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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

时变大时滞系统的一种智能控制策略

针对具有复杂非线性特征的时变大时滞系统,本文提出了一种新的智能控制策略。该方法利用遗传算法来辨识系统的时变时滞,用改进的自适应向量遗忘因子法来辨识系统的时变参数,然后利用Smith预估器对系统进行预估补偿控制,取得了良好的控制效果。     

基于单神经元Smith预估的过热汽温控制

针对典型大时滞大惯性，参数变化的电站锅炉过热汽温受控对象，设计了基于单神经元Smith预估过热汽温控制系统，在仿真实验的基础上，对单神经元Smith预估控制和最优常规PID控制进行了比较和分析。仿真结果表明，单神经元Smith预估控制能够充分利用神元自学习，自适应的能力以及Smith预估补偿控制的优点，使系统的控制品质提高，而且具有更强的鲁棒性和自适应性。     

考虑广域测量时滞的广义预测电网阻尼控制

针对大型电力系统模型的复杂性和时变性使得离线计算结果可靠度不高的问题,利用广域测量条件下数据实时同步高速采集的优点,将广义预测控制理论应用于电网阻尼控制系统,提出一种适用于广域测量条件的电力系统阻尼控制器设计方案,以实现系统的实时监测、滚动优化和反馈控制。该方案引入预估补偿器以克服远方反馈信号的时滞对控制性能的影响;通过在线辨识参数不断修正广义预测控制器模型和预估器参数进行优化控制,达到改善互联电网阻尼、抑制低频振荡的目的。基于EPRI 36节点系统和国内某实际电网的仿真试验结果证实了控制方法的有效性。     

考虑广域测量时滞的电网广义预测阻尼控制

针对大型电力系统模型的复杂性和时变性使得离线计算结果可靠度不高的问题,利用广域测量条件下数据实时同步高速采集的优点,将广义预测控制理论应用于电网阻尼控制系统,提出一种适用于广域测量条件的电力系统阻尼控制器设计方案,以实现系统的实时监测、滚动优化和反馈控制.该方案引入预估补偿器以克服远方反馈信号的时滞对控制性能的影响;通过在线辨识参数不断修正广义预测控制器模型和预估器参数进行优化控制,达到改善互联电网阻尼、抑制低频振荡的目的.基于EPRI 36节点系统和国内某实际电网的仿真试验结果证实了控制方法的有效性.     

基于单神经元Smith预估的过热汽温控制

针对典型大时滞大惯性、参数变化的电站锅炉过热汽温受控对象 ,设计了基于单神经元Smith预估过热汽温控制系统。在仿真实验的基础上 ,对单神经元Smith预估控制和最优常规PID控制进行了比较和分析。仿真结果表明 ,单神经元Smith预估控制能够充分利用神经元自学习、自适应的能力以及Smith预估补偿控制的优点 ,使系统的控制品质提高 ,而且具有更强的鲁棒性和自适应性     

新型Smith预估控制器在大延迟系统中的应用

针对控制系统中出现的大延迟问题,推导出了调节器在积分形式下的控制率,从而提出积分调节器Smith预估控制方法.根据推导出的新型Smith预估控制算法可知:只要系统的放大倍数取足够大,控制器在很快时间内就消除误差,可有效地解决系统中的大延迟问题.采用Matlab中的Simulink对新型Smith预估控制系统进行了调节器...     

串级-Smith预估控制在温度大滞后系统中的应用

在工业过程中，大滞后系统普遍存在。本文以高校教研实验用加热装置为研究对象，针对该温度控制系统具有大滞后的特点，采用串级控制结构结合Smith预估控制器的控制方案。内环采用Smith预估器，大幅度降低滞后对控制系统动态性能的影响；外环采用PI控制实现系统无静差。实验表明该种控制系统与单回路PID控制或Smith预估控制相比具有更优的动态特性和鲁棒性。     

九点控制器在纯延迟过程中的应用

本文系统分析了九点控制器的基本原理，针对工业中常见的纯延迟过程，提出了带史密斯预估模型的九点控制器方案。对该方案进行了仿真分析并与PID控制相比较，结果显示该控制方案能更快速、更准确的使纯延迟过程达到目标设定值。     

针对时延和数据包丢失的网络控制系统分析与设计

针对同时存在时延和丢包的网络控制系统建立增广模型,设计预估器估计出存在时延和丢包情况下相应的状态与控制量,对时延和丢包现象进行实时补偿。最后以Truetime为仿真平台建立仿真模型,并与采用上一时刻数据代替丢失数据的补偿方法相比较,从而表明本文的预估器补偿方法能够更有效地改善系统控制效果。     

Smith预估方法的拓广

提出了Smith预估器的基本思想不仅能应用于线性时延系统，还可应用于非线性时延系统及非最小相位系统，并给出了在开关式温度控制、开关式液压位置控制及汽包锅炉水位控制上的应用实例。     

脉冲GTAW焊过程辩识及PID控制

针对脉冲GTAW焊溶池动态过程，利用面积法、Laplace变换的极限理法及最小二乘法对焊接速度与溶池背面熔宽模型进行了辩识。结果表明，面积法更适用于熔池动态过程辩识；对辩识所得到的二阶熔池模型进行了PID控制器设计，并针对起焊时的时滞采用Smith预估器予以补偿，实验结果表明，Smith预估器时滞具有很好的补偿效果。     

纯滞后系统的单神经元-Smith预估控制

工业过程控制中,纯滞后系统普遍存在,单纯的Smith预估控制的鲁棒性差,单神经元具有自学习、自适应能力,将单神经元与Smith二者有机结合,形成单神经元—Smith复合控制器,并利用MATLAB/Simulink对其进行仿真研究。仿真结果表明,这种控制器充分发挥了神经元自适应、自学习的功能,弥补了单纯的Smith控制器在处理纯滞后问题中的不足,具有良好的抗干扰能力和适应性。     

基于神经网络PID参数自学习的过热汽温Smith预估补偿控制

针对火电厂过热汽温控制系统的大惯性、大迟延和时变等特性,提出基于神经网络PID参数自学习的Smith预估补偿控制策略。仿真研究表明,该策略的控制效果优于常规的PID控制,能适应对象参数的变化并表现出良好的控制品质,具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

一种高鲁棒性的大滞后系统控制方法

提出一种大滞后系统的控制方法。首先引入滞后时间削弱器,将大滞后的对象演变成小滞后的对象,然后采用神经网络不完全微分PID控制器对演变后的小滞后对象进行控制。仿真结果表明,该控制方法使大滞后系统取得更好的控制效果,系统的鲁棒性高,自适应能力强,具有抗外来扰动的能力。