JPH0192801A - プラントの適応制御方法 - Google Patents
プラントの適応制御方法Info
- Publication number
- JPH0192801A JPH0192801A JP24971087A JP24971087A JPH0192801A JP H0192801 A JPH0192801 A JP H0192801A JP 24971087 A JP24971087 A JP 24971087A JP 24971087 A JP24971087 A JP 24971087A JP H0192801 A JPH0192801 A JP H0192801A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- plant
- gain
- mem
- stochastic
- matrix
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は、確率的不規則信号からなる外乱の発生に対し
、これを補償する如き出力を発生するプラントの前記外
乱の変動に対する適応制御方法に関するものでｓｂ、更
に詳しくは、かかるプラントをオンラインで適応制御す
る際に、外乱である確率的不規則信号のＭＥＭ（最大エ
ントロピー法）スペクトルを求め、これからプラントの
とるべき伝達行列と外乱行列を推定することによシ該プ
ラントのとるべき最適ゲインを決定し、決定された該最
適ゲインに前記プラントのゲインを切り替えるようにし
たプラントの適応制御方法に関するものである。
、これを補償する如き出力を発生するプラントの前記外
乱の変動に対する適応制御方法に関するものでｓｂ、更
に詳しくは、かかるプラントをオンラインで適応制御す
る際に、外乱である確率的不規則信号のＭＥＭ（最大エ
ントロピー法）スペクトルを求め、これからプラントの
とるべき伝達行列と外乱行列を推定することによシ該プ
ラントのとるべき最適ゲインを決定し、決定された該最
適ゲインに前記プラントのゲインを切り替えるようにし
たプラントの適応制御方法に関するものである。
確率的不規則信号からなる外乱に対し、これを補償する
出力を発生することのできるプラントの動特性は、一般
に次のような状態方程式にて表すことができる。
出力を発生することのできるプラントの動特性は、一般
に次のような状態方程式にて表すことができる。
ｄｘ／ｄｔ＝Ａｘ＋Ｂｕ＋ｓω ＋・＋＋＋
＋ （１）−Ｃｘ ここでＸは、多数のプラント状態量ベクトルであシ、Ｕ
は操作量ベクトル、ωは、正規性白色雑音、ｙは、出力
ベクトルである。
＋ （１）−Ｃｘ ここでＸは、多数のプラント状態量ベクトルであシ、Ｕ
は操作量ベクトル、ωは、正規性白色雑音、ｙは、出力
ベクトルである。
ただし、 Ａ：伝達行列
Ｂ：制御行列
Ｓ：外乱行列
Ｃ：出力行列
多数のプラント状態量ベクトルＸを用いてプラントを制
御する場合、多数の状態フィードバックゲインＫを定め
る必要がある。その１つの方法として、確率型最適多数
制御理論によシ、Ｊ＝Ｅ（ｆ（ｘＴＱｘ＋ｕＴＲｕ）ｄ
ｔ） ・・・・・（２）の如く表される二乗積分形に
よる期待値Ｅの評価関数Ｊを極小化するように、フィー
ドバックゲインＫが算定される。（Ｑ、！：Ｒは、制御
性能の重みを表す定数行列）。即ち、最適ゲインは、次
の（６）式のリカツチ方程式を解くことで求められる。
御する場合、多数の状態フィードバックゲインＫを定め
る必要がある。その１つの方法として、確率型最適多数
制御理論によシ、Ｊ＝Ｅ（ｆ（ｘＴＱｘ＋ｕＴＲｕ）ｄ
ｔ） ・・・・・（２）の如く表される二乗積分形に
よる期待値Ｅの評価関数Ｊを極小化するように、フィー
ドバックゲインＫが算定される。（Ｑ、！：Ｒは、制御
性能の重みを表す定数行列）。即ち、最適ゲインは、次
の（６）式のリカツチ方程式を解くことで求められる。
プラントの動特性が、ある定常不規則信号を対象とした
ものである場合は、Ａ、Ｂ、Ｓ、Ｑ、Ｒは変らないので
一度上式を反復計算すれば、最適ゲインが求められこの
一定ゲインを常時使用すれば良い。なお、Ｐは共分散マ
トリックスであ）、記号Ｔを付けて転置行列を示す。
ものである場合は、Ａ、Ｂ、Ｓ、Ｑ、Ｒは変らないので
一度上式を反復計算すれば、最適ゲインが求められこの
一定ゲインを常時使用すれば良い。なお、Ｐは共分散マ
トリックスであ）、記号Ｔを付けて転置行列を示す。
なお、このような技術分野の基礎知識を記述した書物と
しては、社団法人・電気学会発行の大学講座［自動制御
理論］を挙げることができる。
しては、社団法人・電気学会発行の大学講座［自動制御
理論］を挙げることができる。
プラントの動特性が非定常な確率的不規則信号を対象と
したものである場合は、伝達行列Ａ、外乱行列Ｓが時系
列的に変更されない一定の最適ゲインをとるのでは、制
御の追従が不能になる場合がある。よって、オンライン
の最適ゲイン計算によってプラント適応制御に適応制御
させる場合には、確率的不規則信号を入力とするＡとＳ
行列推定、並びに最適ゲインの計算の亮速化が必要であ
る。
したものである場合は、伝達行列Ａ、外乱行列Ｓが時系
列的に変更されない一定の最適ゲインをとるのでは、制
御の追従が不能になる場合がある。よって、オンライン
の最適ゲイン計算によってプラント適応制御に適応制御
させる場合には、確率的不規則信号を入力とするＡとＳ
行列推定、並びに最適ゲインの計算の亮速化が必要であ
る。
従来の計算では、定常な確率的不規則信号を対象として
いるために、Ａ、Ｂ、Ｓは固有の行列であシ、非定常な
確率的不規則信号を制御対象としていなかった。例えば
、アーク炉並びに圧延機等によフ発生する無効電力変動
（ΔＱ）は、特にアーク炉の場合、溶解期と精錬期とで
操業状態がランダムに変化するので、炉内部の電極状態
が確率的に不規則な挙動を示し、非定常な特性を持ち外
乱となる。よって、一定の最適ゲインを維持するだけで
は、かかる外乱を補償するための制御の追従が不可能に
ｌ）、オンライン制御に支障を来す。
いるために、Ａ、Ｂ、Ｓは固有の行列であシ、非定常な
確率的不規則信号を制御対象としていなかった。例えば
、アーク炉並びに圧延機等によフ発生する無効電力変動
（ΔＱ）は、特にアーク炉の場合、溶解期と精錬期とで
操業状態がランダムに変化するので、炉内部の電極状態
が確率的に不規則な挙動を示し、非定常な特性を持ち外
乱となる。よって、一定の最適ゲインを維持するだけで
は、かかる外乱を補償するための制御の追従が不可能に
ｌ）、オンライン制御に支障を来す。
従って本発明の目的は、アーク炉よシ発生する無効電力
変動ΔＱのような外乱としての非定常な確率的不規則信
号からそれを補償する出力を発生するプラントのＡ、Ｓ
行列を推定し、該プラントのとるべき最適ゲインを計算
して該最適ゲインにプラントのゲインを切り替えること
によシ、プラント適応制御をオンラインで有効に動作さ
せることのできるプラントの適応制御方法を提供するこ
とにある。
変動ΔＱのような外乱としての非定常な確率的不規則信
号からそれを補償する出力を発生するプラントのＡ、Ｓ
行列を推定し、該プラントのとるべき最適ゲインを計算
して該最適ゲインにプラントのゲインを切り替えること
によシ、プラント適応制御をオンラインで有効に動作さ
せることのできるプラントの適応制御方法を提供するこ
とにある。
上記目的は、確率的不規則信号からなる外乱の発生に対
し、これを補償する出力を発生するためのプラントを、
多数の状態量を用いてオンラインで適応制御する際に、
確率的不規則信号のＭＥＭスペクトルの演算データから
、プラントのＡｔＳ行列を推定して最適ゲイ、ンを求め
、得られた最適ゲインにプラントのゲインを絶えず切り
替えていくことによシ達成される。
し、これを補償する出力を発生するためのプラントを、
多数の状態量を用いてオンラインで適応制御する際に、
確率的不規則信号のＭＥＭスペクトルの演算データから
、プラントのＡｔＳ行列を推定して最適ゲイ、ンを求め
、得られた最適ゲインにプラントのゲインを絶えず切り
替えていくことによシ達成される。
確率的不規則変動信号を所定周期をもって測定し、その
都度ＭＥＭ法によ！りＭＥＭスペクトルの計算を行うと
ともに、各ＭＥＭスペクトルの観測点から、所定周波数
におけるＭＥＭスペクトルのデータを任意に抽出して、
ＭＥＭスペクトルの近似関数を非線形パラメータ推定法
によシ求め、近似関数から成る遅れの成型フィルタに変
換しそのゲインと時定数を求め、更に、成型フィルタか
ら、伝達行列Ａ、外乱行列Ｓの要素を組み替えることで
、最適ゲインを所定周期ごとに計算し、確率的不規則信
号の特性に追従する最適ゲインを決定し、決定された該
最適ゲインにプラントのゲインを切り替えることでプラ
ントの適応制御をオンラインで実施できるようにする。
都度ＭＥＭ法によ！りＭＥＭスペクトルの計算を行うと
ともに、各ＭＥＭスペクトルの観測点から、所定周波数
におけるＭＥＭスペクトルのデータを任意に抽出して、
ＭＥＭスペクトルの近似関数を非線形パラメータ推定法
によシ求め、近似関数から成る遅れの成型フィルタに変
換しそのゲインと時定数を求め、更に、成型フィルタか
ら、伝達行列Ａ、外乱行列Ｓの要素を組み替えることで
、最適ゲインを所定周期ごとに計算し、確率的不規則信
号の特性に追従する最適ゲインを決定し、決定された該
最適ゲインにプラントのゲインを切り替えることでプラ
ントの適応制御をオンラインで実施できるようにする。
第１図は、本発明の一実施例としてのプラント適応制御
方法を示すブロック図でらる。
方法を示すブロック図でらる。
同図において、１はプラントでラル、例えば無効電力補
償装置である。Ｕは操作量であシ、たとえばサイリスタ
位相制御リアクトル（ＴＣＲ）を操作端とする装置の場
合は、無効電力補償操作指令呟が選ばれる。ｙは制御法
で１）、例えば、無効電力補償装置の場合には、ＴＣＲ
出力値である。
償装置である。Ｕは操作量であシ、たとえばサイリスタ
位相制御リアクトル（ＴＣＲ）を操作端とする装置の場
合は、無効電力補償操作指令呟が選ばれる。ｙは制御法
で１）、例えば、無効電力補償装置の場合には、ＴＣＲ
出力値である。
Ｘは状態量であ）、例えば無効電力補償装置の場合には
、系統電圧、ｌＯＨ２近膀の電圧変動信号（ΔＶＩＯ）
、並列負荷の無効電力、アクティブフィルタ出力等が選
ばれる。ｉた、２は伝達行列、外乱行列推定部（Ａ、Ｓ
推定部）、３はゲイン要素、４は最適ゲイン計算部、５
は最適ゲイン記憶部、６はプラント動特性変動検出部で
ある。
、系統電圧、ｌＯＨ２近膀の電圧変動信号（ΔＶＩＯ）
、並列負荷の無効電力、アクティブフィルタ出力等が選
ばれる。ｉた、２は伝達行列、外乱行列推定部（Ａ、Ｓ
推定部）、３はゲイン要素、４は最適ゲイン計算部、５
は最適ゲイン記憶部、６はプラント動特性変動検出部で
ある。
この検出部６は、例えばプラント１が無効電力補償装置
の場合は、系統リアクタンス、電圧、電力を検出し、最
適ゲイン計算部４はこれらの検出値とＡ、Ｓ推定部２か
らの伝達行列と外乱行列の推定値Ａ、Ｓから可変最適ゲ
インを求め、ゲイン要素３に与える。なお、適応制御が
有効となるのは、非定常な確率的不規則信号が常時生じ
ていて最適ゲインを常に計算し直さなくてはならない時
であシ、最適ゲイン記憶部５に前回の周期において計算
した最適ゲインを次回まで記憶しておくことによ）、常
時最適ゲインを維持することが可能になる。
の場合は、系統リアクタンス、電圧、電力を検出し、最
適ゲイン計算部４はこれらの検出値とＡ、Ｓ推定部２か
らの伝達行列と外乱行列の推定値Ａ、Ｓから可変最適ゲ
インを求め、ゲイン要素３に与える。なお、適応制御が
有効となるのは、非定常な確率的不規則信号が常時生じ
ていて最適ゲインを常に計算し直さなくてはならない時
であシ、最適ゲイン記憶部５に前回の周期において計算
した最適ゲインを次回まで記憶しておくことによ）、常
時最適ゲインを維持することが可能になる。
第２図はＡ、 Ｓ推定部２の具体例を示すブロック図、
第３図はその動作を説明するための各部波形図である。
第３図はその動作を説明するための各部波形図である。
なお第２図において、２１は平均値除去部、２２は予測
誤差フィルター演算部、２３はレビンソン法演算部、２
４はＦＰＥ演算部、２５はＭＥＭスペクトル演算部、２
６は非線形パラメータ推定部、２７は変換部である。
誤差フィルター演算部、２３はレビンソン法演算部、２
４はＦＰＥ演算部、２５はＭＥＭスペクトル演算部、２
６は非線形パラメータ推定部、２７は変換部である。
第６図（イ）は、確率的不規則信号を示し、計算部２４
は、不規則信号の各周波数ｆｉにおけるＭＥＭスペクト
ルΦＭ ｉ （ｆ ）を第６図（ロ）の如く計算する。
は、不規則信号の各周波数ｆｉにおけるＭＥＭスペクト
ルΦＭ ｉ （ｆ ）を第６図（ロ）の如く計算する。
第３図（ロ）の０Ｍ１ （ｆ）、０Ｍ２（ｆ）、０Ｍ５
Ｃｆ）はそれぞれ同図（イ）の図示せざる成る区間Ｉ、
Ｉｆ、ＩＩＩに対応するＭＥＭスペクトルを示し、０Ｍ
１ （ｆ）、０Ｍ３（ｆ）は低周波成分が多く、Φ１２
（ｆ）は高周波成分が多いことを示している。
Ｃｆ）はそれぞれ同図（イ）の図示せざる成る区間Ｉ、
Ｉｆ、ＩＩＩに対応するＭＥＭスペクトルを示し、０Ｍ
１ （ｆ）、０Ｍ３（ｆ）は低周波成分が多く、Φ１２
（ｆ）は高周波成分が多いことを示している。
なお、ここまではデータ解析法で用いられる手法と同じ
であるが、ここではさらに非線形パラメータ推定部２６
によシ、各ＭＥＭスペクトルの演算データから、公知の
非線形パラメータ推定法によル成型フィルタの時定数を
計算し、変換部２７によシ先の（１）式における伝達行
列人、外乱行列Ｓの要素を成型フィルタの時定数の計算
値に従って修正し、これを推定ｉＡ、Ｓとして出力する
。
であるが、ここではさらに非線形パラメータ推定部２６
によシ、各ＭＥＭスペクトルの演算データから、公知の
非線形パラメータ推定法によル成型フィルタの時定数を
計算し、変換部２７によシ先の（１）式における伝達行
列人、外乱行列Ｓの要素を成型フィルタの時定数の計算
値に従って修正し、これを推定ｉＡ、Ｓとして出力する
。
なお△印は推定値でおることを示す。
このような、Ａ、Ｓ行列推定直によシ上記（１）式を変
、形すると、次の状態方程式が得られる。
、形すると、次の状態方程式が得られる。
ｄｘ／ ｄ ｔ −Ａｘ ＋ Ｂｕ ＋ Ｓω”・・（
４）ｙ＝Ｃｘ ただし・ ｔ：伝達行列推定値 Ｓ：外乱行列推定値 また、上記（５）式で述べたリカッチ方程式を変形し、
次の（５）式を得る。
４）ｙ＝Ｃｘ ただし・ ｔ：伝達行列推定値 Ｓ：外乱行列推定値 また、上記（５）式で述べたリカッチ方程式を変形し、
次の（５）式を得る。
上記（５）式を解くことによシ得られるＰを用いて、次
の（６）式でＡ、Ｓ行列推定直による最適ゲインＫが周
期ΔＴごとに求められる。
の（６）式でＡ、Ｓ行列推定直による最適ゲインＫが周
期ΔＴごとに求められる。
Ｔ△ −１Ｔ△へ
に−（Ｑ＋Ｂ ＰＢ） Ｂ ＰＡ ・・・・・
・（６）状態ｆｔｘの個数をｎ、操作量Ｕの個数ｆｍと
すこのようにすれば、第３図（ハ）に実線で示される確
率的不規則信号に対し、プラント出力ｙを同図に点綜で
示す如く追従させることが可能となシ、両者の誤差を減
少させることができる。
・（６）状態ｆｔｘの個数をｎ、操作量Ｕの個数ｆｍと
すこのようにすれば、第３図（ハ）に実線で示される確
率的不規則信号に対し、プラント出力ｙを同図に点綜で
示す如く追従させることが可能となシ、両者の誤差を減
少させることができる。
本発明によれば、確率的不規則信号からなる外乱の発生
に対し、とれを補償する出力を発生するプラントを適応
制御する際、確率的不規則信号のＭＥＭスペクトルを掌
め、それからプラントの伝達行列と外乱行列を推定し、
これによシ最適ゲインを決定し、決定された最適ゲイン
へのプラントのゲイン切替を行なうようにしたので、確
率的不規則信号とプラント出力（補償出力）との間の誤
差を減少させることができ、オンライン動作が可能にな
るという利点がちる。
に対し、とれを補償する出力を発生するプラントを適応
制御する際、確率的不規則信号のＭＥＭスペクトルを掌
め、それからプラントの伝達行列と外乱行列を推定し、
これによシ最適ゲインを決定し、決定された最適ゲイン
へのプラントのゲイン切替を行なうようにしたので、確
率的不規則信号とプラント出力（補償出力）との間の誤
差を減少させることができ、オンライン動作が可能にな
るという利点がちる。
第１図は本発明の一実施例としてのプラントの適応制御
方法を示すブロック図、第２図は伝達行列、外乱行列推
定部の具体例を示すブロック図、第３図は第２図の動作
を説明するために各部波形図、である。 符号説明 １・・・・・・プラント、２・・・・・・伝達行列、外
乱行列推定部（Ａ、Ｓ推定部）、３・・・・・・ゲイン
要素、４・・・・・・最適ゲイン計算部、５・・・・・
・最適ゲイン記憶部、６・・・・・・プラント動特性変
動検出部、２１・・・・・・平均値除去部、２２・・・
・・・予測誤差フィルター演算部、２３・・・・・・レ
ビンソン法演算部、２４・・・・・・ＦＰＥＪｆｆ算部
、２５・・・・・・ＭＥＭスペクトル演算部、２６・・
・・・・非線形パラメータ推定部、２７・・・・・・変
換部代理人 弁理士 並 木 昭 夫 代理人 弁理士 松 崎 清 ＷＥ ３ 因 （イ）１コ聯リテニ９ （石電方・白り、不°規促すイ
色号）（ロ） ＭＥＭス々クトル分Ｆｎ図 フ１ラント土Ｄイり号（６脳輸
方法を示すブロック図、第２図は伝達行列、外乱行列推
定部の具体例を示すブロック図、第３図は第２図の動作
を説明するために各部波形図、である。 符号説明 １・・・・・・プラント、２・・・・・・伝達行列、外
乱行列推定部（Ａ、Ｓ推定部）、３・・・・・・ゲイン
要素、４・・・・・・最適ゲイン計算部、５・・・・・
・最適ゲイン記憶部、６・・・・・・プラント動特性変
動検出部、２１・・・・・・平均値除去部、２２・・・
・・・予測誤差フィルター演算部、２３・・・・・・レ
ビンソン法演算部、２４・・・・・・ＦＰＥＪｆｆ算部
、２５・・・・・・ＭＥＭスペクトル演算部、２６・・
・・・・非線形パラメータ推定部、２７・・・・・・変
換部代理人 弁理士 並 木 昭 夫 代理人 弁理士 松 崎 清 ＷＥ ３ 因 （イ）１コ聯リテニ９ （石電方・白り、不°規促すイ
色号）（ロ） ＭＥＭス々クトル分Ｆｎ図 フ１ラント土Ｄイり号（６脳輸
Claims (1)
- １）確率的不規則信号からなる外乱の発生に対し、これ
を補償する如き出力を発生するプラントの前記外乱の変
動に対する適応制御において、前記確率的不規則信号を
所定周期毎に測定し、その測定値について最大エントロ
ピー法（ＭＥＭ）を用いてパワースペクトル密度の演算
処理を行い、得られたＭＥＭスペクトル演算データから
非線形パラメータ推定法に基づいて成形フィルタの伝達
関数を求めて前記プラントのとるべき伝達行列と外乱行
列を推定し、それに従つて前記プラントのとるべき最適
ゲインを決定し、決定された該最適ゲインに前記プラン
トのゲインを切り替えることを特徴とするプラントの適
応制御方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24971087A JPH0192801A (ja) | 1987-10-05 | 1987-10-05 | プラントの適応制御方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24971087A JPH0192801A (ja) | 1987-10-05 | 1987-10-05 | プラントの適応制御方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0192801A true JPH0192801A (ja) | 1989-04-12 |
Family
ID=17197049
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP24971087A Pending JPH0192801A (ja) | 1987-10-05 | 1987-10-05 | プラントの適応制御方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0192801A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5132897A (en) * | 1989-10-06 | 1992-07-21 | Carl Schenck Ag | Method and apparatus for improving the accuracy of closed loop controlled systems |
-
1987
- 1987-10-05 JP JP24971087A patent/JPH0192801A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5132897A (en) * | 1989-10-06 | 1992-07-21 | Carl Schenck Ag | Method and apparatus for improving the accuracy of closed loop controlled systems |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Hoang et al. | Design and analysis of an adaptive fuzzy power system stabilizer | |
| JP2008040733A (ja) | 無効電力制御装置及び無効電力補償装置 | |
| Ji et al. | DSP-based self-tuning IP speed controller with load torque compensation for rolling mill DC drive | |
| CN117810993A (zh) | 一种基于分布式调相机的新能源系统次同步振荡抑制方法 | |
| Aydın et al. | Determination of stability delay margins for multi-area load frequency control systems with incommensurate time delays through eigenvalue tracing method | |
| WO2020148808A1 (ja) | 電力変換器の制御装置 | |
| CA2010413C (en) | Method and device for stabilizing an electric supply system | |
| JPH0192801A (ja) | プラントの適応制御方法 | |
| Chang et al. | Time-optimal control of power systems requiring multiple switchings of series capacitors | |
| KR100897599B1 (ko) | 동적 임피던스의 실시간 예측을 이용하는 ｄｃ 파워서플라이 | |
| CN117411010B (zh) | 一种三相变压器控制方法 | |
| Billings et al. | Modelling a three-phase electric arc furnace: a comparative study of control strategies | |
| Curk et al. | Sliding mode control with perturbation estimation: application on DD robot mechanism | |
| CN113992042B (zh) | 一种应用于三相并网逆变器的定频模型预测控制方法 | |
| KR101762357B1 (ko) | 태양광 인버터 제어 장치 및 방법 | |
| Pattanayak et al. | Bandwidth based approach for mitigation of delay-cyberattacks of load frequency control via ladrc | |
| Ji et al. | DSP-based self-tuning IP speed controller and predictive current controller for rolling mill DC drive | |
| KR101572241B1 (ko) | 강건한 제어 성능을 갖는 제어시스템 | |
| JPH0415706A (ja) | モデル予測制御装置 | |
| Pakzad et al. | Stability criteria for a generator excitation system with fractional-order controller and time delay | |
| M'SAHLI et al. | Application of adaptive controllers for the temperature control of a semi-batch reactor | |
| CN111697864A (zh) | 基于球形解码算法的三相逆变器的预测控制方法 | |
| JPH0777490B2 (ja) | 確率システムの最適制御による無効電力補償方式 | |
| JPH0871627A (ja) | 制御装置 | |
| JPH0783541B2 (ja) | 変圧器の過負荷保護継電方式 |