基于极点配置的汽温控制系统优化

针对史密斯预估器在模型失配时其控制效果变差的缺陷,本文设计了一种基于极点配置的状态观测器构建的汽温控制系统模型。该模型通过极点配置的方法,使多个常系数一阶惯性环节构造的状态观测器逼近被控对象,观测器的输出经PD(比例-微分)控制器可以超前反馈到系统中,以克服滞后环节和系统不确定性的影响,其中微分作用,可以消除系统的动态偏差。同时,结合带有滞后环节的二阶被控对象对该优化模型进行仿真验证。仿真结果表明:该方法构建的汽温控制系统具有较好的动态性能和控制品质,为消除滞后环节对汽温控制系统的影响提供了一种有效途径。     

基于Smith预估器的制粒湿度串级控制系统

针对制粒工艺流程模型不确定性以及存在大纯滞后的问题，采用了Smith预估的串级控制策略。首先采取继电反馈辨识方法得出被控对象精确的数学模型，解决Smith预估控制建模问题，然后运用Smith预估模型并基于辨识结果整定两个控制器参数，最后用整定后的控制器来控制被控对象。仿真结果表明所设计的带Smith预估控制的串级控制方案有效解决了系统纯时滞问题，提高了系统控制精度，证明了此方案的有效性。最后对制粒湿度控制系统进行了硬件和软件设计。     

Fuzzy自调整PID的Smith预估主汽温控制系统

针对火电厂锅炉主汽温被控对象的大迟延、模型不确定性，设计了Fuzzy自调整PID参数的Smith预估主汽温控制系统。运用MATLAB对系统在多种工况下进行了仿真，结果表明所设计的控制系统在控制品质、鲁棒性方面明显优于常规的Smith预估控制系统。     

基于Smith预估的模糊自适应主汽温控制系统

针对火电厂主汽温被控对象大滞后、大惯性、模型不确定,采用常规的串级PID控制难以获得良好控制效果的特点。结合模糊理论与Smith预估技术,提出了基于Smith预估的模糊自适应主汽温控制系统,即采用Smith预估内回路广义被控对象,以模糊自适应控制器对预估后的广义被控对象进行控制。该控制系统容易实现,对工况变化具有良好的自适应性。对某主汽温系统5种工况进行仿真,结果表明该控制方案具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。此外,该控制方法在现有的集散控制系统和现场总线控制系统中容易实现,不需要增加硬件投资,具有较高的工程应用价值。     

20T电弧炉过程控制滞后分析及处理

针对电弧炉扩容升级出现的过程控制滞后失调问题,进行了系统分析,找出了系统近似数学模型,以可编程调节器（XMPA7000）为控制平台,应用Smith预估补偿方法对控制系统进行了纯滞后处理,结果系统稳定性不够理想。又对Smith预估补偿结构进行改进,采用自适应纯滞后补偿控制方法,系统可以适应被控对象的变化,自动调节PID增益,得到了较高的控制品质,较好地解决了20T电弧炉升级过程中控制滞后问题。     

过热蒸汽温度系统的Smith预估补偿自抗扰控制

针对锅炉过热蒸汽温度控制系统对象的大惯性、大时滞和动态模型随负荷等要素变动而变动的共性,将Smith补偿器和自抗扰控制相结合应用在过热蒸汽温度系统中。利用Smith补偿器对系统时滞环节进行补偿,使被控对象的控制通道不含有延时特性;利用自抗扰控制对过热蒸汽温度系统Smith补偿器对象进行估计和补偿以提高不精确模型的精度。在MATLAB仿真平台下对过热蒸汽温度系统带大时滞的模型进行仿真试验。仿真结果表明:基于Smith预估补偿的自抗扰控制相比常规PID控制、Smith预估控制和自抗扰控制对过热蒸汽温度系统具有更好的控制性能和稳定性,可以改善控制系统的抗干扰能力和模型适应性。     

基于改进型Fuzzy-Smith算法的水泥窑温控

水泥回转窑是一大滞后、大惯生环节,针对这一特点,本文设计了一种改进型Fuzzy-Smith控制器。该控制方案将模糊控制与改进型Smith预估控制相结合,利用Smith预估算法克服纯滞后,利用模糊控制来提高系统的鲁棒性。通过Matlab仿真研究,表明改进的Fuzzy-Smith控制器具有较强的鲁棒性和良好的控制品质,对于大时间滞后的系统是一种实用而简便的控制方法。     

基于Smith预估器的自适应广义预测控制

针对参数缓慢变化的大时滞被控对象，提出了一种基于Smith预估器的自适应广义预测控制方案，在广义预测控制的等价结构中用Smith预估器替换原最优预估器，并通过参数在线辨识，不断修正Smith预估器 广义预测控制器参数。仿真结果证明，该方案动态响应快，跟踪效果好，能有效克服时滞影响。     

SCR烟气脱硝系统Smith预估条件积分型滑模控制

针对具有大滞后、非线性特性的选择性催化还原(SCR)烟气脱硝系统喷氨量控制过程,提出了基于Smith预估器的条件积分型滑模控制方法。该方法将Smith预估器与条件积分型滑模控制相结合,利用Smith预估器补偿纯滞后环节,缩短调节时间;利用滑模控制的鲁棒性克服被控对象运行环境变化及外部扰动对系统的影响;利用条件积分型滑模面消除稳态误差,削弱系统抖动。并将常规PID控制、基于Smith预估器的滑模控制、基于Smith预估器的传统积分滑模控制及基于Smith预估器的条件积分型滑模控制的SCR烟气脱硝系统在100%、80%和60%机组负荷下进行了模拟仿真。结果表明:常规PID控制调节速度慢,超调大,抗扰动能力较差;3种滑模控制均对扰动有较强的鲁棒性,发生扰动之后稳定速度快,调节时间短,波动幅度很小;基于Smith预估器的条件积分滑模控制在动态过程中调节速度快,超调小,系统受到扰动后稳定速度快,变化幅度小,控制效果优于其他3种控制方式。     

电站锅炉喷水减温系统控制方案的改进

针对电站锅炉喷水减温系统存在的纯迟延环节,构造了一个改进的Smith预估器,通过仿真试验表明该Smith预估器对于模型参数的变化具有很强的适应能力,可以克服传统的PID调节方法可能造成系统的不稳定性。     

变频恒压供水系统的Smith预估复合控制

针对恒压供水系统的非线性、随机性、大惯性和纯滞后特性,提出了一种带Smith预估的PID-模糊复合控制策略.该控制策略融合了模糊控制动态响应性能好、PID控制调节精度高以及Smith预估纯滞后补偿的优点.在保留了系统很好的动态过程平稳性和稳态性能的基础上,明显改善了系统的动态过程快速性,同时对被控对象模型参数变化具有很好的适应性,鲁棒性好.仿真试验结果表明:带Smith预估的PID-模糊复合控制策略可使恒压供水系统的动态稳态性能明显优于常规PID、模糊控制和PID-模糊复合控制.     

选择性催化还原脱硝系统Smith预估自抗扰控制

针对选择性催化还原(SCR)脱硝系统的大时滞、非线性和时变性,提出Smith预估器与自抗扰控制相结合的控制方法。利用Smith预估器对系统时滞环节进行补偿,使时滞被控量超前反映到控制器,以缩短调节时间;利用自抗扰控制对SCR脱硝系统Smith预估器模型的误差和扰动量进行估计和补偿以提高模型精度。仿真结果表明,与常规PID控制、Smith预估控制及常规自抗扰控制相比,基于Smith预估的自抗扰控制对SCR脱硝系统的控制效果更佳,可有效提高控制系统的抗扰能力和模型适应能力。     

Smith预估控制改进型算法的研究

针对常规Smith预估控制方法对模型误差过于敏感的缺点,提出三种改进算法。可变死区范围的方法一改进了常规Smith控制算法因模型不能完全匹配而发生振荡的特点;变形的Smith预估器的改进方法二能较大程度地改善系统动态性能指标;增加内反馈环和匹配控制器的改进方法三适用于有不稳定极点的被控对象。经过理论分析和仿真计算结果对比,这三种方法各有优点,在适用范围内能改善延迟系统的控制品质,加强闭环系统的鲁棒性,适用于电厂自动控制系统。     

改进的预测函数控制算法及其应用研究

针对典型的一阶惯性纯滞后2入2出多变量系统，提出了基于Smith 预估补偿思想的分散解耦、集中控制的预测函数控制设计方法：将系统分解成两个具有可测扰动的单入单出子系统，当扰动通道的纯滞后时间大于控制通道的纯滞后时间时，控制器输出可根据系统输入输出的已知信息求出；当2个子系统的扰动通道纯滞后时间均小于控制通道的滞后时间，可以通过求解二元一次方程组求出，从而实现多变量预测函数控制。通过对一典型工业过程的一阶加纯滞后等价描述对象的仿真研究,证明这种算法不仅可以实现静态完全解耦和无静差跟踪，而且能够获得更好的动态解耦品质；同时在各种模型失配情况下有较强的鲁棒性和抗干扰能力。     

基于自适应Smith预估器的补偿模糊神经网络控制

针对滞后慢时变系统,利用Adaline网络在线辨识被控对象的静态增益和纯滞后时问,实时调整Smith预估器的参数,并采用补偿模糊神经网络作为控制器的控制方法。将该方法用于纸浆浓度控制系统,仿真实验结果表明了该方法的有效性和实用性。     

加入滞后时间削弱器的大滞后系统的神经网络PID控制

Smith预估控制是大滞后系统主要的控制方法之一,通过Smith预估器将大滞后的对象转化为无滞后的对象,从理论上解决了大滞后系统的控制问题,但在实际应用中还存在缺陷.本文首先提出滞后时间削弱器,将大滞后的对象演变成小滞后的对象,然后给大滞后系统加入滞后时间削弱器,采用PID做为控制器,用BP神经网络对PID控制器的参数进行整定.仿真结果表明,加入滞后时间削弱器的大滞后系统取得更好的控制效果,它的鲁棒性高,自适应能力强,具有抗外来扰动的能力.     

基于改进Smith预估器的无刷直流电机电流环控制方法研究

在无刷直流电机系统中不可避免地存在固有的时滞因素,而系统中的电流环采用常规的PI控制器方式难以满足高性能控制系统的要求,使得电流的动态响应明显变差。本文采用Smith预估器优化控制方式,改善了电流环的性能,得到了较理想的效果。针对传统的Smith预估器需要准确的被控对象模型才能获得满意的控制效果,本文利用PI控制器对Smith预估器进行改进,提高了Smith预估器适应系统参数变化的能力,并且加强了Smith预估器的抗干扰能力,从而达到了改善电流环性能的目的。仿真及实验结果验证了这种方法的有效性和可行性。     

基于模糊自适应内模控制的主蒸汽温度控制系统研究

采用一阶时滞模型作为主蒸汽温度广义被控对象模型,设计基于模糊自适应内模控制的主蒸汽温度控制系统。在不同典型工况辨识得到不同对象模型参数,根据模型参数和模糊自适应规则自动整定控制器参数。对所设计的控制系统进行仿真和实际应用。结果表明,在外部扰动或模型不能准确匹配及不同工况运行时,此控制策略较传统串级PID控制和Smith预估控制具有更好的控制品质。     

基于LS-SVM的网络延时单神经元Smith控制

提出了一种Smith预估器和单神经元PID控制器的时变网络时延补偿策略。将网络时延和被控对象作为广义对象,运用最小二乘支持向量机对网络时延进行实时预测,得到广义对象预测模型。先设计Smith预估器,初步实现了网络控制系统的性能改善。然后将Smith预估控制与单神经元PID控制相结合,提出一种基于时延辨识的单神经元Smith控制策略。仿真表明,该策略能有效提高系统性能,对模型失配情况具有较高的鲁棒性和适应性。     

一种基于改进的模糊Smith预估器冷轧AGC控制系统

常规Smith预估器是基于时滞对象精确数学模型的,在实际应用中,当冷轧AGC时滞系统的参数不稳定或受到扰动时,就会造成预估模型的失配,控制效果会变差甚至振荡。对这一问题进行分析,在模糊Smith预估控制的基础上提出一种新的控制方案,分别对模糊控制器和Smith预估器进行改进。改进后的方案增强了被控系统的鲁棒性,并具有一定的适应参数变化的能力。