直流调速系统的动态矩阵控制仿真

基于预测控制的优良品质,将过程控制领域中的动态矩阵控制(DMC)应用到运动控制领域中。根据DMC算法设计DMC控制器,以提高直流调速系统的动态性能。本文还分别用DMC和PI控制同一直流调速系统进行了MATLAB仿真。仿真结果证明了DMC的优越性能。     

锅炉汽包水位非自衡系统的预测控制

由于动态矩阵控制预测控制算法无法直接控制带有积分环节的过程,针对这一困难,研究了一种适用于积分过程的DMC算法.该算法通过改变经典DMC算法的移位阵,使得有限维阶跃响应系数模型能够对积分过程进行准确的未来输出预测,从而避免了预测截断误差的产生.锅炉汽包水位系统的工业实验结果验证了算法的有效性.由于算法的结构没有改变,计算量也没有增加,该算法较之已有的针对非自衡对象的算法有更强的实用性.     

基于改进磷虾群预测PID的电缆线径控制

针对线径控制系统中存在时滞与扰动导致建模困难和控制精度低等问题,传统PID控制方式具有一定的局限性,在此基础上提出一种基于动态矩阵控制(DMC)和改进磷虾群(IKH)算法对控制系统进行优化的策略.首先DMC算法根据输入输出建立预测模型,预测调整输入量,IKH利用其输入量优化PID参数,最终得到逼近期望的线径值.通过MA...     

基于DMC预测控制算法的智能四驱车控制器设计与仿真

结合动态矩阵算法应用的条件和环境,针对轮式四驱智能车系统进行运动学建模和线性化处理,得到多变量智能车控制系统模型;通过三种不同方法设计MPC控制器,利用MPC的DMC算法实现了对智能车系统的运动控制。分别基于阶跃响应模型和状态空间模型,使用相关命令函数设计智能车系统的控制器,利用MATLAB进行仿真实验,验证了不同参数对阶跃响应性能的影响,并确定最优参数。同时,使用MATLAB的MPC TOOL工具箱完成智能车控制系统的设计。最后,对三种方法的仿真结果进行了分析和比较,进一步验证了DMC算法的可行性。     

采用最优状态估计的主蒸汽温度动态矩阵控制方法

针对主蒸汽温度控制系统不可测扰动影响的问题,提出一种基于最优状态估计的动态矩阵控制(OSE-DMC)算法.首先分析主蒸汽温度系统的动态特性,归纳出减温水量对主蒸汽温度影响的数学模型;然后基于常规DMC算法,利用最优估计理论对DMC算法的预测序列进行补偿修正,有效抑制不可测扰动的影响,并提出一种Kalman滤波的降维算法,使其计算更加简洁、便于实际应用与在线计算.Simulink仿真结果表明:在不可测扰动影响下,所提出方法抑制扰动效果比常规DMC算法提高20%,抑制扰动能力有显著提升.     

一类非自衡对象的改进动态矩阵控制

针对DMC算法无法直接对非自衡对象进行控制的特点，推导出了一种基于非自衡对象阶跃响应的改进动态矩阵控制算法。该算法对DMC预测模型的误差，采用实际输出的变化趋势校正。仿真结果表明，所提出的算法对于设定值有良好的跟踪特性，具有很强的抗干扰能力和快速调节性能，验证了本文方法对非自衡对象控制的有效性。     

基于动态矩阵的随机时延丢包网络控制系统

针对网络控制系统(NCS)中存在的时延可能大于一个采样周期,以及网络传输存在丢包可能的情况,提出了改进的动态矩阵控制(DMC)算法,通过在线纠正系统的阶跃响应系数来处理时延造成的系统误差,并通过建立缓存器,当数据传输过程中出现丢包时利用动态矩阵算法计算控制量及未来输出预测值的冗余信息来替代丢失的实时信息,减少丢包对系统性能的影响.最后通过基于TrueTime的实时仿真系统研究,对比了不同时延及丢包率情况下改进算法与传统动态矩阵控制算法的效果,表明随着时延和丢包率的增大,改进动态矩阵算法的优势明显,从而验证了该方法的有效性.     

互联网环境下基于DMC算法的双闭环控制方法*

针对基于互联网的控制系统中, 网络数据传输存在不确定性时延而难以实现闭环实时控制的问题, 提出一种基于DMC算法的双闭环控制方法。结合双采样率思想,高频率采样的本地闭环控制回路实现本地控制功能;而低频率采样的远程闭环控制回路则完成全球控制功能。利用DMC算法实现前向和反馈端互联网时延的在线补偿。仿真结果表明采用DMC算法补偿时延的双采样率控制方法能够有效地克服互联网时延对控制系统动态性能的影响。     

动态矩阵控制在MSP430温控系统中的实现

把近年来工业中广泛应用的动态矩阵控制方法应用于电加热炉为对象的单片机温度控制系统中,该温度控制系统采用MSP430作为CPU,使用DMC作为控制策略完成温度控制,其控制效果与常规的数字PID算法进行比较。结果表明：使用DMC算法的系统响应速度和动态性能明显优于常规数字PID。其控温精度高,鲁棒性强,因此进一步推广该算法...     

动态矩阵控制在网络时延补偿中的应用研究

在网络控制系统中,随机传输时延大大降低了系统的控制性能,并导致系统的不稳定.针对以太网在网络控制系统中的随机传输时延问题,提出了一种基于DMC的NCS时延补偿控制方案.该方案采用DMC算法设计控制器,同时通过网络时延补偿器和动态缓冲器整定控制量,使系统输出能迅速跟踪突变输入.利用TureTime工具箱进行仿真实验,结果证明了该算法在处理网络控制系统的时延问题时具有有效性和可行性.     

基于专家知识的分层启发式自校正动态矩阵控制

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。     

一种具有PID结构的动态矩阵控制

动态矩阵控制（DMC）是基于对象阶跃响应的一种预测控制算法，它具有结构清晰、算法简单、对模型失配适应能力强等优点，适用于纯时滞，开环渐近稳定的线性对象，是一种成功而有效的控制算法。但DMC的输出动态特性受其参数的影响，目前，对DMC参数的选取一般都是采用试凑结合仿真的方法，费时又费力，从而给设计者造成很大的困难。该文提出了一种对DMC的改进方法——DMPIDC，使PID参数整定方法与动态矩阵控制结合起来．用整定出的PID参数作为DMPIDC的加权系数，保证了良好的输出动态特性，仿真结果表明这种方法是可行的。     

随机延迟网络控制系统中的分段时戳动态矩阵控制

针对网络控制系统中小于一个采样周期的随机延迟,引入了分段时戳动态矩阵控制算法.通过时戳方法测量网络延迟,在线校正系统的阶跃响应系数向量和控制系数向量,并采用分段算法来减少所需的在线计算量.给出了算法的推导过程和程序实现方法,并基于实时控制系统仿真平台TrueTime进行仿真研究.应用该算法对共享以太网中直流电机进行控制,取得了比标准动态矩阵控制算法更好的控制品质.     

PID-DMC算法及其在液位控制系统中的应用

提出了一种新的带PID校正环节的DMC算法，论述了其原理并将其应用于实际液位控制系统，实现了系统在模型失配明显的情况下对二阶液位对象的有效控制。由于控制阀的非线性特性使得本实验中的液位对象具有时滞弱非线性特性，常规DMC算法控制存在明显的模型失配问题并影响了系统的控制性能。为此在常规DMC算法中引入PID环节，从而得到了一种新的PID—DMC算法。实验结果表明该算法能有效改善系统在模型失配情况下的控制性能，且算法简单易行，在线计算量小。     

时滞不确定系统DMC约束控制的鲁棒性条件

讨论具有控制变量约束的时滞线性不确定系统DMC算法的鲁棒稳定性充要条件,共有两个部分：1）线性时滞DMC约束控制算法,通过在预测模型中引进模型误差补偿时ε1（k)和干扰修正量ε2（k)来补偿预测输出,减小预测误差;2）给出闭环系统鲁棒稳定的充要条件,得出了保证系统鲁棒性的模型误差,干扰、预测误差、跟踪误差以及期望输出各量之间的定量关系。     

DMC算法中QP求解的降维算法

就无约束和有约束DMC算法中QP求解的方式进行了讨论，由此引申出QP求解效率的问题，为使DMC有效地运行于大规模控制问题上，提出了QP问题的降维算法，数值仿真表明，在大规模数值求解中，这种QP降维算法能在保证求解精度的情况下有效提高求解速度。     

ADAPTIVE DYNAMIC MATRIX CONTROL FOR NETWORK‐BASED CONTROL SYSTEMS WITH RANDOM DELAYS

Random transfer delays in network‐based control systems (NCSs) degrade the control performance and can even destabilize the control system. To address this problem, the adaptive dynamic matrix control (DMC) algorithm is proposed. The control algorithm is derived by applying the philosophy behind DMC to a discrete time‐delay model. A method to estimate the network‐induced delays is also presented to facilitate implementation of the control algorithm. Finally, an NCS platform based on the TrueTime simulator is constructed. With it, the adaptive DMC algorithm is compared with the conventional DMC algorithm under different network conditions. Simulation results show that the proposed adaptive DMC algorithm can respond to various network conditions adaptively and achieve better control performance for NCSs with random transfer delays.     

基于动态模型的常压塔侧线质量控制仿真研究

该文对常压塔侧线质量控制系统进行了仿真。根据过程机理建立了原油蒸馏过程动态模型 ,然后采用动态矩阵控制(DMC)的预测控制算法对常压塔侧线质量控制进行仿真。仿真结果表明DMC控制用于常压塔控制效果好 ,鲁棒性强。该文为研究复杂过程控制提供了一种新思路和新方法。     

相位码补偿法实现DDS无相位截断杂散的研究

介绍了存在相位截断的直接频率合成（DDS）系统的原理,通过分析正弦波形相位幅度映射关系的方式阐述了相位截断杂散的来源。推导了在高频率分辨率和正弦波形无损压缩的条件下截断后相位码长最佳值,并提出了在相位截断之前对相位码进行补偿以消除误差的方法实现无相位截断杂散DDS系统,最后利用MATLAB仿真和FPGA硬件电路验证了该方法的有效性。     

工业机器人定位误差规律分析及基于ELM算法的精度补偿研究

针对工业机器人应用于飞机零部件自动化钻孔时绝对定位精度较差的问题,提出利用极限学习机（ELM）算法建立机器人法兰中心点理论位置与实际位置之间的误差模型,并优化补偿机器人定位精度的方法．首先基于空间网格采样方法,获得了机器人绝对定位误差沿机器人基坐标系不同方向的误差变化规律,分析了建模补偿的可行性;其次建立基于ELM算法的误差补偿模型,并针对误差模型训练中隐含层神经元个数取值问题进行了分析优化．实验结果表明,机器人绝对定位误差值沿其坐标系不同方向存在不同的变化规律,补偿前绝对定位误差分布范围为0.29 mm~0.58 mm,平均误差为0.41 mm;补偿后定位误差分布范围降低到0.04 mm~0.32 mm,平均误差为0.18 mm;采用ELM算法建模的补偿速度快,泛化性能好．