李印坤
- 作品数：4 被引量：4H指数：1
- 供职机构：鲁东大学数学与信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于状态空间的有约束稳定广义预测控制
- 2010年
- 针对一类有约束的稳定广义预测控制问题,提出一种基于状态空间的稳定广义预测控制算法。首先通过传递函数的状态空间实现,得到被控对象的离散状态空间形式;然后引入Deadbeat状态反馈矩阵并给出约束条件的等价性定理,实现了约束条件的等价转化;最后通过等价约束条件优化性能指标函数求解控制律。仿真实例表明该方法具有良好的稳定性。
- 李印坤王丽丽
- 稳定广义预测控制理论研究
- 广义预测控制（GPC）自出现以来，就受到了国内外工业控制界的重视，成为研究领域最为活跃的一种预测控制算法，被看作是一种通用的控制器．然而，对于GPC算法，一直没有得到通用的稳定性结果。稳定广义预测控制（SGPC）就是针对...
- 李印坤
- 关键词：工业控制预测控制极点配置GPC算法
- 文献传递
- 不确定系统的稳定广义预测控制被引量：1
- 2010年
- 针对一类有界不确定线性离散被控对象,采用Min-Max优化方法,提出一种新的稳定广义预测控制(MMSGPC)算法。首先引入内模控制结构,将干扰和不确定性从被控对象中分离出来,并利用局部反环节对其进行补偿,然后采用Min-Max优化方法,将终端约束条件转化为有界不确定性最差情况对应的线性方程,最后通过引入矩阵的Moore-Penrose逆,得到了终端约束线性方程的通解,并结合性能指标函数求得了最优控制律。仿真实例验证了该方法的稳定效果。
- 刘晓华高荣李印坤
- 关键词：内模控制MOORE-PENROSE逆
- 不确定系统的稳定广义预测控制被引量：3
- 2009年
- 针对一类有界不确定线性离散被控对象,采用Min-Max优化方法,提出一种新的稳定广义预测控制(MMSGPC)算法。引入内模控制结构,将干扰和不确定性从被控对象中分离出来,并利用局部反环节对其进行补偿;采用Min-Max优化方法,将终端约束条件转化为有界不确定性最差情况对应的线性方程;通过引入矩阵的Moore-Penrose逆,得到了终端约束线性方程的通解,并结合性能指标函数求得了最优控制律。通过仿真实例验证了该方法的稳定效果。
- 李印坤刘晓华
- 关键词：内模控制MOORE-PENROSE逆
