【摘 要】
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本文研究均值方差等概率特征为时变的非稳态非高斯离散随机系统的建模与预测控制。状态空间模型可以用于对该类系统建模,但需要使用Kalman滤波进行参数估计。然而,状态空间模
【机 构】
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大连理工大学电子信息与电气工程学部;
【基金项目】
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中央高校基本科学研究业务费专项基金(DTU14RC(3)036);辽宁省普通高等学校本科教育改革研究项目(UPRP20140232);大连理工大学教学改革项目(ZD2014017)资助项目
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本文研究均值方差等概率特征为时变的非稳态非高斯离散随机系统的建模与预测控制。状态空间模型可以用于对该类系统建模,但需要使用Kalman滤波进行参数估计。然而,状态空间模型的未知参数的个数将随着时间单调增加。为解决这一问题,本文提出广义时间序列(GTS)模型用于非稳态随机系统的建模。GTS实际上是一种可以预测时变概率分布的参数模型。而且,GTS不受高斯分布假设制约。基于GTS模型,提出了利用广义预测控制(GPC)算法进行预测控制。最后,将利用服从t-分布的仿真数据说明GTS建模和预测控制的可行性和有效性。
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