磁悬浮系统的非线性PID控制

在磁悬浮控制系统中采用线性PID控制方法时,如果只是靠增加比例反馈来提高系统的刚度,很可能降低系统的性能,有时甚至会引起系统不稳定。为了提高PID控制方法的刚度,同时又不影响系统的性能,提出了一种非线性PID反馈控制方法。线性PID控制方法的控制量是通过位置和速度的线性组合来求取,而非线性PID控制的控制量是通过位置和速度的非线性组合来求取,因此采用位置和速度信号的指数组合形式来求取控制量。非线性PID控制方法相对于线性PID控制方法的最大优势是其刚度大、抗外力冲击能力强。实验结果验证了非线性PID控制方法的优越性。     

基于遗传算法的半导体制冷器非线性PID设计

针对常规线性PID对具有非线性特征的半导体制冷器温度控制系统存在快速性和超调量难以兼得、抗干扰能力差的问题,提出将非线性PID控制用于半导体制冷器温度控制的策略.通过对线性PID存在问题以及PID各增益参数与偏差信号之间非线性关系的分析,构建了增益参数的非线性函数,针对非线性函数中参数较多问题提出了自适应遗传寻优的求解方法.仿真和实验结果表明,基于此遗传算法寻优的非线性PID控制器相比线性PID控制器,调节时间缩短,超调量减小,抗干扰能力更强.     

一种新型非线性PID控制器及其参数设计

方法简单、参数效率高是非线性PID控制器所期望的特征. 本文提出一种新的非线性PID控制器设计方法,并就其非线性函数的函数特点以及控制器参数选择问题进行了分析. 首先, 利用电容极间场强的作用原理提出了一种非线性函数构造方法, 并用来对常规PID控制器进行修正, 形成一种非线性PID控制器; 其次, 对非线性函数进行了分析, 指出了不同参数对非线性函数的影响; 最后, 利用T–无源的有关结论对这种非线性PID控制器的稳定性进行分析, 得到了这一非线性PID控制器的参数设计依据. 仿真实例表明了文中所提控制     

碱赤泥浆流量的非线性智能PID控制

在生料浆配料过程中,碱赤泥浆的流量直接影响着生料浆的各项工艺指标.针对碱赤泥浆流量的非线性和不确定性,本文提出了基于非线性补偿的智能PID控制方法.基于非线性补偿的智能PID控制器由常规PID控制器和非线性动态补偿两部分组成,利用极点配置方法设计常规PID控制器,利用神经网络对碱赤泥浆流量对象中的非线性部分进行逼近并在控制器中进行补偿.设计并开发了碱赤泥浆流量的非线性智能PID控制软件,应用结果表明,碱赤泥浆的流量可以准确、稳定的跟踪设定值,具有良好的控制效果.     

基于非线性类PID算法的控制器优化过程仿真

研究控制器的优化控制问题.在较为复杂的工业控制环境下,被控对象具有不确定性、非线性及时变性.传统PID算法不能满足控制复杂过程的要求,会造成传统的非线性类PID神经元网络控制方法计算量相对较大,且整定困难,造成控制不稳定.为了解决上述问题,利用本地混合递归神经网络设计了一种低复杂度类PID神经元网络控制器.构造一个适用于强耦合大时滞MIMO系统的多变量控制器.实验中,运用Lyapunov稳定性理论分析电力线载波通信流量控制、塑料注射成型机通道温度控制过程,仿真结果表明,提出的类PID控制器模型闭环稳定且非线性控制性能优异,对强耦合时滞系统具有良好的跟踪与解耦能力.     

非线性系统的预报控制及其在pH值控制中的应用

本文结合非线性脉冲响应模型和模型算法控制,提出了一种新的非线性系统预报控制方 法.该方法具有良好的稳定性和鲁棒性,用它对具有强非线性的酸碱中和过程pH值进行控 制,取得了比非线性PID调节器更好的控制效果.     

柴油机电液调速系统控制的研究

车用柴油机电液调速系统的控制,具有非线性、时变、非稳定等特点,柴油机调速控制采用采用模糊自整定PID控制和采用传统PID控制两种控制算法,都难以达到满意的控制效果.本文采用非线性控制器来控制其效果非常明显.     

磁悬浮系统的模糊自适应PID控制

针对磁悬浮系统开环不稳定、强烈非线性等特性,结合PID控制和模糊控制的优点,提出一种改进的模糊自适应PID控制方法(IFPID).将微分环节从模糊控制器中剥离出来,只对比例和积分参数进行模糊整定.设计时采用非线性模糊化,利用S-函数建立磁悬浮系统的非线性模型并进行仿真.仿真结果表明,IFPID控制系统的抗干扰和适应参数变化的能力都优于常规PID控制,具有较好的动态特性和稳定性.     

非线性时变系统的自耦PID控制方法

针对一类非线性时变系统的控制问题,使用了一种基于自耦PID的控制理论方法.该方法首先将时变不确定、模型不确定定义为一个扩张状态,并将非线性时变系统映射为未知线性系统;然后使用自耦PID控制方法构造了一个闭环系统;最后在复频域分析了闭环系统的鲁棒稳定性和抗扰动鲁棒性.理论分析与仿真结果都表明了本文控制方法具有良好的动态品质和稳态性能,在未知复杂系统控制领域具有广泛的应用前景.     

基于感知模糊自适应蚁群算法的非线性PID控制

随着系统复杂度的提高和对象不确定性因素的增加,为克服线性PID动态性能和稳态性能差的缺陷,分析了非线性PID控制器各控制参数对误差的理想变化过程,构造非线性PID控制器。由于增益参数大量增加,传统参数优化方法不再适用,在分析蚁群算法的基础上,提出了基于感知自适应蚁群算法,并加入模糊自适应信息素更新机制,用于优化非线性PID控制器的设计方法。通过仿真实验将该控制器与基于蚁群算法的非线性PID控制器和基于蚁群算法、Z-N法的PID控制器进行对比,并对控制性能和收敛性能进行了分析,结果表明该算法有效克服了传统蚁群算法收敛速度较慢、容易陷入局部最优而停滞的缺陷,该控制器具有更好的动态性能和稳态性能。     

非线性PID控制器

本文利用非线性跟踪-微分器和非线性组合方式来改进经典PID调节器以提高其适应性 和鲁棒性.     

非线性系统辨识

本文综述了非线性系统辨识问题，包括描述非线性系统的模型结构的辨识，模型参数的估计，并对可能的发展方向提出了作者的观点，最后介绍非线性系统辨识的若干应用。     

基于非线性传递函数的非线性闭环控制系统的稳定性研究

基于Ｖｏｌｔｅｒｒａ级数的非线性传递函数表示,针对一类离散非线性系统,提出了直接利用开环稳定性判断系统闭环稳定性的新方法,并用实例仿真验证了此判据的有效性。     

Nonlinear inferential control for process applications

The increasing performance demands on controlled chemical operations, coupled with the lack of appropriate measurement technology, motivates the need for nonlinear inferential control approaches. In this article, an overview of nonlinear inferential control approaches is presented, with an emphasis on the estimation component of the algorithm and logical extensions of the linear theory. Applications of the algorithms to process applications are reviewed, and new theoretical and application results are presented.     

Nonlinear speed estimation of a GPS-free UAV

In this article, the problem of robust state observer design for a class of unmanned aerial vehicles (UAVs) is addressed. A prototype four-rotors helicopter robot for indoors and outdoors applications is considered: the drone is not equipped with GPS related devices, so we describe a strategy to estimate its translational velocity vector based on acceleration, angles and angular speeds measurements only. Since the linearised system is non-observable at the equilibrium point, a nonlinear observability verification is performed for persistently exciting trajectories. A global exponential solution to this open problem is provided in the framework of adaptive observation theory when exact measurements are available. A modified observer is presented to enhance velocity estimation robustness in the realistic case of noisy measurements. The results are compared with a classical estimation strategy based on the extended Kalman filter to test the algorithm's performance.     

基于L S-SVM 的非线性预测控制技术

探讨了利用最小二乘支持向量机(LS—SVM)进行非线性系统辨识的方法，LS—SVM用等式约束代替传统支持向量机中不等式约束，求解过程从解QP问题变成解一组等式方程，将得到的LS—SVM模型应用到非线性预测控制，提出了基于LS—SVM模型的非线性预测控制算法，通过CSTR过程仿真表明，最小二乘支持向量机学习速度快，在小样本情况下具有良好的非线性建模和泛化能力，基于LS—SVM的预测控制算法具有很好的控制性能。     

非线性参数化系统的鲁棒自适应控制器的设计和仿真

本文介绍了针对单摆模型,这个非线性参数化系统的鲁棒自适应控制,给出了参数自适应律和控制律,使得单摆模型很快跟踪上参考信号,且系统内各变量都全局有界。     

基于非线性干扰观测器的不确定非线性系统鲁棒轨迹线性化控制

针对一类不确定非线性系统，基于轨迹线性化控制方法(TLC)及非线性干扰观测器技术(NDO)研究了一种新的非线性鲁棒控制策略．TLC是一种有效的非线性跟踪和解耦控制方法，但当系统中存在内部未建模动态和外界干扰时，当前TLC控制器性能将显著下降．本文利用NDO对系统中的不确定项进行估计，其输出与TLC控制律结合来对消不确定性的影响．最后通过一个数值仿真实例验证了本文提出的方法的有效性,仿真结果表明该鲁棒轨迹线性化控制方法具有很好的干扰衰减能力和鲁棒性能．     

非线性系统的能观性和状态观测器*

本文首先介绍了非线性系统能观性的各种定义,探讨了这些定义的背景,叙述了在各种定义下的研究成果,指出了尚未解决的问题,并介绍了Morse-Smale系统的能观性。其次,叙述了非线性系统设计状态观测器的五种方法,详细介绍了各种方法的假设条件和设计步骤。     

Nonlinear state estimation with robust convergence

The problem of designing a dynamic measurement processor for the on-line estimation of the state of a multi-input multi-output nonlinear plant is addressed. The plant can be either observable or detectable, encompassing a broad range of cases in process systems engineering. On the basis of the structure of a suitable property of robust nonlinear estimability, an estimator is built and its convergence studied, yielding sufficient conditions for robust convergence, a systematic construction, and a tractable gain tuning procedure. The estimability property has a verifiable test, and the execution of the tuning procedure, as well as the interpretation of its convergence features can be achieved within a conventional control framework for linear single-input controllers or single-output filters. The estimation of a continuous polymer reactor is considered as an application example.