Smith预估器与观测器结合的补偿控制在时滞系统中的应用

在工业过程中,控制的对象通常具有滞后环节。对于大滞后的被控对象而言,Smith预估补偿控制可以提供很好的控制品质,但前提是必须提供精确的数学模型。为了解决模型失配时Smith预估控制效果不理想这一问题,文章提出了Smith预估器与状态观测器结合的补偿控制策略,通过Smith预估器抵消闭环特征方程中出现的时滞项,利用状态观测器提高了系统的响应速度和系统的稳定性,仿真结果表明该方法的有效性。     

基于自适应模糊Smith的浮法玻璃熔窑温度控制

针对浮法玻璃熔窑温度控制系统的大时滞和非线性等特点,设计了一种自适应模糊Smith控制方案.把Smith预估控制原理和模糊控制的自适应调整方法结合起来,利用Smith预估器对模糊控制进行有效的补偿,使二者的结合对于大时滞系统的控制可以达到优势互补.工程应用表明,该方案具有很强的鲁棒性和良好的控制品质.     

改进的预估模糊PID串级吸收塔pH值控制仿真研究

针对燃煤电厂湿法烟气脱硫吸收塔浆液pH值控制过程中存在的高度非线性、时滞性、耦合性及各种不确定性,提出了一种基于预估模糊自适应PID的前馈-反馈串级控制方案。根据化学反应机理及物料守恒原理建立了石灰石浆液流量前馈计算模型,以获得扰动补偿量,提高系统的快速性和稳定性。主回路中采用改进的Smith预估控制器,实现了对纯延迟的补偿,系统主控制器采用模糊自适应PID控制器,以增强系统实时工况应变能力。仿真结果表明,流量前馈计算模型能有效抑制入口烟气量等扰动的影响,模糊自适应PID控制器提高了pH值控制系统的稳定性,增强了系统的鲁棒性和适应性,具有较好的动、静态性能。     

基于改进型Smith预估器的同步施工网络控制系统

根据同步施工网络控制系统的控制原理,分析了时变、随机和不确定的网络时延对同步误差控制所产生的影响。针对传统Smith预估器用于多被控对象同步控制时存在的缺陷与不足进行了分析,提出了一种改进型Smith预估器,实现了对网络时延、被控对象纯滞后因子以及同步误差控制器的多重Smith预估补偿,将其从内部反馈回路中彻底消除,预估模型无需预估与在线测量其大小与变化规律。通过基于控制器局域网络(controller area network,简称CAN)的盾构管片拼装机同步网络控制系统,对常规比例积分微分(proportion integral derivative,简称PID)同步网络控制和基于改进型Smith预估器的PID同步网络控制性能进行了仿真对比分析,并通过实验进行了验证。结果表明,常规PID网络控制同步误差为-3～3mm,基于改进型Smith预估器的PID网络控制同步误差为-1.5～1.5mm,后者可显著提高同步施工网络控制系统的同步控制性能与精度。     

基于结构改进Smith预估单神经元PSD的长时延NCS研究

针对长时延网络控制系统（NCS）中存在时延和被控对象等问题,提出了一种新型结构改进Smith预估单神经元PSD控制器.新型控制器由结构改进Smith预估器和单神经元PSD控制器组成,结构改进Smith预估器通过对传统Smith预估器模型结构上的改进,避免了建立网络时延的预估模型,无需对网络时延进行在线测量、估计或辨识,补偿了网络时延对系统的性能带来的影响;单神经元PSD控制器解决了结构改进Smith预估器的模型失配问题,通过Matlab环境下的TrueTime工具箱对NCS进行仿真实验,并对传统PID控制方法、结构改进Smith预估PID控制方法和结构改进Smith预估单神经元PSD控制方法进行了仿真比较.研究结果表明,该新型控制器有效地补偿了网络时延对NCS的性能带来的影响,在模型失配情况下具有良好的鲁棒性和适应性,是对长时延NCS-种可行且有效的控制方法.     

热轧恒压供水系统智能Smith预估多模控制策略研究

针对热轧恒压供水系统的非线性和时滞性特点,提出了一种智能Smith预估多模控制策略。当供水压力差绝对值大于等于设定值的20%时采用了PD控制,在设定值的10%到20%范围内采用PID控制,小于设定值的10%时采用了模糊自适应PID控制,通过模糊规则在线调整PID控制器的三个参数,并引入Smith预估器对供水系统的纯滞后现象进行补偿。基于推导出的典型恒压供水模型,利用MATLAB软件对常规Smith-PID、Smith-模糊PID、智能Smith预估多模控制器进行仿真分析。仿真结果及现场应用表明:相比常规的PID-Smith和Smith-模糊PID控制器,智能Smith预估多模控制器具有鲁棒性强、动态响应快及稳态精度高的优点。     

Smith预估滑模控制在时滞系统中的应用

时滞现象普遍存在于实际控制系统中,给系统控制增加了难度。本文针对含有纯滞后的被控对象,提出一种基于低通滤波的Smith预估滑模控制方法,采用Smith预估器补偿纯滞后环节,引入滑模控制方法提高控制的鲁棒性。同时,针对滑模控制固有的抖振特性,采用低通滤波器对控制信号进行滤波,得到平滑的控制信号。仿真结果表明,基于低通滤波的Smith预估滑模控制方法在时滞系统的控制效果较常规PID控制方法响应速度更快,超调更小。     

一种新型增益自适应Smith预估器

在Smith预估器的基础上加入增益自适应，构成了一种新型增益自适应Smith预估器，并针对一阶惯性加纯时滞过程,给出了增益自适应算法。对一阶惯法和二阶惯性加纯时滞过程进行了仿真。结果表明，新型增益自适应预估器对模型结构与参数的精度均无过高的要求，从而有很高的应用价值。     

大滞后系统的Smith在线辨识预估控制的研究

工业过程中普遍存在大时滞对象,为解决大滞后复杂系统因无法建立精确数学模型而难于控制的问题,将史密斯(Smith)预估控制原理和在线辨识方法结合起来,在Smith预估控制系统中,用系统辨识的模型代替传统预估补偿模型,根据最小二乘辨识算法辨识模型的各个参数,提出了Smith在线辨识预估控制算法;针对二阶加纯滞后对象在滞后时间有/无建模误差进行了仿真研究。研究结果表明,Smith在线辨识预估控制的性能指标和鲁棒性有很大的改善。     

Research on large time-delay system based on online identification of Smith predictive control

工业过程中普遍存在大时滞对象,为解决大滞后复杂系统因无法建立精确数学模型而难于控制的问题,将史密斯(Smith)预估控制原理和在线辨识方法结合起来,在Smith预估控制系统中,用系统辨识的模型代替传统预估补偿模型,根据最小二乘辨识算法辨识模型的各个参数,提出了Smith在线辨识预估控制算法;针对二阶加纯滞后对象在滞后时间有/无建模误差进行了仿真研究.研究结果表明,Smith在线辨识预估控制的性能指标和鲁棒性有很大的改善.     

Application of Smith Predictor Based on Single Neural Network in Cold Rolling Shape Control

Flatness is one of the most important criterion factors to evaluate the quality of the steel strip. To improve the strip' s flatness quality, the most frequently used methodology is to employ the closed-loop automatic shape control system. However, in the shape control system, the shape-meter is always installed at the down way of the exit of the cold rolling mill and can not sense the changes of the strip flatness in the rolling gap directly. This kind of installation results in the delay of the feedback in the control system. Therefore, the stability and response performance of the system are strongly affected by the delay. At present, there is still no mature way to design controllers for systems with time delay. Although the conventional PID controller used in most practical applications has the capability to comte the delay, the effect of the compensation is limited, especially for the systems with long time delay. Smith predictor, as a compensator for solving this problem, is now widely used in industry systems. However, the request of highly precise model of the system and the poor adaptive performance to the changes of related parameters limit the application of the Smith predictor in practice. In order to overcome the drawbacks of the Smith predictor, a new Smith predictor based on single neural network PID (SNN-PID) is proposed. Because the single neural network is employed into the Smith predictor to improve the controller's self-adaptability, the adaptive capability to the varying parameters of the system is improved. Meanwhile, for the purpose of solving the problems such as time-consuming and complicated calculation of the neural networks in real time, the learning coefficient of neural network is divided into several stages as usually done in expert control system. Therefore, the control system can obtain fast response due to the improved calculation speed of the neural networks. In order to validate the performance of the proposed controller, the experiment is conducted on the shape control system in a 300 mm four-high reversing cold rolling mill. The experimental results show that the SNN-PID with Smith predictor controller can effectively compeusate the delay effects and achieve better control performance than the conventional PIO controller.     

自适应Smith预估器仿真研究

Ｓｍｉｔｈ预估器是一种有效的大纯滞后补偿机制,但它的弱鲁棒性限制了它在工程实际中的应用。本文对Ｓｍｉｔｈ预估器的鲁棒性进行了仿真研究,并针对它的缺陷引入了自适应机制,即通过对被控过程的在线辨识获得满足Ｓｍｉｔｈ预估器精度要求的过程数学模型,最后通过仿真实例给出了自适应Ｓｍｉｔｈ预估器系统的控制效果。     

时滞系统的内模控制设计及仿真

在被控对象与模型失配情况下,Smith预估控制往往难以达到满意的效果。针对具有此种情况的纯滞后工业过程,提出了一种内模控制设计方法;通过仿真结果表明,内模控制能克服被控对象增益和时间常数变化对控制性能的影响,有较强的鲁棒性和抗干扰能力。     

Smith预估补偿控制策略在转炉煤气回收系统中的应用

通过分析转炉烟气生成机理和煤气回收工艺特点,以及影响回收效果重要参数,并针对转炉炉口压差控制系统对象具有非线性、纯滞后、不确定、干扰大的特点,提出了基于Smith预估补偿的非线性PID控制策略.应用此控制算法对实际转炉对象的辨识模型进行仿真分析,并投入应用,结果表明此控制策略能够明显地改善控制系统的动态品质和抗干扰性能,达到了较好的生产应用效果.     

Application of fuzzy adaptive control to a MIMO nonlinear time-delay pump-valve system

In this paper, a control strategy to balance the reliability against efficiency is introduced to overcome the common off-design operation problem in pump-valve systems. The pump-valve system is a nonlinear multi-input–multi-output (MIMO) system with time delays which cannot be accurately measured but can be approximately modeled using Bernoulli Principle. A fuzzy adaptive controller is applied to approximate system parameters and achieve the control of delay-free model since the system model is inaccurate and the direct feedback linearization method cannot be applied. An extended Smith predictor is introduced to compensate time delays of the system using the inaccurate system model. The experiment is carried out to verify the effectiveness of the control strategy whose results show that the control performance is well achieved.     

液晶自适应光学系统中倾斜镜的建模与控制

为了提高液晶自适应光学系统的波前探测精度,研究了该系统中倾斜镜的校正方法。分析了液晶自适应光学系统中各环节的物理特性,利用拉格朗日方程给出了倾斜镜系统模型的基本结构;采用子空间辨识方法确定了模型参数,同时利用非线性最小二乘算法对子空间模型的频域特性进行了修正。修正后模型幅频特性均方根误差为0.024 5dB,相频特性均方根误差为1.9008°。引入Smith控制策略来解决倾斜镜校正波前整体倾斜过程中的时滞问题;利用子空间辨识出的模型分别进行Smith和PID的仿真和实验验证,得到的结果与仿真计算相吻合,即在相同稳定裕度的情况下,采用Smith补偿PID算法的误差抑制带宽比传统PID算法提高了23.97%。最后,用提出的方法对一组湍流整体倾斜信号进行了校正。结果显示:采用Smith补偿PID算法的控制精度比传统PID算法提高了21.03%,证实提出的方法优化了倾斜镜的校正精度,保证了开环液晶自适应光学系统的波前探测精度。     

电子封装模具恒温控制系统的设计与实现

针对温度控制系统的纯滞后的特点,根据电子封装模具温度精确控制的需要,提出了基于Smith预估器和模糊自适应PID控制器的温度控制系统的设计方法。首先,根据阶跃响应建立被控对象的数学模型,然后在被控对象的数学模型的基础上设计出Smith预估器;其次,建立Mamdani模糊模型,实时对增量PID控制器的3个参数进行修正;最后,实现电子封装温度控制的硬件系统和软件系统的设计。该设计解决了纯滞后对控制系统稳定性的不良影响,大大提高了温度控制的精度,并且基于此种方法的硬件系统和软件系统也易于实现,可靠性高,鲁棒性好。