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[发明专利]基于最小二乘法支持向量机的溶菌酶发酵过程中的广义预测方法-CN201410539842.4在审
发明人：朱湘临;岳海东;孙谧;嵇小辅;孙宇新 -专利权人：江苏大学
申请日： 2014-10-13 - 公布日： 2015-01-28 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于最小二乘法支持向量机的溶菌酶发酵过程中的广义预测方法，该预测控制包括以下步骤：建立非线性预测模型，利用罐发酵被筛选过的产率较高的生产数据对最小二乘法支持向量机进行训练；将输入输出的非线性预测模型实时线性化，设定参考轨迹，滚动优化控制器设计，将基于LS-SVM的溶菌酶发酵过程中的广义预测控制算法智能的嵌入到上位机中；本发明采用最小二乘法支持向量机和广义预测控制相结合，使得模型在求解过程中避免了求解耗时的QP将遗传算法和广义预测控制中的滚动优化相结合使得系统鲁棒性变强、能够有效克服系统滞后、干扰。
基于最小二乘法支持向量溶菌酶发酵过程中的广义预测方法

[发明专利]一种适用于多变量模型预测控制的分程控制实现方法-CN201610134804.X有效
发明人：邹涛;于海斌;孙浩杰;张鑫;庞强;李永民;王景扬;郑东梁;魏来星 -专利权人：中国科学院沈阳自动化研究所
申请日： 2016-03-09 - 公布日： 2019-12-10 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种适用于多变量模型预测控制的分程控制实现方法，包括以下步骤：对多输入多输出控制系统进行离线初始化；采用模型预测算法对系统进行在线分程控制。本发明在分程控制的各线性区间内根据各执行机构不同动作组合建立预测模型，每个控制周期内通过比较控制器的输出控制信号值与相应的中间阈值选择预测模型，利用动态矩阵控制算法计算出控制增量并施加到相应的执行机构执行动作本发明解决了控制过程中存在分程控制需求时多变量预测控制器的设计问题，提高了预测控制器的适用范围。
一种适用于多变模型预测控制程控实现方法

[发明专利]一种基于卡尔曼滤波观察器的广义预测控制方法及控制器-CN202210446910.7在审
发明人：陈霈;石祥建;管晓晨;杨玉;冯康康;蔡丹;李兵;娄清辉;李忠柱 -专利权人：南京南瑞继保电气有限公司;南京南瑞继保工程技术有限公司
申请日： 2022-04-26 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G05B11/42 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于卡尔曼滤波观察器的广义预测控制方法及控制器，根据预测控制模型、卡尔曼滤波初始参数、广义预测控制初始参数等信息对卡尔曼滤波模型和预测控制算法进行初始化；引入收缩因子对卡尔曼滤波参考模型精度进行修正；基于前一时刻控制输出和实测被控量对卡尔曼滤波模型输出进行观察，并更新卡尔曼滤波模型；用卡尔曼滤波模型观察输出替代实测被控量进行预测控制的偏差计算；基于被控量设定值和预测控制偏差进行广义预测控制计算，得到最终的控制量并下发给控制设备执行可以有效抑制当模型失配时所导致的系统波动甚至震荡，减少被控量的动态超调，缩短控制收敛时间，使被控量动态过程曲线更加平缓，提高预测控制的稳定性。
一种基于卡尔滤波观察广义预测控制方法控制器

[发明专利]一种网络数据延迟控制方法-CN202011562486.X在审
发明人：李锦基;黄永权;王勋;符伟杰;骆新坤;李明东 -专利权人：深圳市高德信通信股份有限公司
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： H04L12/841 文献下载
摘要：本发明专利涉及网络数据技术领域，尤其为一种网络数据延迟控制方法，包括控制端和被控对象端，其特征在于：控制端和被控对象端通过网络进行连接，控制端采用事件驱动，包括预测控制器，被控对象端采用时钟驱动，包括网络时延补偿器、被控对象和缓冲器，当控制器端收到反馈通道回传过来的数据时，事件被触发，控制器生成相应的预测序列；如果没有收到任何反馈数据，则控制器端处于闲置状态；本发明运用预测控制算法，采用多步测试、滚动优化和反馈校正等控制策略，通过优化控制序列来改善系统在拥堵环境下的控制效果，最后利用MATLAB对网络预测控制进行仿真验证，结果表明此预测控制算法能够极大改善网络时延下的控制输出效果。
一种网络数据延迟控制方法

[发明专利]一种基于改进的T-S模糊预测建模的火电机组机炉协调控制方法-CN201610035191.4有效
发明人：吕剑虹;阮浩;索明琛 -专利权人：东南大学
申请日： 2016-01-19 - 公布日： 2018-08-21 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进的T‑S模糊预测建模的火电机组机炉协调控制方法，首先，采用模糊聚类方法确立最优聚类数；其次，基于最小二乘法T‑S模糊模型后件参数的辨识；最后，设计多步预测控制器。预测算法本身实现了T‑S模糊建模和多步预测控制的有机融合，实现了机炉协调系统的预测控制，算法先进、预测精度高。
一种基于改进模糊预测建模火电机组协调控制方法

[发明专利]基于递减预测步长的模型预测控制方法-CN201910099061.0有效
发明人：杨玮林;金林成;许德智;颜文旭 -专利权人：江南大学
申请日： 2019-01-31 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于递减预测步长的模型预测控制方法。本发明一种基于递减预测步长的模型预测控制方法，其特征在于，包括：建立带扰动项的线性时不变系统模型、采用H∞型成本函数、引入具有先验状态记忆的仿射状态反馈控制律、提出递减步长模型预测控制算法、可行性和指定到达时间论证。本发明的有益效果：本发明在变步长预测控制基础上，将到达时间当作硬性约束，提出递减步长模型预测控制，保证了系统状态能够在指定时间内进入终端集，同时也减少了系统进入终端集的时间。
基于递减预测步长模型控制方法

[发明专利]基于模型预测控制算法的供热机组协调控制系统及其方法-CN202111177199.1在审
发明人：栾丛超;吴涛;杜保华;吴智群;张建刚;黄廷辉 -专利权人：西安热工研究院有限公司
申请日： 2021-10-09 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明提供了基于模型预测控制算法的供热机组协调控制系统及其方法，该协调控制系统借助线性化后的供热机组模型预测供热机组输出，并增设了模型预测控制器，通过模型预测控制器中的控制算法，在目标函数的约束下对供热机组输入进行滚动优化本发明能够实现多输入多输出的供热机组的协调控制，使供热机组输出准确、快速跟踪负荷指令，并减少给煤量的波动，达到节能减排的目的，并实现负荷指令的快速跟踪及机组的安全稳定运行。
基于模型预测控制算法供热机组协调控制系统及其方法

[发明专利]一种移动机器人视觉伺服跟踪预测控制方法-CN201810795014.5有效
发明人：俞立;陈旭;吴锦辉;刘安东;仇翔 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2018-07-19 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：一种移动机器人视觉伺服跟踪预测控制方法，包括以下步骤：1)考虑输入约束，将移动机器人视觉伺服跟踪控制问题建模成一类具有参数不确定的跟踪误差状态空间模型；2)设计预测性能指标函数；3)基于预测控制算法设计视觉伺服跟踪控制器；4)定义输入约束；5)设计伺服跟踪预测控制器。本发明提供了一种可以有效解决具有输入约束的移动机器人视觉伺服跟踪预测控制方法。
一种移动机器人视觉伺服跟踪预测控制方法

[发明专利]低负荷下锅炉负荷的多模型智能寻优预测控制方法-CN201711178276.9有效
发明人：李世建;钟声;罗云岭;丛述广;王越;李前胜;王彬;邵勇;严万国;王开明;滕可;时慧颖 -专利权人：华能国际电力股份有限公司大连电厂
申请日： 2017-11-23 - 公布日： 2020-04-03 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种低负荷下锅炉负荷的多模型智能寻优预测控制方法，具体是：步骤1：选取负荷点建立被控对象模型；步骤2：在各个负荷点根据被控对象模型设计预测控制器，进而得到预测控制器的最优控制增量；步骤3：若步骤2中的最优控制增量满足约束条件，则不需要进行处理，若不满足约束条件，则需采用粒子群算法寻求最优控制增量；步骤4：采用多模型预测控制，根据各子模型输出与实际输出的偏差用改进递推贝叶斯加权算法对各子控制器的输出进行加权通过本申请的自适应智能寻优控制技术，实现低负荷给煤经济掺烧条件下的机组稳定安全运行。
负荷锅炉模型智能预测控制方法

[发明专利]一种融合高斯过程的飞行器轨迹控制方法-CN202111437422.1在审
发明人：赵太飞;张倩;刘阳;郑博睿;敬天睿;王玮;张雯;朱鹏超 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合高斯过程的飞行器轨迹控制方法，包括以下三部分：三维数据收集、高斯过程建模和模型预测控制。该方法使用模型预测控制作为主控算法，同时融合高斯过程对下一时刻的过程进行预测，并将融合高斯过程的模型预测控制与四旋翼飞行器运动速度轨迹相结合，具有一定的高效性、精确性和实时性，通过本发明所提出的方法，飞行器轨迹跟踪误差能够有效减少本发明的飞行器轨迹模型预测控制方法通过对训练样本中数据集进行采样来降低模型预测控制过程中的优化难度，提高模型预测控制的稳定性。
一种融合过程飞行器轨迹控制方法

[发明专利]一种插电式混合动力车辆行驶工况的预测模型构建方法及车辆能量管理方法-CN201710909210.6有效
发明人：彭剑坤;何洪文;曹剑飞;卢兵;罗佳毅 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2017-09-29 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了插电式混合动力车辆行驶工况的预测模型构建方法以及基于该预测模型构建方法的插电式混合动力车辆能量管理方法，实现了基于模型预测控制能量管理策略的在线应用。基于模型预测的基本原理，通过改变预测的车辆未来行驶工况的时间尺度来实现对未来车速预测精度的控制，并将该变化预测时域的原则和动态规划算法引入模型预测控制的构架中，形成针对插电式混合动力汽车的变时域模型预测能量管理方法具体包括对模型预测控制在车辆实际行驶过程中运行可能出现的工况缺失问题的解决方案，实时预测过程预测精度的定义方式，通过主成分分析、聚类分析、相关性分析等构成的预测时域变换原则以及如何将上述原则和动态规划算法一并引入模型预测控制构架，形成基于变时域模型预测能量管理方法。
一种插电式混合动力车辆行驶工况预测模型构建方法能量管理

[发明专利]一种火电厂工控虚拟DCS网络安全实现方法及系统-CN202011344483.9在审
发明人：黄冠杰;任铄;车业蒙;郑宇辰;魏金秀 -专利权人：中国大唐集团科学技术研究院有限公司
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明公开一种基于预测控制的火电厂工控虚拟DCS网络安全实现方法，具体包括S1：创建虚拟DCS系统；S2：将预测控制算法加入所创建的虚拟DCS系统的控制功能模块得到基于预测控制的虚拟DCS系统；S3：对所创建的基于预测控制的虚拟DCS系统进行安全控制功能测试，确认测试结果；S4：对基于预测控制的虚拟DCS系统与DCS系统同步进行运行计算；S5：确定基于预测控制的虚拟DCS系统与DCS系统运行结果，确认所述结果是否一致；S6：当基于预测控制的虚拟DCS与真实DCS系统与运行结果一致时，判定系统安全，继续运行，本发明创建一个基于预测控制的虚拟DCS系统，通过对比动作、关键信号的一致性，解决了火电厂DCS系统遭受网络安全威胁的问题。
一种火电厂虚拟 dcs 网络安全实现方法系统

[发明专利]多变量非线性系统自适应均衡多模型分解控制方法-CN202010619020.2有效
发明人：杜静静;陈俊风;李建;姜学平 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开一种多变量非线性系统自适应均衡多模型分解及控制方法。针对非线性多变量系统的复杂性，首先利用基于间隙度量的网格化算法对多变量非线性系统进行网格化；其次利用基于间隙度量的多模型分解算法对多变量非线性系统进行分解；基于得到的每个子模型，利用预测控制算法设计预测控制器，最后利用梯形加权方式进行加权合成，对系统进行全局控制，得到多变量非线性系统的自适应均衡多模型分解及多模型预测控制器。本发明大大简化了分解和控制系统的步骤，提高了效率。
多变非线性系统自适应均衡模型分解控制方法

[发明专利]一种建筑空调制冷站系统预测控制方法-CN201910589020.X有效
发明人：魏东;何友全;葛莉 -专利权人：广州市特沃能源管理有限公司
申请日： 2019-07-02 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种建筑空调制冷站系统预测控制方法，构建了建筑空调系统负荷预测模型、空调制冷站系统预测模型、制冷站预测控制优化目标函数和预测控制系统优化算法，采用神经网络或者支持向量机来构建建筑空调系统负荷预测模型以及建筑空调制冷站系统预测模型基于预测控制滚动优化算法，对冷冻水供水温度、冷冻水泵频率或冷冻水流量、冷却水回水温度、冷却水泵频率或冷却水流量这四个现场控制器被控参数的最优设定值进行寻优计算，现场控制器通过闭环控制自动使被控变量跟上上述最优设定值
一种建筑空调制冷系统预测控制方法

[发明专利]一种模块化空调系统的室内热环境智能预测控制方法-CN202111488245.X在审
发明人：赵靖;吴怡冰;刘德涵 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-12-08 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06F30/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种模块化空调系统的室内热环境智能预测控制方法，智能预测控制系统由人工神经网络黑箱温度预测模型、空调系统热环境智能预测控制算法和模块化空调系统智能控制平台构成；模块化空调系统智能控制平台包括嵌入智能预测算法的控制柜与现有技术相比，本发明能够达成1)实现对系统未来的输出参数的准确在线预测，具有收敛速度快、求解质量高、鲁棒性好等优点；2)通过黑箱模型实现对不同类型建筑室内热环境的准确预测，具有自适应性，自组织和自学习能力强等优点；3)通过集成上述算法实现模块化空调系统的智能控制，使系统能够应对实际空调系统控制的不确定性和时变性。
一种模块化空调系统内热环境智能预测控制方法