电液伺服系统的参数自适应控制

本文针对电液伺服系统的特点,在极——零点配置的基础上提出一种形式简单、运算量小并适用于非最小相位系统的自适应控制算法,克服了一般极——零点配置自校正调节器实用上的困难。仿真与实验证明,用这种算法控制的电液伺服系统具有良好的动态及自适应性能。     

多变量快动态系统参考模型自适应控制研究

多输入多输出(HIHO)控制系统在工业过程控制中获得广泛应用,在电液伺服系统中用得也越来越多。如带钢冷轧机的液压压下系统,水翼船的姿态控制、电液伺服系统的模拟加截系统等。电液伺服系统含有一些难以精确确定的软参量如油液的体积弹性模数等,且系统带有一定程度的非线性和时变因素,因而难以获得精确的系统模型,显然采用自适应控制是非常合适的。电液伺服系统是一种快动态系统,HIMO电液伺服系统通常都是耦合系统,因而必须寻     

一种电液负载模拟器多余力的结构补偿方法

电液负载模拟器属于典型的被动式电液力伺服系统。为抑制和消除系统内固有的强多余力干扰,本文突破传统的从干扰补偿的角度消除多余力的方法,建立位置系统和加载系统耦合在一起的单输入双输出系统数学模型,分析研究被动式电液力伺服系统的力/位耦合机理并以结构解耦为出发点,提出一种采用复式结构伺服马达进行同步结构解耦的加载新原理,以此来消除系统中的多余力。仿真结果表明:此方法可以有效地消除小梯度加载时负载模拟器的多余力。     

无模型自适应控制的电液激振台的半实物仿真

由于电液力控伺服系统具有高阶非线性、不确定、时滞及强耦合等特性,所以实际中难以获得精确的数学模型.为了解决参数的不确定性和时滞性对电液力控伺服系统的影响,本文设计了一种无模型自适应控制器.利用Simulink/Amesim对该电液力控伺服系统进行了联合仿真研究;并通过半实物仿真软件DSPACE验证控制方案的正确性、仿真结果表明,与传统PID调节器相比,无模型自适应控制具有良好的动态性能和鲁棒性,并能够很好地消除试件上的输出误差,提高输出力的的精度,使系统具有较好的适应性.     

电液伺服系统的渐近跟踪自适应控制

根据电液伺服系统参数不稳定的特点,将渐近跟踪理论与自适应控制相结合,提出了一种基于参数辨识的电液伺服系统的渐近跟踪自适应控制方法,利用状态反馈动态配置系统的希望特征值和在输入端动态调节前馈增益实现渐近跟踪,达到自适应控制的目的。仿真结果表明,该方法稳定可靠,具有较高理论意义和实用价值。     

焦炉集气管压力系统的复合自适应PID控制

对多变量耦合且存在时变性的焦炉集气管压力系统,提出了一种基于支持向量机结合自适应PID的控制方法.采用支持向量机逆系统的方法来进行解耦控制,使得MIMO(多输入多输出)的集气管压力系统解耦成相互独立的SISO(单输入单输出)伪线性子系统.对于解耦后的SISO(单输入单输出)系统采用单神经元自适应控制算法,实时在线调整PID参数.仿真结果表明该控制策略实现了集气管压力系统的动态解耦控制,迅速跟踪变化,提高了系统的快速调节能力和稳态精度,增强了系统的鲁棒性,可以保证焦炉集气管压力稳定在现场工艺要求的范围之内.     

全解耦的多变量自校正控制

本文在 Koivo 建立的多变量自校正控制基础上,给出了描述系统动态的CARMA 模型。并将它化为 V 规范多变量耦合系统,然后进行解耦,从而提出一种新的多变量全解耦自校正控制(MFDSTC)策略。仿真结果表明,本文提出的解耦策略是可行的。文章还指出,这种解耦策略也适应于非最小相位系统。     

非最小相位离散系统的模型参考自适应控制

将单输入单输出非最小相位离散时间系统的模型参考自适应控制的新方法（即用从最小二乘获得的近似逆系统方法）推广到多变量场合．讨论了如何避免不稳定的零极点对消及如何将扰动的作用与对象的输出进行解耦的问题．计算机仿真结果说明了推广方法的有效性．     

非线性多变量电液伺服系统解耦自适应控制

本文结合非线性多变量电液伺服系统控制，提出了一种新颖的广义最小方差预测校正参考模型自适应解耦控制，将参考模型控制，预测控制的校正思想和广义最小方差自适应控制相结合。该方法不需研究非线性环节的模型，算法简捷。     

双线性系统随机多输入间接自适应前馈控制器及其应用

本文针对随机双线性多输入系统，提出了一种适用于具有多种扰动对象的随机多输入间接自适应前馈控制器，其特卢、是通过引入改进的广义最小方差最优控制律来克服双线性对系统的影响，该控制器采用间接算法实现，并适用于延时未知系统。它不仅具有渐近最优的控制的效果，可以对可测干扰实行有效的动静态补偿，消除稳态跟踪误差，使随机干扰对系统的影响最小，而且即使用于不稳定和（或）逆不稳定系统也具有全局收敛特性。文中还介绍了如何应用该控制器来实现多变量系统的随机间接自适应解耦控制。     

单元机组协调系统的多模型自适应解耦控制

针对火电单元机组被控对象多变量、强耦合及模型参数随负荷显著变化的特点,提出一种基于多模型自适应解耦控制的协调控制策略.采用多个固定模型和2个自适应模型并行辨识机组对象的动态特性,在每个采样时刻基于切换性能指标选出最优的局部模型作为当前模型,并据此设计解耦控制器,从而实现全工况运行的自适应控制.同时对多模型控制系统的全局稳定性进行了证明.通过对300MW亚临界直流燃煤机组协调控制系统的仿真表明:该控制策略对负荷变化适应快,且可获得良好的动、静态解耦控制效果.     

基于单神经元自适应PID的煤气混合解耦控制

针对煤气混合加压过程中混合煤气压力和热值控制问题具有强耦合、非线性和较大时滞的特点,利用单神经元自适应PID控制器具有参数自学习能力,提出一种单神经元自适应PID解耦控制方法。仿真结果证明了设计方案比传统的控制方案具有较好的动态性能,验证该方法的可行性。     

两电机同步系统的神经网络控制

在对两台感应电机同步系统模型分析的基础上,依据同步系统的结构特点和控制要求,结合人工神经网络的非线性映射、自适应、自学习等能力,提出一种新的基于神经网络的两电机同步系统控制方案,其中神经网络控制器由基于RBF网络整定的自适应PID控制器和神经元解耦补偿器两部分组成.两个自适应PID控制器分别对速度控制回路和张力控制回路进行自适应控制,使系统具有更强的适应能力、更好的实时性和鲁棒性;神经元解耦补偿器综合两控制回路的耦合作用,通过训练网络权值,补偿各回路之间的耦合影响,实现速度和张力的解耦.试验结果表明:采用神经网络控制方法可以实现两电机同步系统中速度和张力的解耦控制,系统具有良好的动静态性能.     

一类非最小相位系统的自适应解耦控制方案

本文提出了一类非最小相位系统的自适应解耦控制方案。通过令模型具有非最小相位对角形矩阵,使对象与摸型能自适应达到完全匹配。其方法简单易行,稳定性分析非常明了。仿真结果表明这种方案是可行的。     

异步电动机自适应非线性解耦控制

针对转子电阻变化和负载转矩扰动会破坏异步电动机非线性解耦控制系统的解耦性 ,使动态性能降低这一问题 ,采用降维转矩观测器和自适应转子电阻估计器分别对负载转矩和转子电阻进行观测和估计 ,实时地对非线性状态反馈解耦控制律进行调整 ,实现异步电动机系统的动态精确解耦 ,提高了系统鲁棒性 ,改善了系统动态性能     

一种新型加权无差自适应算法及其应用于火电厂控制的仿真研究

本文推导出一种新型加权无差自适应控制方法,它可以应用于开环不稳定系统及非最小相位系统,被控对象之中可以含有直接传输项.系统的稳态误差与加权参数的选择无关,而且理论与仿真均证明此算法的稳态误差为零.本文用此算法对火电厂中具有直接传输项和非最小相位的汽轮机主汽门调节系统进行控制仿真,并与其他算法进行了比较.其结果证明,此方法有较强的鲁捧性、可靠性与实用性.     

一类非线性MIMO系统的神经网络直接自适应鲁棒解耦控制

针对一类未知非线性MIMO系统(多输入/多输出系统),应用“主导输入”的概念,基于神经网络理论提出一种直接自适应鲁棒解耦控制方法.该方法不仅保证了闭环系统的稳定,而且使外部干扰、神经网络逼近误差及输入对输出的交叉耦合对跟踪误差的影响衰减到给定的水平.     

基于DRNN的三电机变频调速系统参数PID控制研究

三电机变频调速系统是一个多输入多输出、非线性、耦合的系统。针对电流跟踪型感应电机系统,以解析式的方式建立其数学模型。采用基于对角递归DRNN神经网络的自整定PID控制器,结合自适应神经元解耦补偿器的解耦控制技术,设计三电机变频调速系统神经网络控制器。基于S7-300 PLC控制平台进行实际的试验,结果表明,该方法能够根据外界环境信息变化获得最佳PID调节参数,较好的实现了速度和张力的解耦控制,系统具有良好的动静态性能和抗干扰能力。提出的方法满足了许多工业控制场合的需要,具有良好应用前景。     

模型参考自适应解耦控制研究

针对多输入、多输出耦合对象的参数在一定范围内变化的情况，研究了解耦控制与自适应控制问题，通过建立系统的参考模型，提出了按参数自适应律自动调整解耦网络和调节器参数的设计方法，对参数可变的２个输入２个输出的耦合对象进行了自适应解耦控制设计与控制系统计算机仿真，仿真结果表明，解耦网络和调节器参数固定时系统运行失控，实现参数自适应调整后系统运行正常。     

一种新的重复自适应摩擦补偿方法及其在高精度伺服系统中的应用

针对高精度转台直流力矩电机系统中存在的非线性动态摩擦及周期性波动力矩扰动,为提高转台位置的跟踪精度,提出了一种新的重复自适应摩擦补偿方法,将重复控制机制引入到基于自适应控制的摩擦补偿策略中.电机中摩擦模型采用摩擦参数非一致性变化的LuGre动态模型.该方法的控制律包含一个参数自适应律、等效PD控制律和一个重复控制律.其中,参数自适应律用来估计未知模型参数并予以补偿,而插入的重复控制器用来提高系统运动曲线的跟踪性能.Lyapunov方法证明该补偿方法保证了闭环系统全局稳定性和对期望位置信号的渐近跟踪.最后,通过对高精度伺服系统的仿真研究证明了该改进补偿方法的有效性.