微生物燃料电池的动态性能分析及其神经网络预测控制

微生物燃料电池（microbial fuel cell,MFC）反应底物浓度的控制问题是整个系统优化控制的重要环节,其控制效果的优劣对系统的输出电压有很大的影响。针对MFC输出电压在常规控制策略下超调量大和响应速度慢的特点,对MFC系统模型中输入量、控制量的变化对系统输出的影响进行动态仿真;将负载电流作为扰动量,提出了针对MFC系统阳极进料流量进行控制的神经网络预测控制策略。仿真结果表明,与PID控制方法相对比,利用神经网络预测控制策略的系统输出电压响应速度快且超调量小,其动态性能得到了较大的改善。     

一种快速抑制超调量的改进预测控制算法

由于求取广义预测控制律时需要解Diophanatine方程和计算逆矩阵,传统的广义预测控制难以适用于那些既要求超调量小又要求实时性高的领域。本文提出了一种能快速抑制超调量的改进预测控制算法,通过柔化控制增量算法以计算当前时刻的控制量,通过单值广义预测控制算法计算下一步控制增量并将之补偿当前控制量。仿真结果表明:本算法具有超调量小、动态响应速度快、鲁棒性好的优点。     

微生物燃料电池的动态性能分析及其神经网络预测控制

微生物燃料电池(microbial fuel cell,MFC)反应底物浓度的控制问题是整个系统优化控制的重要环节,其控制效果的优劣对系统的输出电压有很大的影响。针对MFC输出电压在常规控制策略下超调量大和响应速度慢的特点,对MFC系统模型中输入量、控制量的变化对系统输出的影响进行动态仿真;将负载电流作为扰动量,提出了针对MFC系统阳极进料流量进行控制的神经网络预测控制策略。仿真结果表明,与PID控制方法相对比,利用神经网络预测控制策略的系统输出电压响应速度快且超调量小,其动态性能得到了较大的改善。     

一种基于模型切换的加热炉炉温广义预测控制器设计方法

为改善加热炉炉温控制自动化程度低、控制品质差的问题,并兼顾加热炉对象强非线性的特点,设计了一种多层次多模型广义预测控制器。给出了该控制器的设计方法和参数。仿真结果和投运效果表明:该方案实施后,系统的响应速度加快,超调量减少,加热炉炉温的控制品质明显改善。     

最优自适应广义预测控制在常压加热炉中的应用

对常压加热炉的最优操作条件和最优自适应广义预测控制进行研究。维持过剩空气系数在最优值附近，能够有效提高常压加热炉的热效率。针对燃烧控制与优化的特殊要求，通过在线优化方法得到最优值，并采用广义预测控制算法实施控制。引入阶梯式和自校正控制策略后，系统的鲁棒性和抗干扰能力得到改善。     

燃气机热泵燃气机转速与蒸发器过热度联合控制试验

燃气机热泵是由燃气机、热泵系统和数据采集控制系统组成的复杂系统。系统运行过程中,燃气机转速与蒸发器过热度的有效控制是系统安全高效运行的前提。根据燃气机及热泵系统的特性,设计了燃气机转速与蒸发器过热度联合控制策略,其中燃气机转速采用PI控制,蒸发器过热度采用增益调度控制,并将该控制策略应用于燃气机热泵的控制,对燃气机转速与蒸发器过热度的联合控制进行了试验。当蒸发器过热度设定值改变时,过热度的超调量小于1℃,转速控制表现出较强的抗干扰性能;当燃气机转速设定值改变时,燃气机转速基本没有出现超调,过热度的波动范围小于0.5℃。试验结果表明,当燃气机转速设定值和蒸发器过热度设定值连续改变时,联合控制策略同样表现出良好的动态响应特性和抗干扰性能。本文结果可以为燃气热泵的自动控制系统设计提供技术支持。     

PI型广义预测控制算法在模拟氯化聚乙烯生产温度控制中的应用

根据对氯化聚乙烯生产工艺和控制要求的分析,应用PI型广义预测控制算法,在B＆R公司的可编程计算机控制器（PCC）上,用Automation Studio BASIC语言编写了控制程序,开发了相应的模块,并完成了对模拟氯化聚乙烯生产中升温、恒温过程的实际温度对象的控制。实验结果表明：此算法具有较小的超调、较好的跟踪性能、抗干扰性和鲁棒性。     

六面顶金刚石压机液压系统压力及超高压优化控制

针对六面顶人造金刚石压机的复杂生产流程要求,设计开发了六面顶人造金刚石压机液压系统的计算机控制装置.其中液压系统压力控制部分采用外置模拟式PI调节器,可根据生产工序的要求自动优化控制器设定值;超高压控制部分采用智能预测与纯比例控制相结合的控制策略,明显提高了人造金刚石压机的液压控制精度.该控制装置已投入实际运行,在改善产品质量品级方面取得了显著的经济效益.     

基于IGA和Hammerstein模型的非线性系统广义预测控制

针对非线性程度较高的系统,设计了一种广义预测控制器。该设计基于Hammerstein模型的动静态可分离特性,首先利用具有全局搜索能力的免疫遗传算法（IGA,Immune Genetic Algorithm）在线辨识模型的一些关键参数,然后运用广义预测控制策略实现对该系统的预测控制。仿真试验结果表明,该设计能够准确预测,而且稳定性好、稳态误差小。     

一种比例因子自调整的模糊预测函数控制

针对由主、副被控对象级联而成的大纯滞后系统,提出一种内回路采用PI控制、外回路采用具有比例因子自调整的模糊增量型预测函数控制策略,它将预测函数控制和具有比例因子自调整的模糊控制进行综合来共同控制由内回路和主被控对象构成的广义被控对象。大量的仿真实验表明:本方法较其他方法控制效果更好,即使在模型严重失配时,本方法仍具有很强的鲁棒性和抗干扰能力。     

LabVIEW和Matlab混合编程的预测PID控制器研究

针对现代工业过程中普遍对控制系统稳定性、小超调和快速性的要求,在经典PID控制的基础上,介绍了对模型要求不高、鲁棒性可调的预测控制算法。充分利用预测控制的预测功能和PID控制的优势,对较复杂的DMC-PID控制算法,本文采用LabVIEW中的Matlab Script Node模块将Matlab语言实现的预测控制器嵌入到LabVIEW流程图中,用混合编程的方法,最后在网络化测控试验平台上进行了实验。实验结果表明了该算法对抑制超调与改善系统的稳定具有一定效果。     

基于广义预测控制的间歇生产迭代优化控制

针对间歇生产,提出了一种基于广义预测控制的批次迭代优化控制策略--BGPC,在间歇过程中引入批次间优化的思想,将迭代学习控制ILC和广义预测控制GPC相结合,在GPC实时结构参数辨识的基础上利用前面批次的模型预测误差修正当前批次的模型预测值.该算法能够有效地克服模型失配、扰动和系统参数变化等情况.文章最后以一个数值例子和间歇反应器为对象进行仿真试验,验证了该算法是有效的.     

ADHDP方法在静止无功补偿器优化控制中的应用

介绍了静止无功补偿器SVC和自适应动态规范的执行方法ADHDP的基本原理,基于PI控制法的电压负反馈控制策略,应用ADHDP方法对输入PI调节器的电压偏差进行了优化,并在Matlab/Sim-ulink环境下对SVC控制系统进行了仿真实验。仿真结果表明,经优化后的控制系统响应速度明显提高,动态性能得到了较好的改善。     

燃气机热泵燃气机转速与蒸发器过热度联合控制试验

燃气机热泵是由燃气机、热泵系统和数据采集控制系统组成的复杂系统。系统运行过程中,燃气机转速与蒸发器过热度的有效控制是系统安全高效运行的前提。根据燃气机及热泵系统的特性,设计了燃气机转速与蒸发器过热度联合控制策略,其中燃气机转速采用PI控制,蒸发器过热度采用增益调度控制,并将该控制策略应用于燃气机热泵的控制,对燃气机转速与蒸发器过热度的联合控制进行了试验。当蒸发器过热度设定值改变时,过热度的超调量小于1℃,转速控制表现出较强的抗干扰性能;当燃气机转速设定值改变时,燃气机转速基本没有出现超调,过热度的波动范围小于0.5℃。试验结果表明,当燃气机转速设定值和蒸发器过热度设定值连续改变时,联合控制策略同样表现出良好的动态响应特性和抗干扰性能。本文结果可以为燃气热泵的自动控制系统设计提供技术支持。     

基于系统输出分布的建模和控制方法及应用

提出了依据系统输出分布的特征变量选取方法,并提出了依据该项信息的建模和控制方法.仿真结果令人满意.在一个实验性二元精馏塔上用IBM-PC机进行试验亦获成功.简化模型能较好地近似精馏塔的逐板模型,控制策略优于常规PI控制策略.     

对角CARIMA模型抗扰约束广义预测控制

针对存在输入和输入增量约束的多变量系统,提出了一种基于变权重的对角CARIMA模型抗扰动约束广义预测控制算法。根据对角CARIMA模型中的A和C矩阵为对角形式的特点,将多输入多输出系统分解为多个多输入单输出系统进行预测和控制,简化了控制器的设计,降低了变量之间的耦合性。根据模型预测值与参考轨迹之间的偏差实时调整目标函数中各输出跟踪误差的权重,达到抑制由耦合而造成回路之间扰动的目的。权重调整的基本原则是,每个输出的预测值跟踪参考轨迹的权重由其他输出在同时刻偏离其参考轨迹的误差平方加权和构成。当某个输出偏离其目标值时,其他输出的控制作用相对增强,避免输出之间的相互扰动,达到抑制扰动的目的。同时,分析了系统输入和输入增量约束的表达形式。利用多变量广义预测控制(MGPC)以及提出的扰动抑制方法,分别对Shell重油分馏问题进行了仿真实验,仿真结果验证了算法的有效性。     

对角CARIMA模型抗扰约束广义预测控制

针对存在输入和输入增量约束的多变量系统,提出了一种基于变权重的对角CARIMA模型抗扰动约束广义预测控制算法。根据对角CARIMA模型中的A和C矩阵为对角形式的特点,将多输入多输出系统分解为多个多输入单输出系统进行预测和控制,简化了控制器的设计,降低了变量之间的耦合性。根据模型预测值与参考轨迹之间的偏差实时调整目标函数中各输出跟踪误差的权重,达到抑制由耦合而造成回路之间扰动的目的。权重调整的基本原则是,每个输出的预测值跟踪参考轨迹的权重由其他输出在同时刻偏离其参考轨迹的误差平方加权和构成。当某个输出偏离其目标值时,其他输出的控制作用相对增强,避免输出之间的相互扰动,达到抑制扰动的目的。同时,分析了系统输入和输入增量约束的表达形式。利用多变量广义预测控制（MGPC）以及提出的扰动抑制方法,分别对Shell重油分馏问题进行了仿真实验,仿真结果验证了算法的有效性。     

非线性多变量系统的多模型广义预测解耦控制

针对实际工业过程中多变量系统存在着非线性、工况范围广、耦合强的特点,提出基于设定值观测器的非线性多模型广义预测解耦控制算法。该方法由线性广义预测控制器、一种新的设定值观测器和切换机构组成。理论分析和仿真结果表明,该控制策略不但可以保证闭环系统B IBO稳定和渐近收敛,而且能够得到很好的控制效果。     

智能预测控制在水泥生产脱硝系统中的应用

传统水泥生产线SNCR脱硝系统中存在氨水耗费量大、氮氧化物排放难以控制、扰动大及控制滞后等问题。本文提出了智能模型预测控制算法,该算法有两层优化控制,第一层利用逻辑斯蒂回归对历史数据进行回归分析,动态调整氮氧化物浓度的目标值;第二层通过模型预测控制算法动态调整氨水流量,降低氮氧化物浓度标准偏差,抑制氮氧化物浓度超调量。多次实施结果表明,该算法可以在保证氮氧化物浓度排放标准值的前提下,明显降低氨水消耗量,减少氨的逃逸率;另外可以显著减少氮氧化物浓度超出上限排放的次数。对于水泥生产脱硝系统,通过实施智能模型预测控制算法进行智能控制,可降低熟料生产成本,减轻环保压力,具有显著的社会意义。     

水泥熟料煅烧过程先进控制系统的设计与实现

新型干法水泥生产中，水泥熟料煅烧过程能耗巨大，且该过程具有多变量、大滞后、非线性、强耦合等特点，手工操作和常规控制策略通常不能获得理想的控制品质，从而造成系统不稳定并导致极大的热能浪费。因此引入前馈控制策略，采用广义预测控制算法设计并实现了一套水泥熟料煅烧过程先进控制系统，该系统已经在某水泥厂长期投运。现场结果表明：先进控制系统的投运使得水泥熟料煅烧过程工况更稳定，熟料品质得到提高，节能降耗效果明显。