公开(公告)号：CN108459501A

公开(公告)日：2018-08-28

申请号：CN201810127389.4

申请日：2018-02-08

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 周颖 ,  李穆伟 ,  吴强

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种网络环境下的基于GA-POWELL算法的约束广义预测控制器，包括：设置算法初值，构建被控对象的受控自回归积分滑动平均模型；根据构建的受控自回归积分滑动平均模型，利用广义预测控制梯度下降法计算控制增量；判断所计算的控制增量是否满足约束条件，若约束满足条件则输出控制增量，并取其第一个元素；否则，将控制增量作为GA-POWELL算法的优化变量，利用GA-POWELL算法求得约束条件下的最优控制增量，并取其第一个元素；计算控制器下一时刻输出量反馈到控制系统中；重复步骤，直到控制系统停止工作。本发明克服了受约束优化问题处理的缺陷，具备结构简单、稳定性高、操作简单、移植性强等特点。

公开(公告)号：CN108388115A

公开(公告)日：2018-08-10

申请号：CN201810126756.9

申请日：2018-02-08

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 周颖 ,  吴强 ,  李穆伟

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种基于广义预测控制的NCS网络时延补偿方法，包括以下步骤：根据实际测得原始网络时延数据，建立人工神经网络模型并结合混沌纵横交叉的粒子群算法优化极限学习机的输入权值和阈值，以计算网络时延预测模型；选取网络控制系统中的网络时延，获得时延矩阵作为网络时延预测模型输入，由CC-SPO-ELM算法预测k时刻网络时延；并根据隐式广义预测控制采用最小二乘法对控制器参数进行辨识，通过IGPC的控制率，求得当前时刻控制量，且根据所预测得到的k时刻网络时延与采样周期之间的关系计算获得输出控制信号。本发明使用预测的结果结合隐式广义预测算法对未来控制量进行预测，对网络控制系统随机时延进行补偿，提高了网络控制系统信号的跟踪能力。

公开(公告)号：CN107015479A

公开(公告)日：2017-08-04

申请号：CN201710338725.5

申请日：2017-05-15

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 周颖 ,  孙超 ,  戴俊翔 ,  吴强 ,  李穆伟

IPC: G05B13/04

CPC classification number: G05B13/042

Abstract: 本发明公开了一种在网络控制系统下的广义预测控制器设计方法，包括以下步骤：将被控对象的数学模型表示为受控自回归积分滑动平均模型；利用广义预测控制算法建立原始控制器目标输出函数；定义被控对象所受的噪声和白噪声信号；且根据所述噪声参数的矩阵类型对建立的原始控制器目标输出函数更改；根据更改后的控制器目标输出函数计算和输出控制量至被控对象，以使得被控对象的输出平稳。本发明考虑了被控对象所受到的噪声影响，使得被控对象输出稳定，噪声得到补偿，可以在网络控制系统下使用广义预测控制器，且结构简单、稳定性高、操作简单、移植性强。