本项目重点研究存在模型不确定性时的预测控制鲁棒设计问题,取得了以下成果; 一是指出五种创新的鲁棒设计方法,它们是;(1)频域方法;(2)鲁棒控制结构方法;(3)定量和定性信息结合的组合预测控制方法;(4)自学习神经网络方法;(5)基于自组织模型逻辑网络预测模型的预测控制方法。二是针对实际背景的特点提出了一些实用算法。三是将部分理论研究成果成功地应用到了欧共体在江苏的能源示范项目中,取得了可观的经济效益。(该项目已通过省级验收,获得好评)。同时在研究方法上,提出了定量和定性相结合进行鲁棒预测控制器设计方法,为进一步的深入研究提供了新思路和新方向,以上这些成果,具有重要的理论意义和应用前景。
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
玉米叶向值的全基因组关联分析
监管的非对称性、盈余管理模式选择与证监会执法效率?
粗颗粒土的静止土压力系数非线性分析与计算方法
基于LASSO-SVMR模型城市生活需水量的预测
宁南山区植被恢复模式对土壤主要酶活性、微生物多样性及土壤养分的影响
模型预测控制的内在鲁棒性研究
输出反馈鲁棒跟踪模型预测控制的理论和算法
交流电机强鲁棒性模型预测控制策略研究
基于鲁棒模型匹配方法的通用鲁棒补偿器设计