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基于卡尔曼预测估计器的输入加权预测控制算法
  • ISSN号:1003-4978
  • 期刊名称:《河南大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:O174.2[理学—数学;理学—基础数学]
  • 作者机构:[1]河南大学先进控制与智能信息处理研究所,河南开封475001
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60434020,60572051)
中文摘要:

针对噪声环境下输入带有约束的系统,传统的方法要处理一个二次规划问题.本文提出用最小化无约束二次性能指标得到的输入控制量的加权和代替该时刻的输入作用于系统.用这种方法将不存在不可行问题,使得控制输入的振荡范围减小,能大大减小违反约束的机率.仿真结果证明了算法的有效性.

英文摘要:

Aiming at the system of the input with constraints under noisy condition, the conventional method is necessary to solve a Quadratic Programming (QP) problem to which a new method is proposed. Available at each time of control inputs are calculated and made available at each time instant, the actual input applied being a weighted summation of the inputs within the set instead of the first element of the input vector. This can reduce the variation range of input greatly and the possibility of violating constraints. Computer simulation proves the effectiveness of the method presented.

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期刊信息
  • 《河南大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:河南省教育厅
  • 主办单位:河南大学
  • 主编:乔家君
  • 地址:河南省开封市明伦街85号
  • 邮编:475001
  • 邮箱:xbzrb@henu.edu.cn
  • 电话:0378-2860394
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-4978
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1100/N
  • 邮发代号:36-27
  • 获奖情况:
  • 河南省优秀科技期刊一等奖,河南省高校优秀自然科学学报,全国学术期刊规范执行优秀奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),德国数学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版)
  • 被引量:5635