小波基函数提升预测函数控制的性能与快速性

本文主要探讨了一种创新的预测函数控制策略——基于小波基函数的预测函数控制（Predictive Functional Control Based on Wavelet Function）。传统的预测函数控制(PFC)方法在处理系统控制时存在局限性，即它仅能对预测时域内的有限几个点进行精确拟合，而忽视了整个预测时域的整体误差性能优化，这可能导致系统的控制品质下降。 小波函数作为基础工具被引入到这种新型控制方法中。小波具有紧支局部性和多尺度分析特性，使得基函数的数量和位置可以根据系统的具体需求进行灵活配置。这种方法的优势在于，它能够兼顾整体误差的优化，确保预测精度，同时特别强调对重要拟合点的逼近，从而实现优化变量的有效集结。通过这种设计，该方法在保证控制性能的同时，提高了系统的响应速度和抗干扰能力。 论文作者郑军、颜文俊和诸静分别来自浙江大学电气工程学院，他们的研究背景涵盖了小波分析、系统建模和预测控制等领域。他们通过对国家自然科学基金项目的支持进行深入研究，提出了这个改进的PFC算法。文章指出，与传统PFC相比，基于小波基函数的预测函数控制在快速系统应用中展现出更好的适应性和稳定性，具有广阔的前景。 关键词包括小波函数、预测函数控制、加权最小二乘法以及集结优化，这些核心概念在文章中起着关键作用，共同构成了研究的核心内容。该研究成果不仅提升了预测控制的精度和效率，也为控制理论和实践提供了新的思考角度，特别是在处理动态变化和复杂环境下的系统控制问题上。通过理论分析和实际仿真实验，研究人员验证了新方法的有效性和实用性。