基于CARMA模型的多变量远程预测自适应探测器

本文采用CARMA模型，建立多变量远程预测控制器，并采用状态空间法分析其闭环系统的稳定性。这种控制以远程预测多步滚动优化取代最小方差和广义最小方差控制器中的一步预测化，并引入控制时域的概念，从而可应用于非最小相位和开环不稳定系统；在自适应算法中，对模型验前知识要求少，不需要知道系统的交互矩阵，计算量小。数字仿真结论证实了控制算法的以上特性。     

数字PID在什么条件下是最小方差控制

本文讨论了数字PID控制器和最小方差控制的关系。指出,只有在某些被控对象和环境噪声,PID控制器才能使系统输出方差为最小。本文给出了存在延迟情况下这些对象和环境噪声的模型结构形式,可用于设计在噪声情况下的PID控制器以及评价PID控制器与最小方差的接近程度及适用条件。     

不确定随机系统两步最小方差对偶控制

针对参数不确定随机系统,为寻求满足对偶性质的控制策略,将求解最优控制律的多步最小方差性能指标,用两步最小方差性能指标代替,不确定参数在有限模型集中取值;根据确定性等价原理,求取各模型的两步最小方差控制律,经过后验概率加权,得到系统的两步次优自适应对偶控制律.运用Matlab软件进行仿真试验,结果表明:该算法能有效地解决不确定随机系统估计与控制的矛盾,且算法简单、可行.     

基于约束最小方差基准的模型预测控制性能评价方法

考虑到实际工业过程中存在各种约束,基于模型预测最小方差控制器的设计原理,提出了一种带约束模型预测控制(MPC)性能评价方法。最小方差控制器的最优预测输出采用控制增量进行预测,目标函数采用最优预测输出和控制增量加权的二次型形式,通过求解二次规划(QP)问题获取最优控制律。该方法不仅考虑了控制输入和输出约束,而且考虑了控制增量约束,因此能够更真实地反映模型预测控制系统的性能。在Wood-Berry二元精馏塔上的仿真研究验证了该方法的有效性。     

模糊控制对最小方差自适应控制器性能的改进

针对最小方差自适应控制器的固有缺点,在标准最小方差控制中引入糊模控制算法来弥补其不足,仿真结果表明,两种算法的巧妙结合系统具有良好的控制效果。     

双线性随机系统广义预报控制算法

以模型递推法实现双线性随机系统的多步预报,即重复利用受控对象模型自身包含的一步递推预报关系,依次得出对象输出的多步预报值,并证明了在一定条件下此预报值具有近似最小方差性。进而,利用适当的简化假设,按多步广义最小方差控制性能指标导出了双线性随机系统的广义预报控制算法。数字仿真证明,此控制算法在线计算量少,稳态精度高,通过适当地选取参数估计初值和调整预报步长,可以作到启动平稳、迅捷、几乎无超调,且抗阶跃扰动性能强,对变时延有良好的鲁棒性。     

基于虚拟仪器的自校正控制系统

基于虚拟仪器编程软件LabVIEW并结合使用数学软件MATLAB,开发了一套基于LabVIEW编译环境的多步滞后自校正控制系统。利用LabVIEW与MATLAB混合编程,采用最小二乘法进行参数辨识和最小方差模型预报,实现系统的自校正控制。     

一种新的多变量自适应解耦控制器及其在二元精馏塔上的应用

本文提出了一种新的多变量自适应解耦控制器.该控制器将解耦补偿器与最小方差技术相结合,可以对闭环系统实现动静态解耦.应用本文提出的自适应解耦控制器和常规 PI 控制器分别在某二元试验精馏塔上进行了组分控制实验.实验结果表明,本文提出的自适应解耦控制器的控制性能明显优越于 PI 控制器.     

自适应控制技术在加热炉中的应用仿真分析

介绍了一种自校正自适应控制器的控制算法.其原理是运用增广最小二乘法进行系统的参数辨识,并运用最小方差设计控制器,以实现加热炉离线闭环模拟.计算机仿真结果表明这种控制器具有较理想的调节和跟踪能力,便于在工程中实现.     

最小方差调节律参数灵敏度分析

探讨了最小方差调节规律参数灵敏度问题。给出了最小方差调节律参数灵敏度的精确描述,推导出标么化参数灵敏度的计算公式并进行了分析。结果表明：方差目标函数（ＩＳＥ）对控制器参数在最优参数附近宽范围内变化不敏感,为最小方差调节器的降价设计提供了理论依据;适当配置系统环极点,能使系统近似ＩＳＥ最优并具有较强的扰动制能力;仿真实验证明,适当配置了闭环极点的系统在噪声和扰动的双得作用下,性能良好。     

变结构自适应控制系统研究

为了改善控制系统瞬态性能,本文从系统稳定性原则出发,提出了多模系统的变结构自适应控制策略,这种控制方法比变结构控制或自适应控制都优越,具有两者的优点.一方面可以适应参数变化,另一方面又可以调节系统的瞬态性能,使系统具有强鲁棒性.     

地形跟随系统中的自校正阵风减缓控制

本文对隐式多维极点配置广义最小方差自校正控制在地形跟随系统中的应用进行了研究。所采用的算法结构，可以满足飞机跟踪精度的要求，克服了选取加权因子的困难。并且，选取独立于加权因子的参数来实现在线调整加权因子，使闭环极点能够迅速地处于期望的位置上。仿真结果表明，系统的动态性能符合要求，跟踪误差也在允许的范围之内。     

连续对象具有未建模动态时的一种鲁棒混合自适应控制器

本文介绍了一种对象连续而控制参数进行离散式调整的鲁棒混合自适应控制器。在这种系统的对象中除了已建模部分之外,还具有相加和相乘未建模动态(Unmodeled Dynamics)。文中证明,如果这种未建模动态在低频范围内足够小,则这种混合自适应控制器可保证闭环中的所有信号有界,并且对任何有界初始条件,系统都具有较小的均值残余跟踪误差。     

Industrial applications of advanced control techniques

This paper discusses two industrial control applications using advanced control techniques. They are the optimal-tuning nonlinear PID control of hydraulic systems and the neural predictive control of combustor acoustic of gas turbines. For hydraulic control systems, an optimal PID controller with inverse of dead zone is introduced to overcome the dead zone and is designed to satisfy desired time-domain performance requirements. Using the adaptive model, an optimal-tuning PID control scheme is proposed to provide optimal PID parameters even in the case where the system dynamics is time variant. For combustor acoustic control of gas turbines, a neural predictive control strategy is presented, which consists of three parts: an output model, output predictor and feedback controller. The output model of the combustor acoustic is established using neural networks to predict the output and overcome the time delay of the system, which is often very large, compared with the sampling period. The output-feedback c     

瓦楞纸板生产线原纸张力广义预测自适应控制

针对瓦楞纸板生产线原纸放卷张力控制实时性的要求,采用了广义预测自适应控制算法设计张力控制器。建立了张力控制系统模型,并进行了仿真。仿真结果表明,该控制器响应速度快、张力控制稳定,抑制扰动能力强,控制性能优于常规PID控制器。     

长时滞网络控制系统的Smith预估模糊PI控制器的设计

随着控制系统规模的不断扩大,控制网络的应用越来越广泛,由此产生了网络控制系统.在网络控制系统中由于网络带宽的限制,不可避免的使系统中存在网络所诱导的时延,它是导致系统性能下降甚至不稳定的一个潜在因素.针对网络所诱导的长时延,将Smith预估器应用到网络控制系统中,并通过与模糊PI控制方法相结合,构成Smith预估模糊PI控制器,设计出的控制器使闭环系统具有较好的性能和稳定性,并对于模型失配的情况具有较高的鲁棒性.仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

一类非线性系统的自适应模糊滑模控制设计

针对一类含非匹配不确定项的非线性系统提出一种稳定的自适应模糊滑模控制方法。构造线性切换面确保滑动运动稳定，利用趋近率构造理想控制，用监督控制确保系统状态有界，用模糊逻辑系统逼近其连续项，用补偿切换来消除逼近误差，该方法有效地结合了自适应模糊控制和滑板控制的优点，控制器构造简单，稳定条件弱，控制性能好，仿真结果也证明了此方法的有效性。     

Model Free Adaptive Predictive Control of Desulfurization Slurry pH Based on CPS Framework

In order to improve the slurry pH control accuracy of the absorption tower in the wet flue gas desulfurization process, a model free adaptive predictive control algorithm for the desulfurization slurry pH which is based on a cyber physical systems framework is proposed. First, aiming to address system characteristics of non-linearity and pure hysteresis in slurry pH change process, a model free adaptive predictive control algorithm based on compact form dynamic linearization is proposed by combining model free adaptive control algorithm with model predictive control algorithm. Then, by integrating information resources with the physical resources in the absorption tower slurry pH control process, an absorption tower slurry pH optimization control system based on cyber physical systems is constructed. It is turned out that the model free adaptive predictive control algorithm under the framework of the cyber physical systems can effectively realize the high-precision tracking control of the slurry pH of the absorption tower, and it has strong robustness.     

自适应Smith预估极点配置自效正PI控制器

对具有大惯性、大纯时延、变参数的过程控制对象,提出了一种带有自适应Smith预估的极点配置的自效正PI控制方案,以10t/h链条炉作为控制对象,通过数字仿真,并与常规PI比较,证明了该方案比常规PI有更好的控制性能。