导读:本文包含了预见控制论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:系统,最优,观测器,误差,线性,控制器,列车。
预见控制论文文献综述
卢延荣,徐正光,裴梦彤[1]（2019）在《离散时间多采样率系统的预见跟踪控制:基于内模的方法》一文中研究指出本文针对幅值不衰减的外部信号,研究了离散时间多采样率系统的预见跟踪问题.首先,采用离散提升技术,将多采样率系统的预见跟踪问题转化为了单采样率系统的情形.其次,注意到参考信号和干扰信号的可预见和幅值不衰减的特点,分别引入关于预见信息的辅助系统和一类内模补偿器,进而使用状态增广技术将原始问题转化为增广系统的输出调节问题进行处理.然后,在证明增广系统可镇定的基础上,利用线性二次型最优控制理论,给出了使输出调节问题可解的充分条件以及最优预见控制器的设计方法.最后,数值仿真结果验证了所设计方法的有效性.(本文来源于《第叁十八届中国控制会议论文集（7）》期刊2019-07-27）
张验科,张佳新,俞洪杰,纪昌明[2]（2019）在《考虑动态洪水预见期的水库运行水位动态控制》一文中研究指出为了在合理评估防洪风险的条件下提高洪水资源利用率,以潘口水库为算例,首先考虑为下游水库预留的防洪库容具有重迭使用的空间,对其汛期运行水位值进行了优化;其次利用预报预泄法建立模型,推求汛期运行水位动态控制域的上限值;最后重点考虑洪水预见期的动态变化,求解基于风险分析的动态控制域。计算得出,水库汛期运行水位可由原来的347.60 m提高至350.50 m,考虑洪水预见期的变动区间为[3, 6] h,以0.5 h为间隔,最终求得的汛期运行水位动态控制域为[350.50, 351.40] m,相应的发电效益可以分别提高0.19亿kW·h至0.25亿k W·h。结果表明,在综合考虑防洪安全与兴利蓄水的条件下,依据所提出的方案对潘口水库进行汛期运行水位动态控制是合理可行的。(本文来源于《水力发电学报》期刊2019年09期）
于晓[3]（2019）在《几类非线性系统的预见控制》一文中研究指出预见控制是一种通过利用目标信号或干扰信号的已知未来信息来改善闭环系统品质的控制方法,在实际问题中有着广泛应用.非线性现象普遍存在于自然界和工程技术领域,因此非线性系统的研究受到国内外很多学者的关注.本文利用预见控制的基本思想,研究了几类具有特定特征的非线性系统的输出跟踪问题.具体研究内容包含以下几个方面:1.针对一类可微分的Lipschitz非线性系统,采用误差系统方法研究了带有预见作用的跟踪控制器设计问题.向量值函数微分中值定理的应用,克服了非线性向量函数差分处理上的困难,并且使得扩大误差系统具有线性参变系统的结构.进一步,针对该系统应用现有结果设计了适当的状态反馈控制器.将该控制器回归到原系统,就得到了带有预见作用的跟踪控制器的具体形式.2.讨论了一类具有状态时滞的可微分Lipschitz非线性系统的预见跟踪控制器设计问题.通过引入后向差分算子,将原系统转化为一个形式上的离散时间不确定时滞系统.然后,融合跟踪误差和目标信号的已知未来信息,利用提升技术,构造出含范数有界参数不确定性的扩大误差系统.通过应用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法,建立了有记忆的状态反馈控制器.基于此,得到了原系统的预见跟踪控制器.3.研究了一类含范数有界参数不确定性和外部干扰的可微分Lipschitz非线性系统的预见控制问题.首次采用一种简化的辅助方法构造扩大误差系统,其中离散积分环节的引入能够有效地消除系统的静态误差.通过求解线性矩阵不等式问题,给出了一个保证闭环系统渐近稳定且具有H∞干扰抑制性能的状态反馈控制器.据此得到原系统的带有预见作用的跟踪控制方案.4.针对一类更有普遍性的Lipschitz非线性系统,研究了基于状态反馈和输出反馈的预见控制问题.应用后向差分处理技术,建立了形式上具有非线性特征的扩大误差系统,将跟踪问题转化为镇定问题.然后,针对所得扩大误差系统分别设计了状态反馈和静态输出反馈控制器.基于Lyapunov稳定性理论,提出了保证闭环系统渐近稳定的充分条件.由此得到原系统的两种预见控制器.该结果对于系统的非线性项不可微分的情形也是适用的.5.考虑一类具有扇区约束的非线性Lur'e系统的预见控制器设计问题.为克服扇区非线性项带来的困难,首先将系统改写为形式上的线性参变系统.通过引入一种简化的辅助变量方法,推导出包含有可预见目标信息和跟踪误差的扩大误差系统,将跟踪问题转化为鲁棒控制问题.然后,设计了适当的状态反馈控制器以保证闭环系统渐近稳定且具有H∞保成本控制性能.将该控制器回归到原系统就是带有预见作用的跟踪控制器.文中所有结论都给出了严格的数学证明,数值仿真结果验证了所提出的预见控制器的有效性。(本文来源于《北京科技大学》期刊2019-06-04）
范蓉,王为群,姚娟[4]（2019）在《由Roesser模型描述的2D离散系统预见跟踪控制》一文中研究指出为了提高2D系统的跟踪水平和响应速度,将参考信号的可预见信息引入到2D系统中,考虑由Roesser模型描述的2D离散系统的预见跟踪控制问题。采用在状态与稳态值间取差分的方式构造了增广误差系统,基于线性矩阵不等式(Linear matrix inequity,LMI)方法给出了增广误差系统在状态反馈下渐近稳定的充分条件,并提出了具有跟踪性能的预见控制器的设计方案,从而实现了2D系统的跟踪目的。数值算例说明,增加预见信息可显着提高由Roesser模型刻画的2D系统的跟踪性能。(本文来源于《南京理工大学学报》期刊2019年02期）
李相儒,米根锁[5]（2019）在《基于最优预见控制的高速列车速度控制器研究》一文中研究指出针对高速列车自动驾驶(ATO)速度控制器的设计及性能问题,以列车运行过程中的安全性、舒适性、控制输入为约束条件,提出用最优预见算法设计控制器。该算法以列车动力学为基础,确定列车模型传递函数,进行极点配置之后使控制系统稳定;以列车模型为该算法的控制对象,将列车运行过程中的线路附加阻力和基本阻力作为干扰,实现列车ATO模式下目标速度的自动跟踪控制。选取京津城际北京南站至武清站间线路数据进行仿真验证,仿真结果表明该算法在降低列车运行能耗、提高旅客舒适性与列车运行准点率方面的有效性。(本文来源于《测控技术》期刊2019年03期）
米根锁,李相儒[6]（2019）在《扰动观测器在列车速度预见跟踪控制中的应用》一文中研究指出针对高速列车在运行中牵引和制动系统必然出现的损耗现象以及车体受到外界环境的干扰是时刻变化的,导致建立的模型参数出现偏差,设计了一种用最优预见控制算法实现的控制器。该算法以列车动力学为基础,确定列车模型传递函数,进行极点配置之后使控制系统稳定;将建立的列车模型作为该算法的被控对象,线路附加阻力和基本阻力作为该算法的扰动输入,并在其基础上加入扰动观测器,进一步提升该控制系统的稳定性能,从而实现列车速度的自动预见控制。仿真结果表明,加入扰动观测器的最优预见算法控制列车按目标速度自动跟踪运行具有良好的抗干扰和自适应性,能在约束范围内使列车运行达到期望状态,且运动轨迹能很好地跟随目标轨迹。(本文来源于《机械科学与技术》期刊2019年07期）
高春雷,赵宾,胡洲[7]（2018）在《基于观测器的线性离散信息融合预见控制算法》一文中研究指出线性离散信息融合预见控制算法本质上是一种状态反馈最优控制算法,针对实际工程中部分状态不易直接测量的问题,研究了基于状态观测器的线性离散信息融合预见控制算法,并证明了在该算法中运用观测器设计状态反馈仍然具有分离特性,控制律和观测器的设计互不影响。通过将观测器的所有极点配置到原点,可以让观测状态的初始估计误差快速收敛。基于吊车系统的仿真研究表明了运用观测器设计信息融合预见控制系统的有效性。(本文来源于《航天控制》期刊2018年05期）
邵一帆,高姝洁[8]（2018）在《基于内模方法的离散时间不确定系统的鲁棒预见控制》一文中研究指出本文主要研究了基于周期信号的离散时间不确定系统的鲁棒预见控制问题。首先针对离散时间不确定系统,通过向前差分,构造包含状态向量、输入向量以及可预见目标值信号的扩大误差系统,该过程中利用内模方法的假设引入另一状态量处理周期性目标信号。然后针对该扩大误差系统的闭环系统,引入Lyapunov函数,并通过线性矩阵不等式(LMI)方法,得到扩大误差系统的鲁棒控制器。这个控制器就是原系统的一个鲁棒预见控制器。数值仿真结果表明了本文所得结论的正确性和有效性。(本文来源于《科技视界》期刊2018年20期）
孟宇,汪钰,顾青,白国星[9]（2018）在《基于预见位姿信息的铰接式车辆LQR-GA路径跟踪控制》一文中研究指出针对铰接式车辆的特殊转向结构和行驶特性,为提高其路径跟踪控制精度和反应速度,提出了一种基于预见信息的线性二次型最优控制(Linear quadratic regulator,LQR)策略,并应用遗传算法(Genetic algorithm,GA)对状态量权重矩阵进行优化求解,获得最优LQR状态反馈控制器,实现铰接式车辆精确路径跟踪控制,由位置偏差、行驶方位偏差和曲率偏差来反映控制效果。ADAMS-Matlab/Simulink联合仿真结果:位置偏差为0.03 m,偏差误差为1.3%,行驶方位偏差误差为0.19%,曲率偏差收敛于0.003 m-1。联合仿真和试验验证结果表明,所提出的控制方法可有效提高控制精度,实现铰接式车辆的精确、稳定路径跟踪。(本文来源于《农业机械学报》期刊2018年06期）
卢延荣[10]（2018）在《多智能体系统的协调预见跟踪控制》一文中研究指出预见控制因其深刻的应用背景而得到了广泛的关注.近年来,更是与不同控制系统相结合取得了长足的发展.本文在预见控制理论和多智能体系统的协调控制理论的基础上,系统地研究了多智能体系统的协调预见跟踪控制问题.主要内容如下:(一)研究了连续时间多智能体系统在有向图上的协调最优预见跟踪控制问题.首先将领导者输出信号可预见的协调跟踪问题转化为一个增广系统的最优调节问题.其次应用标准的连续时间线性系统最优预见控制的结果得到增广系统的控制器,从而得到多智能体系统包含全局输出误差积分和预见补偿作用的状态反馈控制器.最后在证明增广系统可镇定与可检测条件成立的基础上,给出了多智能体系统实现最优跟踪一致性的充分条件.(二)研究了离散时间多智能体系统的协调最优预见跟踪问题.在互联拓扑包含一棵有向生成树的条件下,首先利用状态增广技术把协调跟踪问题转化为一个增广系统的全局最优调节问题.其次应用离散时间线性二次型调节理论的相关结果,给出了使闭环增广系统渐近稳定的控制器.最后由此得到了原系统实现跟踪一致性的全局最优预见控制器.(叁)研究了领导者输出为振幅不减小参考信号的协调全局最优预见跟踪问题.首先引入一类分布式的内模,将通信拓扑为含有一棵生成树的协调跟踪问题转化为增广系统的全局最优调节问题.其次应用标准的线性二次型最优预见控制理论,获得了保证增广系统渐近稳定的最优控制器.在证明控制器存在性的基础上,给出了使原始问题可解的充分条件,同时获得了多智能系统具有全局输出误差积分和预见补偿的协调全局最优控制器.(四)研究了上述问题的离散时间情形.首先引入基于预见信息的辅助系统和一类分布式的内模,为每个跟随者建立了一个增广系统.这样便于将协调预见跟踪问题表述为分布式输出调节问题进行处理.其次在证明分布式输出调节问题的可解性和增广系统的可镇定性的基础上,推导出了保证每个跟随者的输出渐近跟踪可预见领导者输出的充分性条件.同时借助于离散时间代数Riccati方程,设计了具有虚拟调节输出积分和预见前馈补偿的分布式动态状态反馈控制律.(五)考虑了连续时间广义多智能体系统的协调最优预见跟踪问题.在有向图包含一棵生成树的假设下,运用无环的假设和状态增广技术,能够证明协调跟踪问题等价于一簇低维广义增广子系统的局部最优调节问题.为设计分布式的最优预见控制器,首先应用受限系统等价技术和预见控制理论获得了降阶正常子系统的最优预见控制器;其次利用受限等价逆关系构造性地导出了基于原始系统矩阵的分布式控制器,同时给出了一个满足广义代数Riccati方程的精确容许解.在证明分布式控制器能够渐近镇定广义增广子系统的基础上,提出了实现全局协调预见跟踪的充分性条件.(本文来源于《北京科技大学》期刊2018-06-06）
预见控制论文开题报告
（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：
为了在合理评估防洪风险的条件下提高洪水资源利用率,以潘口水库为算例,首先考虑为下游水库预留的防洪库容具有重迭使用的空间,对其汛期运行水位值进行了优化;其次利用预报预泄法建立模型,推求汛期运行水位动态控制域的上限值;最后重点考虑洪水预见期的动态变化,求解基于风险分析的动态控制域。计算得出,水库汛期运行水位可由原来的347.60 m提高至350.50 m,考虑洪水预见期的变动区间为[3, 6] h,以0.5 h为间隔,最终求得的汛期运行水位动态控制域为[350.50, 351.40] m,相应的发电效益可以分别提高0.19亿kW·h至0.25亿k W·h。结果表明,在综合考虑防洪安全与兴利蓄水的条件下,依据所提出的方案对潘口水库进行汛期运行水位动态控制是合理可行的。
（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。
预见控制论文参考文献
[1].卢延荣,徐正光,裴梦彤.离散时间多采样率系统的预见跟踪控制:基于内模的方法[C].第叁十八届中国控制会议论文集（7）.2019
[2].张验科,张佳新,俞洪杰,纪昌明.考虑动态洪水预见期的水库运行水位动态控制[J].水力发电学报.2019
[3].于晓.几类非线性系统的预见控制[D].北京科技大学.2019
[4].范蓉,王为群,姚娟.由Roesser模型描述的2D离散系统预见跟踪控制[J].南京理工大学学报.2019
[5].李相儒,米根锁.基于最优预见控制的高速列车速度控制器研究[J].测控技术.2019
[6].米根锁,李相儒.扰动观测器在列车速度预见跟踪控制中的应用[J].机械科学与技术.2019
[7].高春雷,赵宾,胡洲.基于观测器的线性离散信息融合预见控制算法[J].航天控制.2018
[8].邵一帆,高姝洁.基于内模方法的离散时间不确定系统的鲁棒预见控制[J].科技视界.2018
[9].孟宇,汪钰,顾青,白国星.基于预见位姿信息的铰接式车辆LQR-GA路径跟踪控制[J].农业机械学报.2018
[10].卢延荣.多智能体系统的协调预见跟踪控制[D].北京科技大学.2018
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