基于等效传递函数的多变量大滞后系统的内模控制方法研究

针对多变量大滞后系统存在的强耦合、控制困难等问题,文章提出了一种基于等效传递函数的内模控制新方法;该方法首先给出了具有内模结构的等效传递函数的计算方法,得到系统的等效传递函数;然后采用麦克劳林降阶法对得到的高阶传递函数进行降阶,进而根据降阶后的模型设计内模控制器,有效避免了超前项的出现,降低了控制器设计的复杂性;同时,为了消除稳态误差,在内模控制器上添加了一个由系统稳态响应获取的稳态增益;仿真结果表明,该方法能能够消除系统的稳态误差,实现系统的设定值跟踪;本方法具有设计简单、控制性能好等特点。     

基于相位裕度和幅值裕度的IMC-PID整定方法

提出了一种新的内模PID转换方法,得到了解析PID控制器参数。本方法以相位裕度为稳定性指标,通过数学推导证明了内模控制系统固有的相对稳定性范围。并且在内模PID转化过程中,没有应用任何近似方法来处理内模控制器中的非线性部分。另外,针对高阶过程,采用两点法建模来替代高阶过程,进而使系统取得精确的稳定裕度。通过将提出的控制器应用于二阶、三阶、高阶过程控制器系统中,证明了提出的解析PID控制器取得与内模控制器相同的控制效果。     

不稳定时滞对象的二自由度控制器设计

在工业生产过程中,特别是化工领域,许多单元属于开环不稳定过程,特别还存在时滞特性;针对此情况,提出了一种二自由度响应控制结构,该结构优点是设定值跟踪与扰动响应完全解耦,分别对设定值跟踪控制器和扰动控制器两个参数进行独立调节,而无需进行折中,保证了系统的稳定性和鲁棒性;最后对一阶二阶不稳定时滞系统的仿真结果表明,所提出的二自由度控制结构能够有效地解决系统的稳定鲁棒性和扰动抑制作用。     

基于改进遗传算法的双向BP神经网络控制

针对因果系统提出一种双向神经网络,在相邻两层神经元之间建立反向连接,以直接把被控系统先前时刻的状态变量引入到网络中;设计了一种自适应调整遗传算法交叉率和变异率的规则;结合遗传算法和神经网络的优点,给出了一种基于遗传算法的双向神经网络控制方案,该方案兼有遗传算法的强全局搜索能力和神经网络的鲁棒性和自学习能力。仿真结果表明,该算法能使种群基因保持多样性,有效抑制了算法的早熟收敛;基于该算法的控制系统调整时间短、准确度高,具有良好的抗干扰能力,能满足实时性和稳定性要求。     

基于PSO优化算法的加热炉热效率计算

从加热炉热效率计算的反算公式出发,找出与加热炉热效率密切相关且在生产现场能够实现精确测量的变量,构造出加热炉热效率计算模型,结合最小二乘和PSO优化算法,辨识出加热炉热效率模型的参数。仿真实验表明,给出的计算方法是有效的,计算精度高,具有良好的实用性。