首页 | 官方网站   微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
多变量自校正调节器及其在电加热炉上的应用   总被引:1,自引:1,他引:0  
本文讨论了未知结构多变量系统的自校正调节器和群控双输入双输出电加热炉的工程应用.包括确定被控过程的模型结构,给出一种多变量最小方差控制律的简洁算法和用指数加权递推最小二乘法在线辨识控制器参数.实时控制结果初步表明,STR调节器能适应电网电压波动等因素引起的模型参数的改变,控温效果优于PLD和LQG调节器.  相似文献   

2.
从约束控制的角度出发,将模块多变量控制与自校正调节器相结合,构造出一种新的 多变量自校正调节器,并对此进行了仿真研究.  相似文献   

3.
4.
本文介绍了如何选择和确定多变量自校正调节器中有关参数(控制量系数矩阵B0,遗忘因子λ,系统时滞参数(d)的方法,经过大量试验证明这些方法是有效的。  相似文献   

5.
本文提出了一种新的多变量自校正调节方法.该方法的主要特点是需要被控系统较少的验前知识及适用于输入、输出个数不相等的情况.由于导出的控制律具有积分性质,因此本文给出的方法对作用于被控系统的阶跃式负载扰动具有鲁棒的抑制能力.  相似文献   

6.
多变量自校正调节器已用来控制试验用双效应蒸发器。自校正调节器由最小二乘递推算法结合使二次型判据最小的单步最优控制策略组成。这种算法很可靠,并且通过外部操作人员的调整可获得良好的稳态调节器特性。  相似文献   

7.
8.
本文提出了用补偿调节改善多变量自校正调节器的精度,这种调节对微动干扰较多的系统,其作用十分明显,经过多次的试验收到了较好的效果。  相似文献   

9.
本文对前馈多本量自校正调节器在过程控制中的应用进行了讨论,对加前馈和不加前馈的差别进行了推对比对并把讨论结果试验中进行了验证。  相似文献   

10.
一种简单的多变量自校正控制器及其在电加热炉上的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文提出一种新的多变量自校正控制器,该控制器将最小方差策略和极点配置策略结合起来,从而具有两者的优点;该控制器可以控制具有不同传输延时的系统;算法简单。本文讨论了该自校正控制器在双输入双输出电加热炉上的工程应用。实时控制结果表明,该控制器不仅能适应电网电压波动等因素引起的模型参数的改变,控温效果优于常规PID调节器,而且使被控变量之间的耦合作用大大减小。  相似文献   

11.
自校正控制非最小相位的电加热系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文提出了一种简单的多变量极点配置自校正解耦控制器。该控制器不仅避免了在线求解矩阵方程和矩阵求逆运算而且实现了自适应解耦控制。该自适应控制器已被成功地应用来控制双输入双输出非最小相位的电加热炉。  相似文献   

12.
带有色观测噪声的多变量自校正去卷滤波器   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文运用新息理论和射影的方法,通过在线辨识ARMR新息模型提出了多变量非平稳ARMA信号自校正去卷滤波器。  相似文献   

13.
本文提出了一种Smith预估自校正算法,它是把Smith预估器引入到自校正调节器中,直接使用系统模型构成自校正调节器。这种自校正调节器具有快速适应性、跟踪精度高、辨识参数少和稳定工作等优点。  相似文献   

14.
本文在 Chien 的工作基础上提出了一种多变量解耦预估广义最小方差自校正控制器.该算法可克服变量间的干扰,实现静、动态解耦并提高系统的稳定性.由于同时引入了对角矩阵解耦法及 Smith 预估器,自校正控制器的设计过程可简化为单变量无时延系统.仿真研究与实际应用表明:本算法响应速度快、超调小,结果是令人满意的.  相似文献   

15.
本文利用自校正调节的方法,提出了以一架轧制力前馈和一架后测厚信号反馈组成的新型轧辊偏心自校正调节器。并且为了加速辨识速度,设置了初始值检测器。通过仿真研究表明,新系统比一般典型调节系统在克服支承辊偏心干扰不良影响和来料厚度偏差方面,有了很明显的改善。  相似文献   

16.
本文引进了带参数的系统概念,并利用多项式阵的左公倍式以及外斜互质性,讨论了带参数系统的Robust控制问题。得到了频率域带参数系统存在Robust控制器的充分必要条件,以及控制器是带参数系统的Roubst控制器的充分必要条件。并给出了数值例子。  相似文献   

17.
本文提出一种基于专家知识的分层启发式自校正动态矩阵控制算法,其上层基于实时输出偏差和内模误差确定校正的策略,下层则根据模型失配的情况,采用带有模型辨识自校正或启发式自校正的动态矩阵控制,这种算法集人的调查经验和传统的辨识校正法于一体,改善了闭环系统在模型失配情况下的动态响应。  相似文献   

18.
首先用一个常规线性模型对被控对象进行辨识,再对线性模型辨识的余差用一个神 经网络进行补偿.线性模型和神经网络共同构成对象的辨识模型,并基于这一模型提出了一 种显式极点配置广义最小方差自校正控制.该方法适用于非线性对象,且具有较高精度和较 快的收敛速度,具有较强的鲁棒性.  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司    京ICP备09084417号-23

京公网安备 11010802026262号