啤酒发酵温度多变量解耦控制算法

针对工业过程中常见的多变量时滞输入输出系统,基于常规PID控制和Smith补偿控制算法在处理大时滞、强耦合、多变量、不确定性对象的控制时效果不好的情况,提出了一种多变量解耦控制器的设计方法,该方法以控制器或者补偿器来消除系统各输入输出间的相互耦合和关联,是解决多变量控制问题的有效工具。用该方法针对多变量强耦合的啤酒发酵温度控制系统进行了设计和仿真研究,仿真结果证明了该方法的有效性。     

多变量模糊解耦控制系统研究与应用

根据多变量控制系统各变量之间有耦合存在的特点，利用模糊解耦的方法设计了多变量模糊解耦控制器，经过结合工业实际被控对象－氢气烧结炉温度群控系统的仿真与应用研究，基本上消除系统之间的耦合作用。     

VSC-HVDC输电系统的模糊自抗扰控制

电压源型换流器高压直流输电系统是一类非线性、多变量和强耦合的系统。考虑系统中存在的不确定性以及扰动等问题,首先建立电压源型换流器高压直流输电系统的数学暂态模型,并在此基础上设计双闭环结构的控制器。在内环控制中设计模糊自抗扰控制器,实现对直轴和交轴电流的解耦。设计扩张状态观测器环节估计系统不确定性及扰动并进行补偿,使得系统的鲁棒性和抗干扰性能力得到提高,同时设计模糊规则对扩张状态观测器参数进行整定。外环控制中采用PI控制器,能够实现有功功率和无功功率的独立调节功能。仿真结果验证了所提方法的有效性和优越性。     

湿热定型机温湿度解耦控制系统

为解决染整定型机在温、湿度控制过程中的强耦合、大迟滞问题,提出了一种基于模糊控制的解耦方法.先通过前馈补偿方式消除在控制过程中产生的温、湿度耦合效应,然后在控制器中加入模糊算法,用以减少在控制过程中产生的滞后现象;使用Matlab对耦合系统、模糊解耦系统进行仿真分析.结果表明:与传统PID控制相比,当加入模糊解耦模块后...     

基于CMAC和PID的非线性耦合系统解耦控制研究

为了实现多变量非线性耦合系统的解耦控制,提出了一种基于CMAC与PID的复杂关联自适应解耦控制策略,并给出了详细算法。该控制策略采用PID控制器和CMAC控制器共同构成一个复合控制器,多个复合控制器通过多输入多输出线性神经网络,实施对复杂非线性耦合对象的控制作用。由于神经网络的自适应特性,可使得耦合系统逼近参考模型,实现解耦控制。仿真结果表明,该控制策略实现了耦合系统的解耦控制,并且具有较强的抗干扰能力和鲁棒性。因此采用此控制策略能够实现多变量非线性耦合系统的解耦控制。     

多变量系统的自适应模糊控制(英文)

提出了一种多变量系统自适应模糊控制,它采用了自适应模糊关联技术,从而避开了传统控制中最棘手的解耦问题.这一方法已用于控制一个多变量强耦合系统,并取得了令人满意的结果.     

补偿解耦算法在集气管压力控制中的应用

多座焦炉并联生产条件下,集气管压力控制对象存在的耦合关系,且尚无精确的数学模型。在分析了集气管耦合关系的前提下,提出了基于规则的补偿解耦算法。通过分管控制补偿和设定点动态高速,实现了焦炉组内、组间并联解耦;通过规则控制,实现焦炉与鼓风机串联解耦。该算法也可用于其它类似的耦合系统。     

空调系统的改进型多变量内模解耦控制

针对空调温湿度系统存在的多变量、强耦合和大时滞等特点,提出了一种改进型多变量内模解耦控制方法.多变量内模解耦控制承袭了单变量内模控制的优势,并且采用优化的Butterworth滤波器代替传统的低通滤波器.由于其内部结构复杂,笔者提出利用免疫遗传算法对被控对象模型进行降阶.免疫遗传算法不仅具有遗传算法的搜索特性,还具有免...     

基于动态径向基函数神经网络的多变量解耦控制

为提高工业控制领域中多变量、非线性、强耦合系统的解耦能力和动态特性，基于聚类结合算法和神经网络原理，提出了一种改进的基于动态径向基函数（RBF）神经网络的多变量解耦控制方法.采用聚类结合算法优化动态RBF神经网络，更好地描述了控制对象的动态行为，获得了PID参数在线调整信息，实现了多变量非线性系统的解耦控制.仿真结果表明，与基于常规RBF神经网络的PID控制方法相比，该方法具有更高的控制精度、更快的系统响应以及更好的适应性和鲁棒性，是解决多变量、非线性和强耦合问题的一种简便、有效的控制算法.     

球磨机制粉系统的多变量解耦PID控制

中储式钢球磨煤机制粉系统具有多变量、强耦合、大惯性等特点,使用常规的PID控制回路进行控制无法取得理想效果。针对这种情况,提出了一种解耦PID控制策略。该方案在PID回路中加入解耦补偿器,以实现对多变量的解耦控制。仿真试验表明,该策略有效地解决了多变量的耦合问题,取得了较好的控制效果。     

300 MW机组磨煤机制粉系统智能控制研究

探讨了一种新型的300MW机组磨煤机制粉系统智能控制方法．该方法特点是在系统偏差大时采用模糊控制方案，偏差小时采用神经元控制方案．现场应用表明此系统可有效解决磨煤机制粉系统的大迟延，强耦合控制问题．     

球磨机单神经元自适应PID解耦控制系统仿真

针对球磨机制粉系统的多变量、强耦合、非线性和时变性等特点,提出了球磨机自适应神经元PID解耦的控制方法.将静态解耦逆矩阵与球磨机对象串接,以解除球磨机多变量之间的耦合,再采用两个单神经元自适应PID控制器对解耦后的两变量对象进行闭环控制.仿真结果表明,该控制法相比常规的PID解耦控制法有更好的控制品质,跟踪快、鲁棒性强、解耦好,可较好地解决球磨机系统的时变性、耦合性等问题.     

水煤浆球磨机给料控制系统中模糊PID控制器的设计

本文针对水煤浆球磨机的工况复杂,提出了模糊PID控制对球磨机给煤量自动控制的技术方案,完成了模糊PID控制器的设计,对球磨机的给煤量进行自动控制,使球磨机处于最佳工作状态,具有较好的推广应用价值。     

磨煤机控制系统优化的实现

基于300 MW单元机组仿真机平台,获取磨煤机控制系统的各控制对象的动态特性曲线,经辨识得到控制对象数学模型.鉴于磨煤机控制系统的多变量耦合效应,采用前馈补偿解耦控制方法来实现解耦,以此来优化磨煤机控制系统的控制品质,并在Simulink仿真软件平台上实现了对该控制系统的优化仿真.本研究为现场控制系统优化提供理论基础,具有实际的工程化的指导价值.     

中储式球磨机制粉系统模糊控制算法研究

对中储式钢球磨煤机制粉系统，提出了按磨负荷、出口温度、入口负压顺序分级、预测的模糊控制模型，并分析了该模型的解耦特性。本文还讨论了磨负荷、出口温度给定值的自修正及空、满磨报警等问题。按本文所述算法设计的模糊控制器，经现场试验，获得了满意的结果，从而为设计开发球磨机控制器提供了一种新的、可行的实用方法。     

神经元解耦模糊控制器在球磨机控制系统中的应用

结合解耦理论和神经网络的思想,介绍了一种由神经元实现的解耦算法,并依据这种算法设计了新型的磨煤机控制系统.根据该系统设计的控制器在河南开封火电厂3号机组的运行结果表明:该系统有效地解决了球磨机制粉系统存在的大时滞强耦合问题,提高了磨煤机的可靠性和经济性.     

一种自学习模糊控制器

基于模糊控制理论，提出了一种新型自学习模糊控制系统。该系统采用基于ＢＰ的模糊控制器，根据工况自动学习和提取所需控制规则，不需要专家经验和被控过程的数学模型。将该算法用于多变量球磨机系统中，大量仿真结果表明了这种算法的有效性和可行性。     

基于模糊PID控制器的磨煤机控制系统设计

磨煤机具有强耦合、非线性、大延迟等特性,采用常规PID控制器难以获得满意的控制效果.为此,将模糊控制和laiD控制相结合用于磨煤机系统的控制,提高了系统的控制品质.仿真结果表明了这种方法在磨煤机系统控制的可行性与有效性.     

模糊控制理论在球磨机制粉系统中的应用

基于模糊控制理论，以球磨机制粉系统为被控对象，提出了一种新型的多变量模糊控制算法，它由解耦补偿器和自组织模糊控制器组成，并对修正函数和控制规则进行了行之有效的改进。大量的仿真实验结果行表明了这种方法球磨在机制粉系统控制的可行性与有效性。