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改进版的标题可以是:“多种变量下的广义预测控制”

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简介:
本研究提出了一种在多变量条件下优化的广义预测控制方法,旨在提高复杂系统中的控制精度和响应速度。 针对工业过程中常见的非线性、慢时变及多变量耦合等问题,在西门子S7-300 PLC上设计了一款通用型的多变量广义预测控制算法模块。首先,选择并分析了一种广义预测隐式算法,初步验证了其在控制系统中的性能以及移植到PLC上的可行性。

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  • :“广
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    本研究提出了一种在多变量条件下优化的广义预测控制方法,旨在提高复杂系统中的控制精度和响应速度。 针对工业过程中常见的非线性、慢时变及多变量耦合等问题,在西门子S7-300 PLC上设计了一款通用型的多变量广义预测控制算法模块。首先,选择并分析了一种广义预测隐式算法,初步验证了其在控制系统中的性能以及移植到PLC上的可行性。
  • multi-variable-GPC.zip_GPC_广_
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    本资源为MATLAB实现的多变量广义预测控制(GPC)工具包,适用于复杂工业过程中的先进控制系统设计与仿真研究。 该代码教程详细描述了如何编写多变量广义预测控制及其算法的应用。
  • :“基于模型MMC-HVDC
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    本研究提出了一种基于模型预测控制策略的MMC-HVDC系统控制方法,显著提升了系统的动态响应速度和稳定性。 MMC-HVDC的Matlab仿真研究采用了模型预测控制方法,并且论文中的理论分析与仿真实验结果相互对应。
  • :“二阶广积分型数字锁相环”
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    本研究提出了一种改进的二阶广义积分型数字锁相环设计方案,有效提升了锁相环的性能和稳定性,在高速信号同步领域展现出了广阔的应用前景。 二阶广义积分锁相环算法参考代码适用于电网工频相位同步及单相电锁相应用。该代码包含.lib、.c 和 .h 文件,并且可以应用于DSP或STM32平台。
  • :“微软Ramdisk
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    这款软件是基于微软Ramdisk的增强版本,提供了更快速、高效的数据存储和读取解决方案。它能够大幅提升电脑运行速度,并支持多种高级功能配置。 网友gavotte开发的Ramdisk是从微软的Ramdisk改写的版本,完全免费,并支持Windows 2000及以上操作系统。该内存盘容量几乎没有限制,并且经过朋友们长期使用后证明非常稳定。我在原英文版的基础上将其汉化为简体中文,并做了一些细节调整以方便大家使用。特别提供了详细的使用说明。
  • :“时频域Gabor换”
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    本研究探讨了时频域分析中的Gabor变换技术,提出并验证了一系列改进方法,提升了信号处理与信息提取的精度和效率。 函数 [tfr,dgr,gam]=tfrgabor(sig,N,q,h,trace) 定义了信号的Gabor表示方法。 [TFR,DGR,GAM] = TFRGABOR(SIG,N,Q,H,TRACE) 计算给定合成窗H和时间-频率平面中矩形网格大小为(N,M)下的信号X的Gabor表示。M和N必须满足以下条件: N1 = M * N / Q 其中,N1等于信号长度(length(X)),Q是一个对应于过采样程度的整数。 参数说明如下: - SIG:要分析的信号。 - N:时间轴上的Gabor系数数量,且SIG的长度必须是N的倍数。 - Q:过采样的程度;Q应为N的一个除数。 - H:合成窗,默认使用高斯窗口。H的长度应当尽可能接近于N,并且不小于N。需要注意的是,H需要具有单位能量并且居中对齐。 - TRACE:如果设置非零值,则显示算法执行过程。 输出参数如下: - TFR:Gabor系数的平方模。 - DGR:复数形式的Gabor系数。 - GAM:与窗函数H相关的双正交(共轭框架)窗口。
  • :“基于GM(1,1)灰色模型”
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    本研究提出了一种优化版的GM(1,1)灰色预测模型,通过改进微分方程求解方法和参数优化技术,显著提升了预测精度与稳定性。该模型适用于小样本数据的精准预测,在经济、环境等领域展现出广泛应用潜力。 灰色预测GM(1,1)模型的C#代码可以作为改进原始数据进行预测的一个良好示例。这段文字展示了如何利用该模型来进行有效的数据分析和预测工作。
  • 广.rar
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    本资料包聚焦于广义预测控制领域,包含理论基础、算法设计及应用案例等内容,旨在为研究者和工程技术人员提供全面的学习与参考资源。 广义预测控制技术最初由Clarke及其合作者在1987年提出,它采用传统的参数模型(如CARIMA模型),这些模型的参数数量较少,在处理过程参数缓慢变化的系统时易于在线估计参数。由于引入了不相等的预测水平和控制水平,该方法具备预测模型、滚动优化及反馈校正三个基本特征,并展现出优良的控制性能,因此被认为是具有代表性的预测控制算法之一。基于MATLAB进行广义预测控制项目的研究中,采用GPC算法进行仿真并调整预测时域P与控制时域M的不同取值大小来进行性能分析。这些研究具有很高的参考价值。
  • MGPC
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    《多变量的MGPC预测控制》一文探讨了基于模型的广义预测控制(MGPC)在处理复杂系统中的应用,特别关注于多变量系统的优化与控制策略。通过引入先进的算法和数学建模技术,文章深入分析了如何有效应对工业过程控制中常见的挑战,如不确定性、非线性和时变特性等。此外,文中还讨论了MGPC方法的优势及其在改善生产效率和产品质量方面的潜力,为工程实践提供了 多变量广义预测控制的MATLAB程序调试运行成功。
  • GPC在线_GPC_广_广_gpc
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    简介:GPC(Generalized Predictive Control)是一种先进的工业过程控制系统,通过预测未来行为来优化当前操作。广泛应用于自动化领域以提升系统稳定性与效率。 广义隐式预测控制的MATLAB实现方法探讨了如何在MATLAB环境中应用该控制策略,并提供了相应的技术细节和实践指导。这种方法适用于需要精确控制系统行为的研究者和技术开发人员,能够帮助他们有效地模拟与分析复杂系统的行为模式。