制結(jié)構(gòu)。因此,迭代學(xué)習(xí)控制不具備實(shí)時(shí)抗干擾能力,無(wú)法保證系統(tǒng)時(shí)域穩(wěn)定性。模型預(yù)測(cè)控制作為一種廣泛應(yīng)用于工業(yè)優(yōu)化的先進(jìn)控制技術(shù),通過(guò)預(yù)測(cè)未來(lái)的系統(tǒng)狀態(tài)及輸出進(jìn)行滾動(dòng)時(shí)域優(yōu)化,能及時(shí)處理實(shí)時(shí)干擾,保證時(shí)域跟蹤性能及閉環(huán)穩(wěn)定性。迭代學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)控制結(jié)合了迭代學(xué)習(xí)控制的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)學(xué)習(xí)機(jī)制和模型預(yù)測(cè)控制的滾動(dòng)時(shí)域優(yōu)化框架,建立二維控制結(jié)構(gòu),同時(shí)實(shí)現(xiàn)批次過(guò)程迭代域和時(shí)域的控制目標(biāo)。這種數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與過(guò)程控制的有機(jī)融合對(duì)推動(dòng)批次制造業(yè)的智能化進(jìn)程具有重大意義,是實(shí)施“中國(guó)制造2025”戰(zhàn)略的重要環(huán)節(jié)。迭代學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)控制理論仍處于發(fā)展初期,實(shí)際批次過(guò)程的強(qiáng)非線性、快動(dòng)態(tài)、變參考軌跡及變批次長(zhǎng)度等問(wèn)題導(dǎo)致其應(yīng)用面臨著巨大挑戰(zhàn)。本文考慮非線性批次過(guò)程的多種生產(chǎn)形式,提出了具有針對(duì)性的迭代學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)控制策略,深入分析了算法穩(wěn)定性、魯棒性及收斂性問(wèn)題。本文的主要研究工作包括:（1）建立了變參考軌跡下的非線性魯棒迭代學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)控制策略。采用線性參變模型建模非線性系統(tǒng)動(dòng)態(tài),在迭代學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)控制中嵌入魯棒H∞技術(shù)抑制變參考軌跡帶來(lái)的跟蹤誤差波動(dòng),通過(guò)優(yōu)化線性矩陣不等式約束下的目標(biāo)函數(shù)求取控制輸入信號(hào)。分析了魯棒迭代學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)控制的魯棒穩(wěn)定性和迭代收斂性。針對(duì)非線性數(shù)值算例和攪拌反應(yīng)釜系統(tǒng)的仿真驗(yàn)證了所提出算法在適應(yīng)變參考軌跡方面的有效性。（2）設(shè)計(jì)了快動(dòng)態(tài)批次過(guò)程的非線性高效迭代學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)函數(shù)控制策略。將非線性系統(tǒng)沿參考軌跡線性化得到二維跟蹤誤差預(yù)測(cè)模型,并在控制器設(shè)計(jì)中補(bǔ)償所產(chǎn)生的線性化誤差,構(gòu)造優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為真實(shí)跟蹤誤差的上界。在時(shí)域上采用預(yù)測(cè)函數(shù)控制以減小待優(yōu)化變量維數(shù),從而有效降低計(jì)算負(fù)擔(dān)。結(jié)合終端約束集理論,分析了迭代學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)函數(shù)控制的時(shí)域穩(wěn)定性及迭代收斂性。通過(guò)對(duì)無(wú)人車(chē)和快速間歇反應(yīng)器系統(tǒng)的仿真,驗(yàn)證了所提出算法能夠提高控制效率并實(shí)現(xiàn)高精度跟蹤。（3）構(gòu)造了復(fù)雜非線性批次過(guò)程的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)迭代學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)控制策略。利用批次過(guò)程不斷累積的運(yùn)行數(shù)據(jù),構(gòu)建仿射型前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)系統(tǒng)非線性動(dòng)態(tài)迭代辨識(shí)。考慮到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模誤差導(dǎo)致的模型失配問(wèn)題,設(shè)計(jì)了基于Tube框架的迭代學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)控制策略,保證系統(tǒng)真實(shí)跟蹤誤差始終維持在Tube不變集內(nèi),從而提高系統(tǒng)跟蹤精度?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的仿射結(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)函數(shù)梯度的離線解析計(jì)算,提高Tube迭代學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)控制的在線計(jì)算效率和優(yōu)化可行性。證明了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)機(jī)制下控制系統(tǒng)的魯棒穩(wěn)定性及迭代收斂性。針對(duì)間歇反應(yīng)器的建模和控制仿真驗(yàn)證了所提出算法的有效性。（4）構(gòu)建了變批次長(zhǎng)度下的非線性事件觸發(fā)迭代學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)控制策略。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)序列對(duì)缺失信息進(jìn)行高精度填補(bǔ),保證各批次能夠獲得完整的高質(zhì)量學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。根據(jù)相鄰批次的運(yùn)行長(zhǎng)度關(guān)系設(shè)置事件觸發(fā)條件,進(jìn)行一階學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)和高階學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)的切換,實(shí)現(xiàn)對(duì)真實(shí)運(yùn)行信息的高度利用。在以事件觸發(fā)條件劃分的兩種控制模式下,證明了非線性迭代學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)沿迭代軸的收斂性。通過(guò)對(duì)數(shù)值算例和注塑過(guò)程的仿真,驗(yàn)證了所提出算法的有效性。
王寧[3]（2021）在《基于分?jǐn)?shù)階的多通道軌道車(chē)輛主動(dòng)噪聲控制算法研究》文中研究指明噪聲問(wèn)題在人們的生活中是普遍存在的,長(zhǎng)期處于噪聲環(huán)境中會(huì)導(dǎo)致人們精神和身體上的不適。隨著我國(guó)軌道交通行業(yè)的飛速發(fā)展,車(chē)輛運(yùn)營(yíng)密度的大幅增加,噪聲污染日益加劇,進(jìn)而影響到了司乘人員的健康。軌道車(chē)輛產(chǎn)生的噪聲是多聲源、多頻段的,吸聲、隔聲等被動(dòng)控制方法對(duì)中高頻噪聲起到了較好的控制效果,但對(duì)低頻噪聲無(wú)法有效控制。因此,為解決低頻噪聲控制難題,主動(dòng)噪聲控制技術(shù)逐漸開(kāi)始被廣泛的研究和應(yīng)用。目前常見(jiàn)的主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng)中,應(yīng)用較多的是基于自適應(yīng)濾波理論的控制算法,如FxLMS控制算法。其算法簡(jiǎn)單,結(jié)構(gòu)穩(wěn)定,易于系統(tǒng)實(shí)現(xiàn);但是算法性能有限,在復(fù)雜環(huán)境中難以達(dá)到理想的噪聲控制效果。因此,需要進(jìn)一步研究、優(yōu)化主動(dòng)噪聲控制算法,提高噪聲控制效果。本文針對(duì)目前軌道車(chē)輛低頻噪聲降噪問(wèn)題,進(jìn)行主動(dòng)噪聲控制算法的設(shè)計(jì)與驗(yàn)證。首先,設(shè)計(jì)新的變步長(zhǎng)函數(shù)應(yīng)對(duì)FxLMS算法的性能限制及常規(guī)變步長(zhǎng)算法導(dǎo)致的非零失調(diào)現(xiàn)象,將可變步長(zhǎng)優(yōu)化為反饋誤差信號(hào)變化量的時(shí)變函數(shù),在收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差之間取得平衡。其次,為了提高系統(tǒng)對(duì)隨機(jī)信號(hào)描述及非線性系統(tǒng)估計(jì)的準(zhǔn)確性,將分?jǐn)?shù)階微積分引入到自適應(yīng)濾波算法中。從整數(shù)階到分?jǐn)?shù)階控制,逐步優(yōu)化梯度計(jì)算。并將提出的分?jǐn)?shù)階算法拓展為多通道分?jǐn)?shù)階算法,使其適應(yīng)于軌道車(chē)輛大空間噪聲控制?？筛鶕?jù)目標(biāo)降噪空間的大小,使用多個(gè)麥克風(fēng)及多個(gè)揚(yáng)聲器進(jìn)行全局空間噪聲的信號(hào)采集和控制。通過(guò)MATLAB/SIMULINK軟件以及LabVIEW平臺(tái)對(duì)基于分?jǐn)?shù)階的多通道軌道車(chē)輛主動(dòng)噪聲控制算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證,結(jié)果表明該算法的收斂性能良好。最后,為進(jìn)一步驗(yàn)證本文研究的主動(dòng)噪聲控制算法,搭建基于以太網(wǎng)控制機(jī)箱CompactDAQ的主動(dòng)噪聲控制實(shí)驗(yàn)系統(tǒng);并進(jìn)行次級(jí)通路建模辨識(shí)、單通道及多通道主動(dòng)噪聲控制實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明本文所提算法對(duì)軌道車(chē)輛的多種噪聲均取得了較好的控制效果,具有良好的工程應(yīng)用前景。
陳琪[4]（2020）在《基于智能算法的車(chē)內(nèi)路噪多通道主動(dòng)控制技術(shù)研究》文中研究指明隨著汽車(chē)品質(zhì)的提升,汽車(chē)車(chē)內(nèi)噪聲成為用戶評(píng)價(jià)汽車(chē)乘坐舒適性的重要指標(biāo)。目前,隨著汽車(chē)振動(dòng)噪聲技術(shù)的發(fā)展,發(fā)動(dòng)機(jī)和傳動(dòng)系統(tǒng)噪聲已經(jīng)得到有效控制,汽車(chē)行駛時(shí)輪胎與路面相互作用產(chǎn)生的噪聲（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“路噪”）在整車(chē)噪聲的影響程度在擴(kuò)大,降低車(chē)內(nèi)路噪,是汽車(chē)行業(yè)發(fā)展的重要趨勢(shì)。路噪主要是低頻率寬頻帶的隨機(jī)噪聲,目前主流的被動(dòng)降噪技術(shù),如吸聲、隔聲等,難以對(duì)其進(jìn)行抑制,因此能有效降低低頻噪聲的噪聲主動(dòng)控制技術(shù)引發(fā)了廣大汽車(chē)科技工作者的關(guān)注。同時(shí),為了滿足車(chē)內(nèi)多個(gè)位置的降噪需求就需要研究噪聲的多通道主動(dòng)控制技術(shù)。本文通過(guò)研究噪聲多通道主動(dòng)控制技術(shù)的基本原理、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和算法實(shí)現(xiàn),并對(duì)車(chē)內(nèi)路噪的噪聲特性進(jìn)行分析,結(jié)合現(xiàn)有的車(chē)內(nèi)路噪主動(dòng)控制方法提出了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的車(chē)內(nèi)路噪多通道主動(dòng)控制策略:采用對(duì)時(shí)間序列信號(hào)具有較好辨識(shí)能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,經(jīng)過(guò)離線訓(xùn)練后通過(guò)懸架和車(chē)身連接點(diǎn)的振動(dòng)加速度信號(hào)對(duì)車(chē)內(nèi)路噪信號(hào)進(jìn)行辨識(shí),然后利用多通道噪聲主動(dòng)控制算法對(duì)車(chē)內(nèi)路噪進(jìn)行主動(dòng)降噪,并圍繞提出的控制策略,主要完成了以下研究工作:首先,通過(guò)比較各類(lèi)算法特點(diǎn)后確定了車(chē)內(nèi)多通道噪聲主動(dòng)控制系統(tǒng)的控制方案,采用基于隨機(jī)梯度的LMS算法及多通道FxLMS算法分別完成多通道噪聲主動(dòng)控制系統(tǒng)的次級(jí)聲通道辨識(shí)和主動(dòng)降噪。其次,基于試驗(yàn)采集的汽車(chē)勻速行駛工況下懸架和車(chē)身連接點(diǎn)的振動(dòng)加速度信號(hào)以及車(chē)內(nèi)駕駛員與后排乘員耳旁噪聲信號(hào)進(jìn)行了低頻特性與多重相關(guān)性分析,建立了車(chē)內(nèi)路噪辨識(shí)的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。然后,建立了多通道噪聲主動(dòng)控制系統(tǒng)模型,并將其與多參考LMS算法合成車(chē)內(nèi)路噪模型和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)車(chē)內(nèi)路噪辨識(shí)模型分別整合,搭建了現(xiàn)有的車(chē)內(nèi)路噪主動(dòng)控制模型與基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車(chē)內(nèi)路噪多通道主動(dòng)控制模型,對(duì)比驗(yàn)證提出的車(chē)內(nèi)路噪多通道主動(dòng)控制策略的有效性和可行性。基于試驗(yàn)采集的振動(dòng)與噪聲數(shù)據(jù)分別對(duì)兩組模型進(jìn)行了仿真分析。結(jié)果表明,在路噪頻率范圍內(nèi),兩組模型均取得了良好的降噪效果,可以實(shí)現(xiàn)多點(diǎn)的同時(shí)降噪。現(xiàn)有的車(chē)內(nèi)路噪主動(dòng)控制模型降噪量主要分布在10dB以內(nèi),峰值的降噪量可以達(dá)到約20dB?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)的車(chē)內(nèi)路噪主動(dòng)控制系統(tǒng)降噪效果不遜于現(xiàn)有的車(chē)內(nèi)路噪多通道主動(dòng)控制策略,甚至在0-50Hz范圍內(nèi)的峰值噪聲降噪效果更佳,可以達(dá)到約25dB。最后,基于所建立的車(chē)內(nèi)路噪多通道主動(dòng)控制Simulink模型及其控制策略,搭建車(chē)內(nèi)路噪多通道主動(dòng)控制系統(tǒng)的硬件在環(huán)仿真平臺(tái),并以實(shí)車(chē)試驗(yàn)采集的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)對(duì)所建系統(tǒng)進(jìn)行硬件在環(huán)仿真試驗(yàn),結(jié)果表明基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車(chē)內(nèi)路噪多通道主動(dòng)控制系統(tǒng)在20-100Hz頻率范圍內(nèi)具有較好的降噪效果,并且可以實(shí)現(xiàn)多點(diǎn)的同時(shí)降噪,降噪量主要分布在2-8dB,噪聲峰值處的降噪效果更佳。
孫麗娟[5]（2020）在《基于輸入整形技術(shù)的起重機(jī)吊具防搖控制策略研究》文中進(jìn)行了進(jìn)一步梳理吊具防搖定位控制是決定橋式起重機(jī)高效率作業(yè)的關(guān)鍵,目前常用的吊具防搖定位控制方式包括:人工防搖、機(jī)械防搖和電子防搖三種。隨著起重機(jī)自動(dòng)化程度越來(lái)越高,電子防搖由于其成本小、控制精度高等優(yōu)點(diǎn)成為應(yīng)用最廣泛的防搖方法。但在電子防搖控制器設(shè)計(jì)過(guò)程中,模型的高非線性、強(qiáng)耦合、欠驅(qū)動(dòng)以及外部干擾等問(wèn)題對(duì)防搖定位控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)帶來(lái)很大的挑戰(zhàn)。因此,合理運(yùn)用控制方法設(shè)計(jì)穩(wěn)定性強(qiáng)、快速性好的起重機(jī)吊具防搖控制系統(tǒng),對(duì)改善起重機(jī)吊具定位精度、提高裝卸運(yùn)輸效率,具有重要的理論意義和工程實(shí)用價(jià)值。本文針對(duì)上述問(wèn)題,以港口橋式起重機(jī)吊具防搖定位控制器的設(shè)計(jì)為研究?jī)?nèi)容,提出一種吊具防搖主動(dòng)控制的方法,對(duì)改善吊具定位精度、提高系統(tǒng)魯棒性進(jìn)行了深入研究,完成的主要工作如下:（1）建立系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型,是設(shè)計(jì)橋式起重機(jī)吊具防搖定位控制系統(tǒng)首要進(jìn)行的工作。首先以起重機(jī)吊裝二維模型為基礎(chǔ),全面分析模型受力情況;然后根據(jù)拉格朗日原理,建立系統(tǒng)的非線性動(dòng)力學(xué)模型;最后通過(guò)小角度近似處理的簡(jiǎn)化方法,計(jì)算其線性動(dòng)力學(xué)方程,為驗(yàn)證吊具防搖定位主動(dòng)控制器的有效性提供理論基礎(chǔ)。（2）輸入整形技術(shù)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,抑制吊具擺動(dòng)的控制效果顯著,是設(shè)計(jì)起重機(jī)吊具防搖控制器的首選方法。將輸入整形技術(shù)與PID反饋控制相結(jié)合設(shè)計(jì)防搖定位控制器,不僅有效減小吊具的殘余擺動(dòng),而且系統(tǒng)具有良好的抗干擾性。首先,基于輸入整形技術(shù)原理,設(shè)計(jì)零振動(dòng)（Zero Vibration,ZV）、零振動(dòng)微分（Zero Vibration and Derivation,ZVD）和極不靈敏（Extra Insensitivity,EI）防搖控制器,并通過(guò)仿真驗(yàn)證其抑制吊具殘余擺動(dòng)的有效性;其次,基于PID反饋控制,設(shè)計(jì)PID-ZVD的橋式起重機(jī)吊具防搖定位控制律;最后,分別對(duì)ZVD、PID和PID-ZVD的防搖定位控制效果進(jìn)行仿真驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明,PID-ZVD防搖控制器有效抑制了吊具殘余擺動(dòng),系統(tǒng)能夠精確跟蹤小車(chē)設(shè)定位置,而且在加入外部干擾后,控制器具有良好的抗干擾能力。（3）針對(duì)PID-ZVD防搖定位控制器輸出較大致使執(zhí)行機(jī)構(gòu)飽和問(wèn)題,提出運(yùn)用預(yù)測(cè)控制替代PID反饋控制的方法設(shè)計(jì)防搖定位控制器。首先,在控制輸出合理約束范圍內(nèi),利用預(yù)測(cè)控制顯式處理系統(tǒng)約束的能力,分別基于廣義預(yù)測(cè)控制（Generalized predictive control,GPC）和預(yù)測(cè)函數(shù)控制（Predictive function control,PFC）算法設(shè)計(jì)起重機(jī)吊具的防搖定位控制器,并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比兩種控制算法的控制性能,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,PFC防搖控制器計(jì)算量小、控制精度高、抗干擾能力良好,是替代PID反饋控制的最佳方法;然后,借助輸入整形ZVD技術(shù)有效抑制吊具擺動(dòng)的特性,將PFC控制算法與輸入整形ZVD技術(shù)相結(jié)合設(shè)計(jì)防搖定位控制器,通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),該方法在執(zhí)行機(jī)構(gòu)有效執(zhí)行范圍內(nèi),能夠精確跟蹤小車(chē)位置,有效抑制吊具擺動(dòng)。（4）絕大多數(shù)的起重機(jī)作業(yè)過(guò)程中都存在干擾,它不僅影響系統(tǒng)建模的精度,而且還會(huì)影響系統(tǒng)的控制性能,如何進(jìn)一步減小系統(tǒng)干擾對(duì)控制系統(tǒng)的影響,是本文最后要研究的內(nèi)容。基于此,本文分別運(yùn)用指數(shù)收斂觀測(cè)器和擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器（Extended state observer,ESO）的方法,設(shè)計(jì)防搖控制內(nèi)部擾動(dòng)衰減環(huán),將擾動(dòng)觀測(cè)器的干擾估計(jì)值通過(guò)前饋補(bǔ)償作用,引入到基于輸入整形技術(shù)的PFC防搖定位環(huán)中,形成最直接的擾動(dòng)主動(dòng)抑制策略,以此構(gòu)建強(qiáng)魯棒性的主動(dòng)防搖定位控制器。通過(guò)大量仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證該主動(dòng)控制策略能夠?qū)崿F(xiàn)防搖定位控制目標(biāo),提高系統(tǒng)的魯棒性和抗干擾性,改善系統(tǒng)的穩(wěn)定性和快速性。
費(fèi)強(qiáng)[6]（2020）在《基于分段式永磁同步電機(jī)的大型望遠(yuǎn)鏡控制關(guān)鍵技術(shù)研究》文中研究指明光電望遠(yuǎn)鏡是觀測(cè)空間目標(biāo)的重要現(xiàn)代化設(shè)備,其需要光學(xué)、機(jī)械、電力等多個(gè)領(lǐng)域共同協(xié)作完成。隨著天文學(xué)觀測(cè)技術(shù)的發(fā)展,對(duì)空間目標(biāo)觀測(cè)的指標(biāo)越來(lái)越高,而光電望遠(yuǎn)鏡的跟蹤性能直接影響被測(cè)目標(biāo)的最終成像質(zhì)量。這就要求望遠(yuǎn)鏡伺服跟蹤系統(tǒng)的跟蹤精度不斷提高,甚至達(dá)到角秒級(jí)。對(duì)于大型望遠(yuǎn)鏡,為增加集光能力和分辨率,要求望遠(yuǎn)鏡口徑越大越好,然而口徑增大將直接導(dǎo)致望遠(yuǎn)鏡的體積和重量急劇增加。因此,望遠(yuǎn)鏡驅(qū)動(dòng)電機(jī)的選取至關(guān)重要,需要從電氣參數(shù)、機(jī)械參數(shù)、加工、維護(hù)等多個(gè)方面進(jìn)行考慮。永磁同步力矩電機(jī)相比有刷直流力矩電機(jī)具有較高的功率密度和較小的體積成為大型望遠(yuǎn)鏡驅(qū)動(dòng)的主流電機(jī)。然而,口徑大于4米的望遠(yuǎn)鏡對(duì)電機(jī)提出了更高的要求,無(wú)論從加工、運(yùn)輸、維護(hù)等方面,對(duì)永磁同步力矩電機(jī)分段處理是解決超大力矩輸出的重要方案。分段式永磁同步電機(jī)隸屬于永磁同步電機(jī)的范疇,在控制原理上可以借鑒整裝式永磁同步電機(jī)。目前,國(guó)外已經(jīng)有多臺(tái)巨型望遠(yuǎn)鏡使用此類(lèi)分段式電機(jī),國(guó)內(nèi)僅有兩所科研機(jī)構(gòu)對(duì)基于分段式永磁同步電機(jī)的望遠(yuǎn)鏡進(jìn)行研發(fā)。因此本課題對(duì)于分段式電機(jī)的工程性研究具有重要的意義。多臺(tái)分段式永磁同步電機(jī)的驅(qū)動(dòng)方案是望遠(yuǎn)鏡平穩(wěn)運(yùn)行的重要保障。本文介紹了一種驅(qū)動(dòng)方案,并已成功應(yīng)用到大型望遠(yuǎn)鏡驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中。此方案由主控制器協(xié)同六臺(tái)力矩控制器組成。主控制器和力矩控制器均由DSP、FPGA及外圍電路組成,功率驅(qū)動(dòng)部分采用三菱公司的智能功率模塊（Intelligent Power Module,IPM）,該模塊具有過(guò)流、過(guò)壓、欠壓和過(guò)溫檢測(cè)功能。通過(guò)實(shí)際應(yīng)用于望遠(yuǎn)鏡控制系統(tǒng),驗(yàn)證了驅(qū)動(dòng)方案的可行性以及硬件系統(tǒng)的可靠性和高精度實(shí)時(shí)要求。在此硬件系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,對(duì)望遠(yuǎn)鏡控制系統(tǒng)進(jìn)行掃頻測(cè)試,掃頻信號(hào)覆蓋較寬范圍的望遠(yuǎn)鏡運(yùn)行頻率,并利用譜分析法進(jìn)行頻率特性測(cè)試。頻率特性測(cè)試得到一階、二階諧振頻率是作為速度環(huán)和位置環(huán)控制器設(shè)計(jì)的主要參考依據(jù)。對(duì)于望遠(yuǎn)鏡伺服控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì),比例積分微分（PID）控制器是使用最廣泛的控制方法。本文基于分段式永磁同步電機(jī)的望遠(yuǎn)鏡伺服系統(tǒng),以工程應(yīng)用的角度,設(shè)計(jì)了多環(huán)PID控制器。以電流環(huán)、速度環(huán)、位置環(huán)的順序分別進(jìn)行分析設(shè)計(jì)。為提高望遠(yuǎn)鏡伺服系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能,采用模型預(yù)測(cè)控制算法對(duì)速度環(huán)控制器進(jìn)行設(shè)計(jì)。詳細(xì)的介紹了模型預(yù)測(cè)控制（Model Predictive Control,MPC）的基本原理,其具有多步預(yù)測(cè)、反饋校正、優(yōu)化輸出等優(yōu)點(diǎn)。基于望遠(yuǎn)鏡控制系統(tǒng)模型,建立了多步預(yù)測(cè)模型,設(shè)計(jì)了尋優(yōu)價(jià)值函數(shù)。通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了模型預(yù)測(cè)速度控制器具有更好的動(dòng)態(tài)性能。由于分段式永磁同步電機(jī)的特殊性,導(dǎo)致電機(jī)中不僅含有齒槽轉(zhuǎn)矩,還會(huì)引入邊端力矩?cái)_動(dòng)。本文分別對(duì)齒槽效應(yīng)和邊端效應(yīng)進(jìn)行了詳細(xì)的介紹和分析,總結(jié)了兩種效應(yīng)均引起周期性的轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)。轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)抑制的方法分為電機(jī)本體優(yōu)化設(shè)計(jì)和控制算法設(shè)計(jì),并對(duì)目前的研究現(xiàn)狀做了簡(jiǎn)單的綜述。本文提出了模型預(yù)測(cè)迭代學(xué)習(xí)控制器,針對(duì)周期性轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)進(jìn)行迭代補(bǔ)償,并在大口徑望遠(yuǎn)鏡主軸伺服控制系統(tǒng)平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。經(jīng)過(guò)對(duì)速度峰峰值的比較,以及對(duì)擾動(dòng)頻譜的分析,驗(yàn)證了提出算法的有效性,提高了望遠(yuǎn)鏡控制系統(tǒng)的跟蹤精度。大功率驅(qū)動(dòng)器的死區(qū)效應(yīng)和電機(jī)磁通諧波是引起電流諧波的主要因素。本文詳細(xì)分析了磁通諧波和死區(qū)效應(yīng),并總結(jié)出電流諧波的主要影響階次。分?jǐn)?shù)階控制（Fractional order control,FOC）是近幾年來(lái)非常值得研究的控制算法,本文基于分?jǐn)?shù)階微積分的定義和理論,提出了分?jǐn)?shù)階諧振控制器,與積分模型預(yù)測(cè)電流控制器組成復(fù)合控制器。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比于傳統(tǒng)控制策略,提出的復(fù)合控制器不僅提高了電流的動(dòng)態(tài)性能,而且有效的抑制了電流諧波,使電流穩(wěn)態(tài)性能和速度穩(wěn)態(tài)性能均得到提高。
張鵬程[7]（2020）在《改進(jìn)型時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)控制及其在熱工過(guò)程中的應(yīng)用》文中進(jìn)行了進(jìn)一步梳理在我國(guó)現(xiàn)階段的能源結(jié)構(gòu)中,火力發(fā)電仍舊占據(jù)著很大比重。隨著電廠規(guī)模的不斷擴(kuò)大,如何保證熱工過(guò)程的各個(gè)環(huán)節(jié)可以高質(zhì)量、高經(jīng)濟(jì)效益、安全可靠地運(yùn)行是電力行業(yè)健康發(fā)展的關(guān)鍵,其中熱工過(guò)程的控制策略是研究的重點(diǎn)。PID算法因其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、可靠性高,在熱工過(guò)程控制中被廣泛應(yīng)用。然而,隨著工業(yè)過(guò)程復(fù)雜程度的日趨增加,且發(fā)電過(guò)程中,設(shè)備的動(dòng)態(tài)特性會(huì)隨著負(fù)荷的變化而改變,使得系統(tǒng)具有非線性、時(shí)變性、滯后性等復(fù)雜特性,傳統(tǒng)方法難以取得理想的控制效果。本文充分考慮熱工過(guò)程的控制難點(diǎn),提出基于Laguerre正交基優(yōu)化的時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)控制算法。在設(shè)計(jì)中結(jié)合算法融合的思想,借鑒傳統(tǒng)控制策略的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行改進(jìn),將改進(jìn)后的算法應(yīng)用到典型的熱工過(guò)程控制系統(tǒng)中,檢驗(yàn)了控制效果。本文的主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)包括:（1）將多變量Laguerre函數(shù)模型預(yù)測(cè)控制算法與增量式分?jǐn)?shù)階PID算法相結(jié)合,提出了一種具有分?jǐn)?shù)階PID結(jié)構(gòu)特征的預(yù)測(cè)控制策略。該算法通過(guò)借鑒分?jǐn)?shù)階PID的控制結(jié)構(gòu)來(lái)改進(jìn)預(yù)測(cè)控制的性能指標(biāo)。將所提出的算法應(yīng)用到火電單元機(jī)組負(fù)荷控制的仿真實(shí)驗(yàn)中,結(jié)果表明,與其它算法相比,該方法具有更加出色的跟蹤性能和魯棒性,有效抑制了超調(diào)量,改善了系統(tǒng)的控制質(zhì)量。（2）將帶外部輸入的自回歸（Autoregressive with Exogenous Input,ARX）模型的系數(shù)通過(guò)Laguerre正交基進(jìn)行展開(kāi),提出了基于ARX-Laguerre模型的預(yù)測(cè)控制方法,并分別將PID、分?jǐn)?shù)階PID控制器用于改進(jìn)滾動(dòng)優(yōu)化的性能指標(biāo)。將改進(jìn)后的算法應(yīng)用到過(guò)熱汽溫控制的仿真實(shí)驗(yàn)中,結(jié)果表明,兩種算法均在不同程度上提高了過(guò)熱汽溫系統(tǒng)的控制品質(zhì)。（3）將帶外部輸入的自回歸滑動(dòng)平均（Autoregressive Moving Average with Exogenous Input,ARMAX）模型進(jìn)行Laguerre正交基展開(kāi),提出了基于ARMAX-Laguerre模型的預(yù)測(cè)控制算法,并將其與PID算法相結(jié)合,應(yīng)用到循環(huán)流化床鍋爐主蒸汽壓力控制的仿真實(shí)驗(yàn)中,實(shí)現(xiàn)了對(duì)目標(biāo)的精確跟蹤,提高了系統(tǒng)的快速性和魯棒性。在參數(shù)選定的問(wèn)題上,為了解決依靠先驗(yàn)知識(shí)和人工調(diào)試帶來(lái)的工作量大和取值不精確等問(wèn)題,本文采用差分進(jìn)化算法對(duì)PID參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),使算法在參數(shù)整定方面更加智能。
李祖鵬[8]（2020）在《基于預(yù)測(cè)控制算法的同步發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)控制器研究》文中進(jìn)行了進(jìn)一步梳理隨著現(xiàn)代電力系統(tǒng)的規(guī)模越來(lái)越大,引起大容量發(fā)電機(jī)組的增多,并向超臨界化方向發(fā)展,也造成了包括機(jī)組安全運(yùn)行與系統(tǒng)安全運(yùn)行間的協(xié)調(diào)、電壓崩潰、電力系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性等問(wèn)題。同步發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng),具有保持電機(jī)端電壓恒定的作用,有著廣泛的研究?jī)r(jià)值。近代以來(lái),預(yù)測(cè)控制理論在電力系統(tǒng)中應(yīng)用越來(lái)越廣泛,其中具有良好的控制性能和魯棒性能的廣義預(yù)測(cè)控制（GPC）被經(jīng)常使用在電力系統(tǒng)穩(wěn)定器（PSS）設(shè)計(jì)、工業(yè)過(guò)程控制、具有可控的串聯(lián)補(bǔ)償（TCSC）、發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)控制等方面。論文首先結(jié)合國(guó)內(nèi)勵(lì)磁系統(tǒng)控制及預(yù)測(cè)控制理論的應(yīng)用現(xiàn)狀,論述了基于預(yù)測(cè)控制算法的同步發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)控制器研究問(wèn)題,并在單機(jī)系統(tǒng)和多機(jī)系統(tǒng)中進(jìn)行了基于預(yù)測(cè)控制算法的同步發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)控制器研究。在單機(jī)系統(tǒng)中使用了非線性預(yù)測(cè)控制方法,該方法以Taylor級(jí)數(shù)作為基礎(chǔ)的。此系統(tǒng)運(yùn)用了發(fā)電機(jī)五階模型,根據(jù)數(shù)學(xué)模型得出了Taylor級(jí)數(shù)控制規(guī)律。本文還提出了基于四階Adams預(yù)測(cè)-校正的預(yù)測(cè)控制方法。本文在單機(jī)電力系統(tǒng)的基礎(chǔ)上進(jìn)行了拓展,做了一個(gè)多機(jī)電力系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn),此系統(tǒng)是以三階數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)的,應(yīng)用了兩種不同的預(yù)測(cè)算法去推出控制規(guī)律,分別是Taylor預(yù)測(cè)控制方法和Adams預(yù)測(cè)控制方法。在同步發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)模型的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了發(fā)電機(jī)預(yù)測(cè)控制器,利用Matlab/Simulink仿真工具進(jìn)行分析。仿真結(jié)果驗(yàn)證了所采用的預(yù)測(cè)控制器具有較好的控制性能,設(shè)計(jì)方案是可行的。
谷飛鴻[9]（2020）在《基于寬窄帶混合控制算法的車(chē)內(nèi)主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng)研究》文中認(rèn)為車(chē)內(nèi)由動(dòng)力系統(tǒng)、輪胎等引發(fā)的中低頻噪聲已成為司乘人員感知率最高的NVH（Noise,Vibration&Harshness）問(wèn)題之一,受到了車(chē)企及科研院所的廣泛關(guān)注,針對(duì)車(chē)內(nèi)中低頻噪聲的主動(dòng)控制也成為NVH領(lǐng)域的核心難題。車(chē)內(nèi)噪聲具有典型的寬窄帶混合特性,經(jīng)典的車(chē)輛主動(dòng)噪聲控制算法通常僅考慮對(duì)車(chē)內(nèi)窄帶階次噪聲或?qū)拵г肼暤膯为?dú)控制,較少考慮二者的協(xié)同控制。因此,為同時(shí)實(shí)現(xiàn)車(chē)內(nèi)寬窄帶噪聲的有效抑制,本文重點(diǎn)研究了基于寬窄帶混合控制算法的車(chē)輛主動(dòng)噪聲控制（ANC）技術(shù)。在分析現(xiàn)有主動(dòng)噪聲控制算法優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上,本文提出了改進(jìn)型寬窄帶混合主動(dòng)噪聲控制算法,該算法包含基于聲反饋消除的信號(hào)分離子系統(tǒng),基于陷波延時(shí)LMS算法的窄帶ANC子系統(tǒng)以及基于限幅歸一化FxLMS算法的寬帶ANC子系統(tǒng)。其中,在信號(hào)分離子系統(tǒng)中引入了聲反饋消除技術(shù),可消除主動(dòng)噪聲控制過(guò)程中參考傳聲器所采集的反饋聲,進(jìn)而保障系統(tǒng)的降噪性能;采用陷波延時(shí)LMS算法作為窄帶ANC子系統(tǒng)的核心算法,從理論上規(guī)避了次級(jí)通路系數(shù)與參考信號(hào)的卷積運(yùn)算,大幅降低了算法的計(jì)算復(fù)雜度;對(duì)于寬帶ANC子系統(tǒng),拓展提出了限幅歸一化FxLMS（Th-NFxLMS）算法,該改進(jìn)算法可保障控制系統(tǒng)在高聲壓級(jí)脈沖噪聲干擾下的穩(wěn)定性。為驗(yàn)證所提算法的綜合表現(xiàn),本文基于MATLAB/Simulink搭建了寬窄帶混合主動(dòng)噪聲控制仿真平臺(tái),并通過(guò)對(duì)模擬寬窄帶混合噪聲及實(shí)車(chē)采集噪聲的仿真降噪,初步驗(yàn)證了所提混合算法的有效性。其次,針對(duì)主動(dòng)噪聲控制中的聲通路辨識(shí)問(wèn)題,本文基于MATLAB/GUI平臺(tái)開(kāi)發(fā)了適用于次級(jí)通路及聲反饋通路辨識(shí)及分析的ANC應(yīng)用軟件,該軟件采用幅值均方相干分析法（MSC）與功率譜對(duì)標(biāo)法（PSD）進(jìn)行聲通路辨識(shí)精度分析,可從頻域視角更為直觀地展示不同頻率分量下的辨識(shí)精度。最后,基于所開(kāi)發(fā)的ANC硬件系統(tǒng),在實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)景中針對(duì)采集的車(chē)內(nèi)噪聲進(jìn)行了離線主動(dòng)噪聲控制測(cè)試,試驗(yàn)結(jié)果表明,該ANC系統(tǒng)對(duì)于發(fā)動(dòng)機(jī)的二階、四階等階次噪聲以及除發(fā)動(dòng)機(jī)階次外的寬頻帶噪聲均具有較顯著的控制效果。主動(dòng)噪聲控制后,發(fā)動(dòng)機(jī)階次噪聲最高降低16.6 dB,目標(biāo)噪聲的線性總聲壓級(jí)優(yōu)化了6.0-9.9 dB,A計(jì)權(quán)總聲壓級(jí)優(yōu)化了3.0-7.1 dB（A）。此外,為更好地驗(yàn)證ANC系統(tǒng)在實(shí)車(chē)噪聲主動(dòng)控制中的表現(xiàn),本文針對(duì)車(chē)輛在空擋下發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為2100 r/min的穩(wěn)態(tài)工況以及車(chē)輛70 km/h均速行駛工況進(jìn)行了實(shí)車(chē)噪聲主動(dòng)控制測(cè)試,結(jié)果表明,發(fā)動(dòng)機(jī)階次噪聲降噪效果顯著,降噪量為9.6-14.1 dB;車(chē)內(nèi)目標(biāo)噪聲的總聲壓級(jí)有較為明顯地改善,其中線性總聲壓級(jí)最高降低了4.3 dB,A計(jì)權(quán)總聲壓級(jí)最高降低了2.1 dB（A）。綜合而言,本文所提出改進(jìn)型寬窄帶混合主動(dòng)噪聲控制算法對(duì)于車(chē)內(nèi)噪聲的主動(dòng)抑制具有一定參考價(jià)值。
朱麗[10]（2020）在《帶有可調(diào)因子的預(yù)測(cè)控制算法及其在氣分裝置中的應(yīng)用》文中研究指明隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,自動(dòng)化控制系統(tǒng)在過(guò)程工業(yè)控制領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。尤其是在石油化工行業(yè)生產(chǎn)中,由于原材料、產(chǎn)品規(guī)格、生產(chǎn)環(huán)境等不確定因素,使得常規(guī)控制手段難以獲得有效控制,因此便需要先進(jìn)控制技術(shù)的研究和開(kāi)發(fā)來(lái)提高企業(yè)的生產(chǎn)效率進(jìn)而提高經(jīng)濟(jì)效益。本文首先對(duì)先進(jìn)控制進(jìn)行概述,并介紹了預(yù)測(cè)控制的發(fā)展情況,接下來(lái)介紹了PID控制、Smith預(yù)估控制和預(yù)測(cè)PI控制算法及其基本原理,并進(jìn)行仿真結(jié)果分析。其次,針對(duì)常規(guī)PID控制方法應(yīng)用于像氣分裝置這樣具有大滯后和非線性的復(fù)雜石油化工過(guò)程,往往不能獲得滿意的控制效果,提出了帶有可調(diào)因子的預(yù)測(cè)控制算法,該算法通過(guò)階躍響應(yīng)得到的數(shù)據(jù)建立傳遞函數(shù)模型,通過(guò)預(yù)測(cè)模型、反饋校正、滾動(dòng)優(yōu)化得到控制律。在目標(biāo)函數(shù)中加入了可調(diào)因子,在反饋校正的過(guò)程中將預(yù)測(cè)誤差補(bǔ)償進(jìn)行了改進(jìn),通過(guò)改進(jìn)有效地降低了由于模型失配時(shí)產(chǎn)生的輸出誤差對(duì)控制性能產(chǎn)生的影響。根據(jù)錦州石化公司一套氣分裝置解吸塔現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)所得到的動(dòng)態(tài)模型對(duì)提出的算法進(jìn)行了驗(yàn)證,仿真結(jié)果表明,所提出的算法具有很好的控制效果。最后,詳細(xì)闡述了氣分裝置先進(jìn)控制的工程實(shí)施過(guò)程。主要包括:根據(jù)工藝需要對(duì)先進(jìn)控制平臺(tái)的搭建、完成通訊接口配置,實(shí)現(xiàn)了上位機(jī)與下位機(jī)DCS之間數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳遞與交換。在此基礎(chǔ)上,通過(guò)浙大中控ECS-700系列DCS完成了先進(jìn)控制與常規(guī)控制的無(wú)擾動(dòng)切換、先進(jìn)控制系統(tǒng)的賦值保護(hù)和異常波動(dòng)處理等接口邏輯設(shè)計(jì)及先進(jìn)控制操作界面的DCS組態(tài)實(shí)施,并進(jìn)行了離線調(diào)試和在線模擬運(yùn)行。先進(jìn)控制投用后,裝置操作更加平穩(wěn),實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)平穩(wěn)控制,產(chǎn)品質(zhì)量和收率都有一定的提高,能耗降低?？傮w來(lái)說(shuō),先進(jìn)控制為該企業(yè)帶來(lái)可觀的經(jīng)濟(jì)效益。
二、基于脈沖響應(yīng)的預(yù)測(cè)控制算法及仿真（論文開(kāi)題報(bào)告）
（1）論文研究背景及目的
此處內(nèi)容要求：
首先簡(jiǎn)單簡(jiǎn)介論文所研究問(wèn)題的基本概念和背景，再而簡(jiǎn)單明了地指出論文所要研究解決的具體問(wèn)題，并提出你的論文準(zhǔn)備的觀點(diǎn)或解決方法。
寫(xiě)法范例：
本文主要提出一款精簡(jiǎn)64位RISC處理器存儲(chǔ)管理單元結(jié)構(gòu)并詳細(xì)分析其設(shè)計(jì)過(guò)程。在該MMU結(jié)構(gòu)中,TLB采用叁個(gè)分離的TLB,TLB采用基于內(nèi)容查找的相聯(lián)存儲(chǔ)器并行查找,支持粗粒度為64KB和細(xì)粒度為4KB兩種頁(yè)面大小,采用多級(jí)分層頁(yè)表結(jié)構(gòu)映射地址空間,并詳細(xì)論述了四級(jí)頁(yè)表轉(zhuǎn)換過(guò)程,TLB結(jié)構(gòu)組織等。該MMU結(jié)構(gòu)將作為該處理器存儲(chǔ)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的一個(gè)重要組成部分。
（2）本文研究方法
調(diào)查法：該方法是有目的、有系統(tǒng)的搜集有關(guān)研究對(duì)象的具體信息。
觀察法：用自己的感官和輔助工具直接觀察研究對(duì)象從而得到有關(guān)信息。
實(shí)驗(yàn)法：通過(guò)主支變革、控制研究對(duì)象來(lái)發(fā)現(xiàn)與確認(rèn)事物間的因果關(guān)系。
文獻(xiàn)研究法：通過(guò)調(diào)查文獻(xiàn)來(lái)獲得資料，從而全面的、正確的了解掌握研究方法。
實(shí)證研究法：依據(jù)現(xiàn)有的科學(xué)理論和實(shí)踐的需要提出設(shè)計(jì)。
定性分析法：對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行“質(zhì)”的方面的研究，這個(gè)方法需要計(jì)算的數(shù)據(jù)較少。
定量分析法：通過(guò)具體的數(shù)字，使人們對(duì)研究對(duì)象的認(rèn)識(shí)進(jìn)一步精確化。
跨學(xué)科研究法：運(yùn)用多學(xué)科的理論、方法和成果從整體上對(duì)某一課題進(jìn)行研究。
功能分析法：這是社會(huì)科學(xué)用來(lái)分析社會(huì)現(xiàn)象的一種方法，從某一功能出發(fā)研究多個(gè)方面的影響。
模擬法：通過(guò)創(chuàng)設(shè)一個(gè)與原型相似的模型來(lái)間接研究原型某種特性的一種形容方法。
三、基于脈沖響應(yīng)的預(yù)測(cè)控制算法及仿真（論文提綱范文）
（1）掘進(jìn)工作面自動(dòng)風(fēng)窗開(kāi)度的預(yù)測(cè)控制研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 緒論 |
| 1.1 研究背景及意義 |
| 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 風(fēng)窗的研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 預(yù)測(cè)控制的研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.3 基于支持向量機(jī)的預(yù)測(cè)控制的研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容 |
| 2 自動(dòng)風(fēng)窗結(jié)構(gòu)及控制方法研究 |
| 2.1 掘進(jìn)面通風(fēng)分析 |
| 2.2 自動(dòng)風(fēng)窗的結(jié)構(gòu)及控制過(guò)程 |
| 2.3 自動(dòng)風(fēng)窗開(kāi)度控制的研究 |
| 2.3.1 傳統(tǒng)風(fēng)窗開(kāi)度的計(jì)算方法 |
| 2.3.2 傳統(tǒng)風(fēng)窗開(kāi)度控制方法 |
| 2.3.3 影響瓦斯?jié)舛鹊囊蛩?/td> |
| 2.4 控制策略的提出 |
| 2.5 本章小結(jié) |
| 3 基于支持向量機(jī)的預(yù)測(cè)控制 |
| 3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)及統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí) |
| 3.1.1 VC維理論 |
| 3.1.2 結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化 |
| 3.2 支持向量機(jī) |
| 3.2.1 支持向量機(jī)分類(lèi)原理 |
| 3.2.2 支持向量機(jī)回歸原理 |
| 3.2.3 支持向量機(jī)在瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)方面的適用性 |
| 3.3 瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)模型的建立 |
| 3.3.1 基于支持向量機(jī)的瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)模型的建立 |
| 3.3.2 核函數(shù)的選擇 |
| 3.3.3 粒子群優(yōu)化算法 |
| 3.4 瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)及結(jié)果對(duì)比分析 |
| 3.4.1 基于SVM的瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)及結(jié)果分析 |
| 3.4.2 基于PSO-SVM的瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)及結(jié)果分析 |
| 3.4.3 基于PSO-BP的瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)及結(jié)果分析 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 4 基于支持向量機(jī)的風(fēng)窗開(kāi)度預(yù)測(cè)控制 |
| 4.1 預(yù)測(cè)控制原理 |
| 4.2 廣義預(yù)測(cè)控制 |
| 4.2.1 GPC預(yù)測(cè)模型 |
| 4.2.2 GPC滾動(dòng)優(yōu)化 |
| 4.2.3 GPC反饋校正 |
| 4.2.4 GPC中參數(shù)的影響 |
| 4.2.5 仿真研究 |
| 4.3 基于支持向量機(jī)的廣義預(yù)測(cè)預(yù)測(cè) |
| 4.3.1 基于支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型的線性化 |
| 4.3.2 隱式廣義預(yù)測(cè)控制算法 |
| 4.3.3 基于支持向量機(jī)的廣義預(yù)測(cè)控制 |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 5 自動(dòng)風(fēng)窗預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)仿真 |
| 5.1 自動(dòng)風(fēng)窗開(kāi)度的建模與控制 |
| 5.1.1 控制方案設(shè)計(jì) |
| 5.1.2 動(dòng)態(tài)建模 |
| 5.1.3 優(yōu)化控制器設(shè)計(jì) |
| 5.2 仿真研究 |
| 5.2.1 無(wú)擾動(dòng)情況下基于PSO-SVM的GPC控制效果 |
| 5.2.2 有擾動(dòng)情況下基于PSO-SVM的GPC控制效果 |
| 5.3 本章小結(jié) |
| 6 結(jié)論與展望 |
| 6.1 結(jié)論 |
| 6.2 展望 |
| 致謝 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 附錄 |
（2）非線性迭代學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)控制研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 課題背景及研究目的和意義 |
| 1.2 迭代學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)控制理論的基本問(wèn)題 |
| 1.2.1 二維預(yù)測(cè)模型 |
| 1.2.2 控制律迭代優(yōu)化 |
| 1.2.3 二維穩(wěn)定性分析 |
| 1.3 迭代學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)控制面臨的挑戰(zhàn) |
| 1.3.1 建模問(wèn)題 |
| 1.3.2 優(yōu)化問(wèn)題 |
| 1.3.3 適應(yīng)性問(wèn)題 |
| 1.4 本文的研究?jī)?nèi)容 |
| 第2章 迭代學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)控制基礎(chǔ)理論 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 迭代學(xué)習(xí)控制 |
| 2.2.1 控制問(wèn)題描述 |
| 2.2.2 學(xué)習(xí)律 |
| 2.2.3 最優(yōu)ILC算法收斂性分析 |
| 2.2.4 仿真算例 |
| 2.3 模型預(yù)測(cè)控制 |
| 2.3.1 預(yù)測(cè)控制基本原理 |
| 2.3.2 基于狀態(tài)空間模型的預(yù)測(cè)控制 |
| 2.3.3 仿真算例 |
| 2.4 基于狀態(tài)空間模型的迭代學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)控制 |
| 2.4.1 二維預(yù)測(cè)模型 |
| 2.4.2 控制律求解 |
| 2.4.3 收斂性分析 |
| 2.4.4 仿真算例 |
| 2.5 本章小結(jié) |
| 第3章 變參考軌跡非線性魯棒迭代學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 二維預(yù)測(cè)模型推導(dǎo) |
| 3.2.1 非線性系統(tǒng)的LPV蘊(yùn)含 |
| 3.2.2 增廣迭代誤差模型 |
| 3.2.3 二維增廣誤差模型 |
| 3.3 RILMPC算法 |
| 3.3.1 控制問(wèn)題描述 |
| 3.3.2 魯棒穩(wěn)定狀態(tài)反饋控制律 |
| 3.3.3 LMI求解 |
| 3.3.4 控制輸入約束 |
| 3.4 收斂性分析 |
| 3.5 仿真研究 |
| 3.5.1 仿真一: 數(shù)值系統(tǒng) |
| 3.5.2 仿真二: 攪拌反應(yīng)釜系統(tǒng) |
| 3.6 本章小結(jié) |
| 第4章 快動(dòng)態(tài)批次過(guò)程非線性高效迭代學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)函數(shù)控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 二維預(yù)測(cè)模型 |
| 4.2.1 非線性系統(tǒng)軌跡線性化 |
| 4.2.2 二維LTV增量預(yù)測(cè)模型 |
| 4.3 穩(wěn)定ILMPC策略 |
| 4.3.1 ILMPC問(wèn)題描述 |
| 4.3.2 ILMPC約束處理 |
| 4.4 高效ILPFC策略 |
| 4.4.1 ILPFC問(wèn)題描述 |
| 4.4.2 ILPFC性能分析 |
| 4.5 ILPFC/ILMPC收斂性分析 |
| 4.6 仿真研究 |
| 4.6.1 仿真一: 無(wú)人地面車(chē)輛 |
| 4.6.2 仿真二: 非線性間歇反應(yīng)器 |
| 4.7 本章小結(jié) |
| 第5章 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模的迭代學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 非線性批次過(guò)程CAFNN建模 |
| 5.3 Tube CAFNN-ILMPC策略 |
| 5.3.1 標(biāo)稱(chēng)ILMPC控制器 |
| 5.3.2 輔助控制器 |
| 5.4 Tube CAFNN-ILMPC 2D穩(wěn)定性 |
| 5.4.1 時(shí)域穩(wěn)定性 |
| 5.4.2 迭代收斂性 |
| 5.5 仿真研究 |
| 5.6 本章小結(jié) |
| 第6章 變批次長(zhǎng)度事件觸發(fā)迭代學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 變批次長(zhǎng)度問(wèn)題描述 |
| 6.2.1 基于預(yù)測(cè)的誤差信息修正算法 |
| 6.2.2 基于修正誤差信息的線性迭代學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)控制 |
| 6.3 基于事件觸發(fā)的非線性迭代學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)控制 |
| 6.3.1 非線性ILMPC問(wèn)題描述 |
| 6.3.2 基于EKF訓(xùn)練的二維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型 |
| 6.3.3 基于事件觸發(fā)的非線性迭代學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)控制器設(shè)計(jì) |
| 6.3.4 收斂性分析 |
| 6.4 仿真研究 |
| 6.4.1 仿真一: 線性數(shù)值系統(tǒng) |
| 6.4.2 仿真二: 非線性注塑過(guò)程 |
| 6.5 本章小結(jié) |
| 第7章 結(jié)論與展望 |
| 7.1 研究結(jié)論 |
| 7.2 研究展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果 |
| 攻讀博士學(xué)位期間參加的科研工作 |
| 致謝 |
| 作者簡(jiǎn)介 |
（3）基于分?jǐn)?shù)階的多通道軌道車(chē)輛主動(dòng)噪聲控制算法研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 研究目的和意義 |
| 1.2 主動(dòng)噪聲控制技術(shù)介紹 |
| 1.2.1 概念 |
| 1.2.2 控制系統(tǒng)分類(lèi) |
| 1.2.3 發(fā)展歷程 |
| 1.2.4 主動(dòng)噪聲控制應(yīng)用領(lǐng)域 |
| 1.3 軌道車(chē)輛行業(yè)主動(dòng)噪聲控制技術(shù)研究現(xiàn)狀 |
| 1.3.1 軌道車(chē)輛噪聲特性 |
| 1.3.2 軌道車(chē)輛主動(dòng)噪聲控制國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展 |
| 1.4 論文的主要研究?jī)?nèi)容 |
| 第2章 自適應(yīng)濾波控制與次級(jí)通路建模 |
| 2.1 自適應(yīng)濾波 |
| 2.2 LMS算法 |
| 2.3 FxLMS算法 |
| 2.4 次級(jí)通路自適應(yīng)建模 |
| 2.4.1 建模方法 |
| 2.4.2 次級(jí)通路辨識(shí)實(shí)驗(yàn) |
| 第3章 可變步長(zhǎng)主動(dòng)噪聲控制算法 |
| 3.1 可變步長(zhǎng)算法設(shè)計(jì) |
| 3.2 抗干擾性分析 |
| 3.3 仿真驗(yàn)證 |
| 3.3.1 收斂特性 |
| 3.3.2 步長(zhǎng)參數(shù)優(yōu)化 |
| 3.3.3 不同算法性能 |
| 3.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第4章 分?jǐn)?shù)階主動(dòng)噪聲控制算法 |
| 4.1 分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù) |
| 4.1.1 分?jǐn)?shù)階Cauchy積分公式 |
| 4.1.2 Grünwald–Letnikov分?jǐn)?shù)階微積分定義與計(jì)算 |
| 4.2 分?jǐn)?shù)階算法設(shè)計(jì) |
| 4.3 收斂性分析 |
| 4.4 仿真驗(yàn)證 |
| 4.4.1 收斂特性 |
| 4.4.2 收斂步長(zhǎng) |
| 4.4.3 分?jǐn)?shù)階階數(shù)對(duì)比 |
| 4.4.4 不同算法性能對(duì)比 |
| 4.5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 |
| 4.5.1 單頻、混頻噪聲消除 |
| 4.5.2 軌道車(chē)輛噪聲消除 |
| 4.6 本章小結(jié) |
| 第5章 多通道分?jǐn)?shù)階主動(dòng)噪聲控制算法 |
| 5.1 分?jǐn)?shù)階算法設(shè)計(jì) |
| 5.2 收斂性分析 |
| 5.3 多通道分?jǐn)?shù)階算法設(shè)計(jì) |
| 5.4 仿真驗(yàn)證 |
| 5.5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 |
| 5.5.1 單頻、混頻聲源降噪實(shí)驗(yàn) |
| 5.5.2 軌道車(chē)輛牽引系統(tǒng)噪聲降噪實(shí)驗(yàn) |
| 5.6 本章小結(jié) |
| 第6章 總結(jié)與展望 |
| 6.1 研究結(jié)論 |
| 6.2 研究展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 攻讀學(xué)位期間主要的研究成果 |
| 致謝 |
（4）基于智能算法的車(chē)內(nèi)路噪多通道主動(dòng)控制技術(shù)研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 車(chē)內(nèi)噪聲特性分析 |
| 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.3.1 車(chē)內(nèi)噪聲控制技術(shù) |
| 1.3.2 車(chē)內(nèi)噪聲主動(dòng)控制研究概況 |
| 1.3.3 車(chē)內(nèi)路噪主動(dòng)控制技術(shù)研究現(xiàn)狀 |
| 1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容 |
| 第2章 多通道噪聲主動(dòng)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與算法 |
| 2.1 噪聲主動(dòng)控制理論基礎(chǔ) |
| 2.1.1 噪聲主動(dòng)控制聲學(xué)機(jī)理 |
| 2.1.2 噪聲主動(dòng)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu) |
| 2.2 噪聲主動(dòng)控制算法 |
| 2.2.1 自適應(yīng)濾波器 |
| 2.2.2 最小均方(LMS)算法 |
| 2.2.3 LMS算法性能分析 |
| 2.2.4 濾波-X LMS(FXLMS)算法 |
| 2.3 多通道噪聲主動(dòng)控制算法 |
| 2.3.1 多通道系統(tǒng)次級(jí)聲通道辨識(shí) |
| 2.3.2 多通道FXLMS算法推導(dǎo) |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第3章 基于試驗(yàn)的車(chē)內(nèi)路噪特性分析 |
| 3.1 車(chē)內(nèi)路噪測(cè)試試驗(yàn) |
| 3.1.1 測(cè)試內(nèi)容 |
| 3.1.2 測(cè)試設(shè)備及試驗(yàn)條件 |
| 3.1.3 傳感器測(cè)點(diǎn)布置 |
| 3.1.4 測(cè)試步驟 |
| 3.2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析與處理 |
| 3.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理 |
| 3.2.2 車(chē)內(nèi)路噪特性分析 |
| 3.3 多重相干分析 |
| 3.3.1 多重相干法基本理論 |
| 3.3.2 多重相干分析 |
| 3.4 車(chē)內(nèi)路噪多通道主動(dòng)控制策略 |
| 3.5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車(chē)內(nèi)路噪辨識(shí) |
| 3.5.1 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立 |
| 3.5.2 訓(xùn)練Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) |
| 3.6 本章小結(jié) |
| 第4章 車(chē)內(nèi)路噪多通道主動(dòng)控制系統(tǒng)建模與仿真 |
| 4.1 多通道控制系統(tǒng)次級(jí)聲通道建模與仿真 |
| 4.1.1 次級(jí)聲通道辨識(shí)模型的搭建 |
| 4.1.2 控制系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化仿真 |
| 4.1.3 次級(jí)聲通道辨識(shí)的仿真分析 |
| 4.2 多通道噪聲主動(dòng)控制系統(tǒng)建模與仿真 |
| 4.2.1 多通道噪聲主動(dòng)控制系統(tǒng)建模 |
| 4.2.2 多通道噪聲主動(dòng)控制系統(tǒng)仿真分析 |
| 4.3 車(chē)內(nèi)路噪多通道主動(dòng)控制系統(tǒng)建模與仿真 |
| 4.3.1 車(chē)內(nèi)路噪信號(hào)辨識(shí) |
| 4.3.2 車(chē)內(nèi)路噪多通道主動(dòng)控制系統(tǒng)建模 |
| 4.3.3 車(chē)內(nèi)路噪多通道主動(dòng)控制系統(tǒng)仿真分析 |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 第5章 車(chē)內(nèi)路噪多通道主動(dòng)控制試驗(yàn) |
| 5.1 硬件在環(huán)仿真平臺(tái)設(shè)計(jì)與搭建 |
| 5.1.1 試驗(yàn)平臺(tái)設(shè)計(jì) |
| 5.1.2 試驗(yàn)儀器與設(shè)備 |
| 5.2 車(chē)內(nèi)路噪主動(dòng)控制系統(tǒng)建模與仿真試驗(yàn) |
| 5.3 本章小結(jié) |
| 第6章 總結(jié)與展望 |
| 6.1 總結(jié) |
| 6.2 展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 致謝 |
（5）基于輸入整形技術(shù)的起重機(jī)吊具防搖控制策略研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 研究背景和意義 |
| 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 本文主要內(nèi)容 |
| 第2章 橋式起重機(jī)吊具系統(tǒng)的模型建立 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 橋式起重機(jī)的系統(tǒng)介紹 |
| 2.3 橋式起重機(jī)的物理模型 |
| 2.3.1 動(dòng)力學(xué)模型建立 |
| 2.3.2 模型簡(jiǎn)化 |
| 2.4 小結(jié) |
| 第3章 基于輸入整形技術(shù)的吊具防搖控制設(shè)計(jì) |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于輸入整形技術(shù)設(shè)計(jì)防搖控制器 |
| 3.2.1 輸入整形技術(shù)原理簡(jiǎn)述 |
| 3.2.2 ZV整形器 |
| 3.2.3 ZVD整形器 |
| 3.2.4 EI輸入整形器 |
| 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 三種整形器仿真對(duì)比分析 |
| 3.4 PID輸入整形防搖控制器設(shè)計(jì) |
| 3.4.1 防搖控制器設(shè)計(jì) |
| 3.4.2 仿真對(duì)比分析 |
| 3.5 小結(jié) |
| 第4章 基于預(yù)測(cè)控制設(shè)計(jì)起重機(jī)吊具防搖控制器 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于預(yù)測(cè)控制原理設(shè)計(jì)防搖控制器 |
| 4.2.1 廣義預(yù)測(cè)防搖控制器設(shè)計(jì) |
| 4.2.2 預(yù)測(cè)函數(shù)防搖控制器設(shè)計(jì) |
| 4.2.3 兩種預(yù)測(cè)控制算法仿真對(duì)比分析 |
| 4.3 預(yù)測(cè)函數(shù)-ZVD混合防搖控制器研究 |
| 4.3.1 控制器設(shè)計(jì) |
| 4.3.2 仿真實(shí)驗(yàn)與分析 |
| 4.4 小結(jié) |
| 第5章 基于觀測(cè)器的吊具主動(dòng)防搖控制策略研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于干擾觀測(cè)器的起重機(jī)吊具防搖定位控制 |
| 5.2.1 指數(shù)收斂干擾觀測(cè)器的設(shè)計(jì) |
| 5.2.2 基于指數(shù)收斂干擾觀測(cè)技術(shù)設(shè)計(jì)防搖控制器 |
| 5.3 基于ESO擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器設(shè)計(jì)防搖擾動(dòng)補(bǔ)償 |
| 5.3.1 基于擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)技術(shù)的干擾觀測(cè)器 |
| 5.3.2 擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器的穩(wěn)定性分析 |
| 5.3.3 運(yùn)用擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器設(shè)計(jì)防搖控制器 |
| 5.4 仿真結(jié)果與分析 |
| 5.4.1 指數(shù)收斂擾動(dòng)觀測(cè)器作用下的防搖控制仿真實(shí)驗(yàn) |
| 5.4.2 擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器作用下的防搖控制仿真實(shí)驗(yàn) |
| 5.4.3 仿真對(duì)比分析 |
| 5.5 小結(jié) |
| 總結(jié)與展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 致謝 |
| 附錄 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文 |
（6）基于分段式永磁同步電機(jī)的大型望遠(yuǎn)鏡控制關(guān)鍵技術(shù)研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 課題研究背景及意義 |
| 1.2 地基式大型望遠(yuǎn)鏡驅(qū)動(dòng)方式現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì) |
| 1.3 基于分段式電機(jī)驅(qū)動(dòng)望遠(yuǎn)鏡的應(yīng)用現(xiàn)狀及存在問(wèn)題 |
| 1.4 望遠(yuǎn)鏡伺服控制技術(shù)研究現(xiàn)狀 |
| 1.4.1 傳統(tǒng)的控制策略 |
| 1.4.2 魯棒控制 |
| 1.4.3 變結(jié)構(gòu)控制 |
| 1.4.4 現(xiàn)代控制算法 |
| 1.5 本文的研究?jī)?nèi)容 |
| 第2章 分段式永磁同步電機(jī)控制原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 分段式永磁同步電機(jī)結(jié)構(gòu)及原理 |
| 2.2.1 分段式永磁同步電機(jī)結(jié)構(gòu)分析及工作原理 |
| 2.2.2 基于分段式永磁同步電機(jī)的大型望遠(yuǎn)鏡方位軸 |
| 2.3 分段式永磁同步電機(jī)數(shù)學(xué)模型 |
| 2.4 分段式永磁同步電機(jī)矢量控制策略 |
| 2.4.1 分段式永磁同步電機(jī)矢量控制的原理 |
| 2.4.2 空間矢量脈寬調(diào)制技術(shù) |
| 2.5 分段式永磁同步電機(jī)控制仿真 |
| 2.6 本章小結(jié) |
| 第3章 大型望遠(yuǎn)鏡主軸伺服系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)及頻率特性辨識(shí) |
| 3.1 引言 |
| 3.2 望遠(yuǎn)鏡主軸伺服控制系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì) |
| 3.3 望遠(yuǎn)鏡主軸頻率特性測(cè)試 |
| 3.3.1 正弦掃頻系統(tǒng)響應(yīng)測(cè)試 |
| 3.3.2 望遠(yuǎn)鏡主軸頻率特性辨識(shí)方法 |
| 3.3.3 望遠(yuǎn)鏡主軸頻率特性辨識(shí)結(jié)果及分析 |
| 3.4 望遠(yuǎn)鏡主軸控制系統(tǒng)模型辨識(shí) |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第4章 望遠(yuǎn)鏡主軸伺服系統(tǒng)控制策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于經(jīng)典控制策略的望遠(yuǎn)鏡主軸控制系統(tǒng) |
| 4.2.1 望遠(yuǎn)鏡主軸伺服系統(tǒng)電流環(huán)設(shè)計(jì) |
| 4.2.2 望遠(yuǎn)鏡主軸伺服系統(tǒng)速度環(huán)設(shè)計(jì) |
| 4.2.3 望遠(yuǎn)鏡主軸伺服系統(tǒng)位置環(huán)設(shè)計(jì) |
| 4.3 基于模型預(yù)測(cè)控制的望遠(yuǎn)鏡主軸控制系統(tǒng) |
| 4.3.1 模型預(yù)測(cè)控制基本原理 |
| 4.3.2 基于速度環(huán)MPC的望遠(yuǎn)鏡主軸控制系統(tǒng) |
| 4.3.3 模型預(yù)測(cè)控制仿真及參數(shù)影響 |
| 4.4 望遠(yuǎn)鏡主軸伺服系統(tǒng)仿真及實(shí)驗(yàn)結(jié)果 |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 第5章 大型望遠(yuǎn)鏡主軸低速力矩波動(dòng)分析及補(bǔ)償方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 分段式永磁同步電機(jī)的力矩波動(dòng)分析 |
| 5.2.1 齒槽力矩分析 |
| 5.2.2 邊端力矩分析 |
| 5.3 針對(duì)齒槽力矩與邊端力矩抑制方法的研究現(xiàn)狀 |
| 5.3.1 電機(jī)設(shè)計(jì)抑制轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)現(xiàn)狀 |
| 5.3.2 控制算法抑制力矩脈動(dòng)現(xiàn)狀 |
| 5.4 基于模型預(yù)測(cè)迭代學(xué)習(xí)的速度脈動(dòng)補(bǔ)償策略 |
| 5.4.1 迭代學(xué)習(xí)控制原理 |
| 5.4.2 迭代學(xué)習(xí)控制數(shù)學(xué)描述 |
| 5.4.3 基于遺忘因子的閉環(huán)迭代學(xué)習(xí)控制 |
| 5.4.4 模型預(yù)測(cè)迭代學(xué)習(xí)控制器設(shè)計(jì) |
| 5.4.5 穩(wěn)定性分析 |
| 5.5 仿真與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 |
| 5.6 本章小結(jié) |
| 第6章 大型望遠(yuǎn)鏡主軸電流諧波抑制方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 分段式永磁同步電機(jī)電流諧波分析 |
| 6.2.1 電機(jī)磁通諧波分析 |
| 6.2.2 大功率驅(qū)動(dòng)器死區(qū)效應(yīng)分析 |
| 6.3 模型預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)階諧振控制器的設(shè)計(jì) |
| 6.3.1 分?jǐn)?shù)階控制的發(fā)展及研究現(xiàn)狀 |
| 6.3.2 分?jǐn)?shù)階微積分理論 |
| 6.3.3 分?jǐn)?shù)階諧振控制器設(shè)計(jì) |
| 6.3.4 基于積分模型預(yù)測(cè)控制的電流控制器設(shè)計(jì) |
| 6.4 分?jǐn)?shù)階諧振控制器離散實(shí)現(xiàn) |
| 6.5電流諧波抑制的仿真與實(shí)驗(yàn) |
| 6.5.1 仿真分析 |
| 6.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 |
| 6.6 本章小結(jié) |
| 第7章 總結(jié)與展望 |
| 7.1 主要完成工作 |
| 7.2 創(chuàng)新性成果 |
| 7.3 研究展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 致謝 |
| 作者簡(jiǎn)歷及攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果 |
（7）改進(jìn)型時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)控制及其在熱工過(guò)程中的應(yīng)用（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 課題背景及研究意義 |
| 1.2 熱工過(guò)程常用控制策略簡(jiǎn)述 |
| 1.2.1 PID控制策略 |
| 1.2.2 預(yù)測(cè)控制策略 |
| 1.2.3 時(shí)間序列分析 |
| 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容及組織結(jié)構(gòu) |
| 第二章 預(yù)備知識(shí) |
| 2.1 PID及分?jǐn)?shù)階PID控制算法 |
| 2.1.1 PID控制算法 |
| 2.1.2 分?jǐn)?shù)階PID控制算法 |
| 2.2 預(yù)測(cè)控制 |
| 2.2.1 預(yù)測(cè)模型 |
| 2.2.2 反饋校正 |
| 2.2.3 滾動(dòng)優(yōu)化 |
| 2.3 Laguerre正交基及其函數(shù)模型 |
| 2.3.1 Laguerre正交基 |
| 2.3.2 線性系統(tǒng)Laguerre函數(shù)模型 |
| 2.4 離散時(shí)間序列模型 |
| 2.4.1 自回歸模型 |
| 2.4.2 滑動(dòng)平均模型 |
| 2.4.3 自回歸滑動(dòng)平均模型 |
| 2.4.4 ARX模型和ARMAX模型 |
| 2.5 本章小結(jié) |
| 第三章 改進(jìn)型多變量Laguerre函數(shù)模型預(yù)測(cè)控制及應(yīng)用 |
| 3.1 火電單元機(jī)組負(fù)荷控制系統(tǒng)流程及模型建立 |
| 3.1.1 火電單元機(jī)組工作流程 |
| 3.1.2 火電單元機(jī)組負(fù)荷控制數(shù)學(xué)模型 |
| 3.2 多變量Laguerre函數(shù)模型分?jǐn)?shù)階PID預(yù)測(cè)控制算法 |
| 3.2.1 MLMPC-FOPID算法推導(dǎo) |
| 3.2.2 仿真實(shí)驗(yàn) |
| 3.3 本章小結(jié) |
| 第四章 基于正交基優(yōu)化的ARX模型預(yù)測(cè)控制及應(yīng)用 |
| 4.1 過(guò)熱汽溫控制系統(tǒng)流程及模型建立 |
| 4.1.1 過(guò)熱汽溫控制流程 |
| 4.1.2 過(guò)熱汽溫控制數(shù)學(xué)模型 |
| 4.2 ARX-Laguerre模型PID預(yù)測(cè)控制算法 |
| 4.2.1 ARX-Laguerre模型 |
| 4.2.2 ALMPC-PID算法推導(dǎo) |
| 4.2.3 模型參數(shù)辨識(shí) |
| 4.2.4 穩(wěn)定性分析 |
| 4.2.5 仿真實(shí)驗(yàn) |
| 4.2.6 PID參數(shù)對(duì)算法性能的影響 |
| 4.3 ARX-Laguerre模型分?jǐn)?shù)階PID預(yù)測(cè)控制算法 |
| 4.3.1 ALMPC-FOPID算法推導(dǎo) |
| 4.3.2 仿真實(shí)驗(yàn) |
| 4.3.3 積分和微分階次對(duì)算法性能的影響 |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 第五章 基于正交基優(yōu)化的ARMAX模型預(yù)測(cè)控制及應(yīng)用 |
| 5.1 循環(huán)流化床鍋爐主蒸汽壓力控制系統(tǒng)流程及模型建立 |
| 5.1.1 循環(huán)流化床鍋爐燃燒系統(tǒng) |
| 5.1.2 主蒸汽壓力控制數(shù)學(xué)模型 |
| 5.2 ARMAX-Laguerre模型PID預(yù)測(cè)控制算法 |
| 5.2.1 ARMAX-Laguerre模型 |
| 5.2.2 AMLMPC-PID算法推導(dǎo) |
| 5.3 基于差分進(jìn)化算法的參數(shù)尋優(yōu) |
| 5.3.1 差分進(jìn)化算法 |
| 5.3.2 AMLMPC-PID算法的參數(shù)尋優(yōu) |
| 5.4 仿真實(shí)驗(yàn) |
| 5.5 本章小結(jié) |
| 第六章 總結(jié)與展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 致謝 |
| 攻讀碩士學(xué)位期間完成的科研情況 |
（8）基于預(yù)測(cè)控制算法的同步發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)控制器研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 課題背景及研究的目的和意義 |
| 1.1.1 課題的背景 |
| 1.1.2 課題的研究意義 |
| 1.2 同步發(fā)電機(jī)勵(lì)磁控制方法的現(xiàn)狀與展望 |
| 1.2.1 古典勵(lì)磁控制理論方式 |
| 1.2.2 線性多變量勵(lì)磁控制方式 |
| 1.2.3 非線性多變量勵(lì)磁控制方式 |
| 1.2.4 智能勵(lì)磁控制方法 |
| 1.3 預(yù)測(cè)控制算法的發(fā)展與現(xiàn)狀以及在電力系統(tǒng)的應(yīng)用 |
| 1.3.1 預(yù)測(cè)控制分類(lèi) |
| 1.3.2 預(yù)測(cè)控制的特征 |
| 1.3.3 預(yù)測(cè)控制理論在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用 |
| 1.4 本文的工作 |
| 第2章 預(yù)測(cè)控制理論 |
| 2.1 幾個(gè)預(yù)備概念 |
| 2.1.1 仿射非線性系統(tǒng) |
| 2.1.2 李導(dǎo)數(shù) |
| 2.1.3 相對(duì)階 |
| 2.1.4 控制系統(tǒng)的性能指標(biāo) |
| 2.2 非線性預(yù)測(cè)控制的基本原理 |
| 2.2.1 預(yù)測(cè)控制理論的基礎(chǔ) |
| 2.2.2 TAYLOR級(jí)數(shù)法的非線性預(yù)測(cè)控制方法 |
| 2.3 基于ADAMS非線性預(yù)測(cè)校正控制研究 |
| 2.3.1 ADAMS預(yù)測(cè)控制方法的提出背景 |
| 2.3.2 ADAMS預(yù)測(cè)控制算法 |
| 2.3.3 基于ADAMS法的預(yù)測(cè)控制 |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第3章 單機(jī)無(wú)窮大系統(tǒng)勵(lì)磁預(yù)測(cè)控制器設(shè)計(jì) |
| 3.1 單機(jī)無(wú)窮大系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型 |
| 3.2 基于TAYLOR級(jí)數(shù)法的非線性預(yù)測(cè)勵(lì)磁控制 |
| 3.3 基于ADAMS四階預(yù)測(cè)-校正方法的預(yù)測(cè)勵(lì)磁控制 |
| 3.4 仿真及結(jié)果分析 |
| 3.4.1 單機(jī)無(wú)窮大系統(tǒng)仿真模型建立 |
| 3.4.2 勵(lì)磁預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)仿真模型建立 |
| 3.4.3 仿真結(jié)果與分析 |
| 3.5 小結(jié) |
| 第4章 多機(jī)電力系統(tǒng)勵(lì)磁預(yù)測(cè)控制器設(shè)計(jì) |
| 4.1 多機(jī)系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型 |
| 4.2 基于TAYLOR級(jí)數(shù)方法的非線性預(yù)測(cè)勵(lì)磁控制 |
| 4.3 基于阿當(dāng)姆斯方法的非線性預(yù)測(cè)勵(lì)磁控制 |
| 4.4 仿真及結(jié)果分析 |
| 4.4.1 多機(jī)系統(tǒng)仿真模型建立 |
| 4.4.2 有功功率擾動(dòng)實(shí)驗(yàn) |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 第5章 結(jié)論 |
| 5.1 本文主要工作 |
| 5.2 展望 |
| 致謝 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 作者簡(jiǎn)介 |
| 攻讀碩士學(xué)位期間研究成果 |
（9）基于寬窄帶混合控制算法的車(chē)內(nèi)主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng)研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 研究背景及意義 |
| 1.2 主動(dòng)噪聲控制技術(shù)研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 主動(dòng)噪聲控制技術(shù)研究歷程 |
| 1.2.2 車(chē)內(nèi)主動(dòng)噪聲控制技術(shù)現(xiàn)狀 |
| 1.2.3 研究現(xiàn)狀總結(jié) |
| 1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容 |
| 第2章 主動(dòng)噪聲控制基礎(chǔ)理論 |
| 2.1 聲波相消理論 |
| 2.2 自適應(yīng)濾波理論 |
| 2.2.1 FIR濾波器構(gòu)造及原理 |
| 2.2.2 自適應(yīng)濾波LMS算法 |
| 2.3 ANC系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu) |
| 2.3.1 前饋與反饋ANC系統(tǒng) |
| 2.3.2 單通道與多通道ANC系統(tǒng) |
| 2.3.3 寬帶與窄帶ANC系統(tǒng) |
| 2.4 次級(jí)通路辨識(shí)理論及方法 |
| 2.4.1 次級(jí)通路辨識(shí)模型 |
| 2.4.2 次級(jí)通路辨識(shí)精度分析 |
| 2.5 聲反饋消除技術(shù) |
| 2.6 本章小結(jié) |
| 第3章 主動(dòng)噪聲控制改進(jìn)算法 |
| 3.1 經(jīng)典車(chē)內(nèi)主動(dòng)噪聲控制算法 |
| 3.1.1 陷波FxLMS算法 |
| 3.1.2 基于聲反饋消除的Fx LMS算法 |
| 3.2 經(jīng)典寬窄帶混合主動(dòng)噪聲控制算法 |
| 3.3 改進(jìn)型寬窄帶混合主動(dòng)噪聲控制算法 |
| 3.3.1 基于聲反饋消除的信號(hào)分離子系統(tǒng) |
| 3.3.2 基于陷波延時(shí)LMS的窄帶ANC子系統(tǒng) |
| 3.3.3 含脈沖限幅歸一化算法的寬帶ANC子系統(tǒng) |
| 3.4 算法計(jì)算復(fù)雜度對(duì)比 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第4章 主動(dòng)噪聲控制算法仿真分析 |
| 4.1 窄帶ANC子系統(tǒng)主動(dòng)控制仿真驗(yàn)證 |
| 4.2 寬帶ANC子系統(tǒng)主動(dòng)控制仿真驗(yàn)證 |
| 4.3 寬窄帶混合主動(dòng)噪聲控制算法仿真驗(yàn)證 |
| 4.4 車(chē)內(nèi)噪聲主動(dòng)控制仿真分析 |
| 4.4.1 車(chē)內(nèi)目標(biāo)噪聲采集試驗(yàn) |
| 4.4.2 車(chē)內(nèi)噪聲主動(dòng)控制仿真實(shí)驗(yàn) |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 第5章 車(chē)內(nèi)主動(dòng)噪聲控制試驗(yàn)驗(yàn)證 |
| 5.1 車(chē)內(nèi)主動(dòng)噪聲控制平臺(tái)搭建 |
| 5.1.1 主動(dòng)噪聲控制硬件系統(tǒng) |
| 5.1.2 ANC算法程序 |
| 5.1.3 ANC應(yīng)用軟件 |
| 5.2 車(chē)內(nèi)噪聲離線主動(dòng)控制試驗(yàn) |
| 5.2.1 ANC硬件系統(tǒng)布置 |
| 5.2.2 試驗(yàn)結(jié)果及分析 |
| 5.3 實(shí)車(chē)主動(dòng)噪聲控制試驗(yàn) |
| 5.4 本章小結(jié) |
| 第6章 總結(jié)與展望 |
| 6.1 研究總結(jié) |
| 6.2 后期展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 攻讀碩士學(xué)位期間取得的科研成果 |
| 致謝 |
（10）帶有可調(diào)因子的預(yù)測(cè)控制算法及其在氣分裝置中的應(yīng)用（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 緒論 |
| 1.1 先進(jìn)控制的概述 |
| 1.1.1 先進(jìn)控制的發(fā)展 |
| 1.1.2 先進(jìn)控制的主要內(nèi)容 |
| 1.2 預(yù)測(cè)控制的發(fā)展 |
| 1.3 氣分裝置的研究現(xiàn)狀 |
| 1.4 論文研究背景及意義 |
| 1.5 本文研究?jī)?nèi)容 |
| 2 預(yù)測(cè)PI控制算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 PID控制算法 |
| 2.3 Smith預(yù)估控制的基本原理 |
| 2.4 預(yù)測(cè)PI控制算法 |
| 2.4.1 預(yù)測(cè)PI控制算法的研究現(xiàn)狀 |
| 2.4.2 預(yù)測(cè)PI控制算法的工作原理 |
| 2.5 預(yù)測(cè)PI、Smith預(yù)估、PID控制算法的仿真對(duì)比分析 |
| 2.6 本章小結(jié) |
| 3 帶有可調(diào)因子的預(yù)測(cè)控制算法 |
| 3.1 預(yù)測(cè)模型 |
| 3.2 反饋校正 |
| 3.3 滾動(dòng)優(yōu)化 |
| 3.4 仿真研究 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 4 帶有可調(diào)因子的預(yù)測(cè)控制算法在氣分裝置中的應(yīng)用 |
| 4.1 氣分裝置工藝流程簡(jiǎn)介 |
| 4.1.1 常規(guī)操作與控制方案分析 |
| 4.1.2 操作目標(biāo)與性能指標(biāo) |
| 4.2 解吸塔先進(jìn)控制方案設(shè)計(jì) |
| 4.2.1 塔底溫度先進(jìn)控制子系統(tǒng) |
| 4.2.2 塔底液位先進(jìn)控制子系統(tǒng) |
| 4.3 先進(jìn)控制(APC)運(yùn)行環(huán)境 |
| 4.4 解吸塔動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型的開(kāi)發(fā) |
| 4.4.1 測(cè)試過(guò)程 |
| 4.4.2 模型測(cè)試結(jié)果 |
| 4.5 先進(jìn)控制接口邏輯的設(shè)計(jì) |
| 4.6 工程DCS組態(tài)實(shí)現(xiàn) |
| 4.6.1 ECS-700 系列DCS簡(jiǎn)介 |
| 4.6.2 接口邏輯DCS組態(tài) |
| 4.7 先進(jìn)控制投用前后的工況對(duì)比效果 |
| 4.8 本章小結(jié) |
| 5 總結(jié)與展望 |
| 5.1 總結(jié) |
| 5.2 展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 致謝 |
| 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果及完成的科研項(xiàng)目 |
四、基于脈沖響應(yīng)的預(yù)測(cè)控制算法及仿真（論文參考文獻(xiàn)）
- [1]掘進(jìn)工作面自動(dòng)風(fēng)窗開(kāi)度的預(yù)測(cè)控制研究[D]. 方丹. 西安科技大學(xué), 2021(02)
- [2]非線性迭代學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)控制研究[D]. 馬樂(lè)樂(lè). 華北電力大學(xué)(北京), 2021(01)
- [3]基于分?jǐn)?shù)階的多通道軌道車(chē)輛主動(dòng)噪聲控制算法研究[D]. 王寧. 湖南工業(yè)大學(xué), 2021(02)
- [4]基于智能算法的車(chē)內(nèi)路噪多通道主動(dòng)控制技術(shù)研究[D]. 陳琪. 吉林大學(xué), 2020(01)
- [5]基于輸入整形技術(shù)的起重機(jī)吊具防搖控制策略研究[D]. 孫麗娟. 蘭州理工大學(xué), 2020(12)
- [6]基于分段式永磁同步電機(jī)的大型望遠(yuǎn)鏡控制關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 費(fèi)強(qiáng). 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所), 2020(08)
- [7]改進(jìn)型時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)控制及其在熱工過(guò)程中的應(yīng)用[D]. 張鵬程. 南京信息工程大學(xué), 2020(02)
- [8]基于預(yù)測(cè)控制算法的同步發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)控制器研究[D]. 李祖鵬. 長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué), 2020(01)
- [9]基于寬窄帶混合控制算法的車(chē)內(nèi)主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng)研究[D]. 谷飛鴻. 吉林大學(xué), 2020(08)
- [10]帶有可調(diào)因子的預(yù)測(cè)控制算法及其在氣分裝置中的應(yīng)用[D]. 朱麗. 遼寧石油化工大學(xué), 2020(04)
標(biāo)簽：預(yù)測(cè)控制論文; 過(guò)程控制論文; 預(yù)測(cè)模型論文; 系統(tǒng)仿真論文; 線性系統(tǒng)論文;