永磁直线同步电机的模糊内模速度控制

针对在工作过程中的永磁直线同步电机易受到负载扰动和参数摄动等不确定因素的影响,将内模控制理论和模糊控制原理相结合,设计了PMLSM的实时参数可调整的模糊内模控制器,从而优化控制器来实现较好的控制效果.仿真实验表明,实时参数可调整的内模控制器具有更好的快速性、稳定性、鲁棒性.     

一种基于模型参考自适应的内模网络化控制策略

针对具有时延和模型不精确性的网络化控制系统,提出一种基于模型参考自适应的内模网络化系统控制策略。以内模控制器为调节器,模糊逻辑控制模块为自适应机构,再根据网络时延预测设计网络化控制器,结合自适应控制、模糊控制和内模控制的优点改善网络化控制系统性能。最后以工业过程控制领域中最具代表性的一阶和二阶系统为被控对象,采用本文策略对系统进行仿真。结果表明,本文策略使系统的稳定性和抗干扰能力得到明显改善,验证了本文策略的正确性和有效性。     

无人艇自适应路径跟踪控制器的设计与验证

针对航行环境和船速变化下的无人艇路径跟踪控制问题,本文提出了一种基于变增益内模控制方法的无人艇自适应路径跟踪控制器。结合状态空间型船舶线性数学模型、差分GPS和电子罗经的数据实现对无人艇操纵响应模型的在线参数估计;建立基于变增益内模控制方法的无人艇艏向控制器,并根据计算出的无人艇操纵性指数在线调节控制器的参数;利用Line-of-Sight(LOS)制导算法设计并实现无人艇的自适应路径跟踪控制器。实船实验结果表明:在实际的航行环境中,该自适应路径跟踪控制器具有良好的控制性能。     

基于RBFNN的内模控制在气垫式流浆箱中的应用

针对气垫式流浆箱常规控制中总压和浆位之间存在严重耦合的问题,在分析传统解耦控制方案的基础上,提出了一种基于RBF（径向基）神经网络的内模控制系统（IMC）,采用径向基神经网络控制器（RBFNNC）在流浆箱控制中既充当对象模型,又充当控制器,实现了总压和浆位的解耦控制.仿真结果表明,该控制方法具有实现简单、控制效果好的优点.     

基于Pade逼近的纯滞后系统增益自适应内模PID控制

将纯滞后环节进行 1/ 1Pade逼近后 ,根据内模控制原理 ,得到了单位反馈PID控制器的参数整定值 ,然后运用仿人智能的方法得到被控对象的静态增益 ,由此来自动调整控制器的比例系数 .仿真结果表明 ,增益自适应内模PID控制器能克服增益变化对控制性能的影响 ,显著改善控制品质 .     

基于多模型的内模控制及其在电厂过热汽温中的应用

针对电厂过热汽温被控对象具有大惯性、大滞后特性且对象参数随负荷变化较大等因素,提出了一种基于多模型的内模控制策略。将副回路系统与惰性区等效为一个广义被控对象,通过在不同工况辨识得到其多模型,设计出相应的内模控制器,根据运行工况选择相应的控制器,从而实现全工况运行的自适应控制。仿真结果表明,该控制策略比常规的单内模控制在大范围具有更好的控制品质。     

时滞系统几种控制算法的相互关系及其近似实现

讨论了时滞系统的常规PID控制、Dahlin控制、Smith控制和内模控制 (IMC)之间的相互关系 .证明Dahlin控制是Smith控制的一个特例 ,Smith控制器的参数经过适当整定可以得到与Dahlin控制完全相同的结果 ;证明Smith预估控制具有内模控制结构 ,在一定条件下可以实现内模控制算法 .最后证明了Dahlin控制就是内模控制 .采用Taylor逼近和Pade逼近方法对纯滞后环节进行近似处理 ,给出了各种算法的简化形式 ,这些算法都可以用工业上常用的PID控制器来近似实现 .     

自适应控制在火电厂主蒸汽温度控制中的应用

火电厂主蒸汽温度具有大迟延、大惯性和时变性。自适应Smith预估控制及自适应内模控制均能根据对象状态的改变随时整定控制器参数。将这两种方法应用于火电厂主蒸汽温度控制系统中,可提高控制系统的鲁棒性。     

神经网络在系统辨识与控制中的应用

讨论了人工神经网络辨识的基本方法，分析了神经网络控制的几种基本结构，自校正自适应控制，模型参考自适应控制、自校正内模控制器等，并分别指出了这些控制策略的优、缺点及有待解决的一些问题。     

基于小波神经网络的永磁同步直线电机自适应逆控制

针对永磁同步直线电机(PMLSM)受推力波动等干扰,采用反馈误差学习法,利用小波神经网络在线得到PMLSM的逆模型,避免了求取PMLSM的Jacobian信息,结合PID反馈控制,实现了PMLSM的小波神经网络自适应逆控制.仿真结果表明,与PID控制以及复合前馈PID控制方法相比,所提出的方法有效提高了PMLSM系统的跟踪性与鲁棒性.     

一类大规模系统神经网络自适应控制方案设计

针对一类大规模非线性机械系统,如自动化高速公路汽车空位调节和连续搅拌反应釜等系统,设计了一套基于前向神经网络的分散自适应控制方案以实现对其有效控制．作为直接自适应控制器,神经网络被用于逼近未知函数,所设计的两个鲁棒控制项分别用于消除互连效应和干扰项．系统稳定性得到严格证明,通过仿真进一步验证了方案的有效性．     

基于Quanser的直流调速系统半实物仿真

针对直流调速系统,基于MATLAB/Simulink、Wincon软件环境搭建了实时控制平台。在该平台上,把实际控制对象引入仿真回路,通过Quanser的RTX（Real-Time eXtension）把设计的Simulink控制模块转化成可执行代码并实时地自动下载到Wincon中,在Wincon软件中可以实时观察实验结果。实现了直流调速系统的内模控制,该控制方法设计简单,并且只有一个控制参数,实验结果表明,与传统方法相比内模控制器具有更好的控制性能。     

基于观测器摩擦补偿的机电系统高精度控制

针对机电作动系统在低速阶段摩擦非线性明显且同时存在其他干扰,易导致系统跟踪精度、稳定性下降这一问题,设计基于非线性观测器摩擦补偿的自适应鲁棒控制器. 针对摩擦非线性,利用LuGre摩擦模型描述系统的摩擦现象,提出非线性观测器对模型的内部摩擦状态进行观测. 针对系统摩擦系数、转动惯量及其他不确定性参数,设计参数自适应律进行估计. 利用前馈补偿的方法,对摩擦非线性和参数不确定性进行补偿,设计鲁棒项克服系统的其他扰动. 利用Lyapunov稳定性定理证明了提出的控制器在存在扰动的情况下可以实现系统的有界稳定性. 实验结果表明,提出的控制器具有较高的控制精度与较强的鲁棒性,跟踪精度较传统的PID控制器提高了一个数量级.     

内模PID控制器在云台伺服系统中的应用

针对SG-5452460005-15W型永磁式直流减速电动机驱动的YP3091型摄像机云台伺服系统,建立了数学模型,并基于内模控制原理设计了一种新型PID控制器。该控制器设计方便,只有一个可调参数。仿真结果表明：系统的水平跟踪和仰俯跟踪误差均方根分别为0.15 mrad和0.32 mrad。与传统PID控制器相比,在内模PID控制器参数调节方面,系统跟踪响应快,精度高,抗干扰能力强,鲁棒性好。     

快速刀具伺服系统的模糊自适应滑模控制

针对由永磁同步直线电机驱动的快速刀具直线伺服系统在高频输入信号下跟踪控制精度低的问题,设计了模糊自适应滑模控制算法.算法采用滑模控制进行跟踪,利用模糊自适应控制方法对传统滑模控制器中的不连续控制量进行模糊逼近,同时对实际运行中系统的不确定因素进行补偿,并设计了相应的自适应算法以补偿模糊控制律的不足,从而有效降低抖振.仿真结果表明,算法可以解决伺服系统的高频跟踪问题,具有较快的响应速度,对负载扰动有较强的鲁棒性.     

基于模型预测的迭代学习控制器设计

针对具有非重复性干扰项的重复操作过程,提出了基于模型预测的迭代学习控制算法。其中,迭代学习控制器以前馈形式作用于重复过程.算法在时间轴方向基于跟踪误差暂态模型,采用模型预测控制的反馈校正,来抑制当前随机干扰,提高系统的跟踪性能.在重复次序方向利用P型迭代学习控制克服重复干扰.仿真结果表明了该方法的有效性.     

AGV建模和自适应模糊滑模跟踪控制研究

介绍了自动导引小车AGV的跟踪控制技术的研究现状;建立了AGV跟踪误差系统运动学和动力学的混合模型;针对AGV的初始位存在误差或给定轨迹不连续时,传统PID轨迹跟踪控制器会使其初始速度产生一个较大跳变的问题,将滑模变结构控制技术与自适应模糊控制技术相结合,提出了一种基于模糊滑模的AGV自适应模糊路径跟随和轨迹跟踪控制器。仿真和实验结果表明,给出的自适应模糊滑模控制器不仅有较好的轨迹跟踪控制效果,而且具有较强的鲁棒性。     

一种自适应PID算法

本文提出了一种基于内模控制原理的自适应PID控制算法。对于对象时滞时变、或模型与对象的阶次失配具有鲁棒性,并适用于非最小相位系统的控制。该控制算法设计简单,整定参数少。还可用于整定常规的PID控制器的控制参数。     

内模控制结构中的虚拟参考反馈校正设计

为规避真实对象的建模过程,使辨识对象的建模与内模控制器设计可同步实现,将虚拟参考反馈校正思想应用于内模控制之中。虚拟参考反馈校正思想可将辨识对象和内模控制器的求解转化为参数辨识过程。为建立虚拟参考反馈校正思想与传统自适应控制方法间的等价性,推导出对输入-输出观测数据作预滤波处理的滤波器。最后用仿真算例验证本文辨识方法的有效性。更多还原     

二自由度PID内模主汽温控制

基于内模控制理论,针对电厂主汽温被控对象的大惯性、大滞后特点,设计了一种二自由度PID控制系统。设计的二自由度PID控制器有两个调节参数,一个调整系统的位置跟随性能,另一个主要用来调整系统的干扰抑制特性和鲁棒性。对控制系统进行仿真试验,仿真结果表明设计的控制器具有良好的位置跟随性能、抗干扰性能和鲁棒性。