基于电加热炉温度系统的Smith-FNNC-PI复合控制器研究

针对大滞后的电加热炉温度控制系统,研究了一种由Smith预估控制、模糊神经网络控制(FNNC)与传统PI相结合的复合控制器。该控制器将模糊控制具有的较强逻辑推理功能、神经网络具有的较强自学习能力以及传统PI控制的优点融为一体。仿真结果表明该复合式控制器具有良好的稳定性和鲁棒性,对于大时间滞后的电加热炉温控系统是一种实用而简便的控制方法。     

Smith模糊PID匀速升温控制策略研究

针对电加热炉匀速升温过程模型建立困难、调节过程滞后等问题,提出了一种基于炉体散热补偿的Smith模糊PID控制算法。通过炉体散热补偿建立针对被控量升温速率的一阶线性纯滞后模型;采用Smith预估器消除纯滞后特性带来的影响,提高系统的稳定性,加快调节过程;引入模糊PID控制,克服Smith预估补偿环节鲁棒性差的弱点,实现参数的自适应调整,并提高了稳态精度,实现了高精度的匀速升温控制。试验结果表明,该控制策略的控制偏差低于5%,明显优于常规PID控制。     

基于两级Smith预估补偿的加热炉温度串级控制

对于具有纯滞后的温度串级控制系统,提出了主副回路基于两级Smith预估补偿的串级控制结构;通过内模-PID整定方法设计了两级Smith预估装置进行补偿控制,仿真证明了方法的有效性。仿真结果表明,该方法能够有效消除纯滞后环节的影响,得到良好的系统鲁棒性和动态控制性能,解决了汽油加氢反应进料加热炉温度串级控制系统中加热炉出口温度的时变性及滞后性等控制难点。     

基于RBF神经网络与Smith预估补偿的智能PID控制

针对工业控制中普遍存在的大滞后现象,提出了一种将RBF神经网络算法和Smith预估补偿算法与传统的PID控制器相结合的智能RBF-Smith-PID控制策略。该方法利用RBF神经网络的在线学习、控制参数自整定能力,和Smith预估补偿对纯滞后系统的良好控制,有效地克服了常规PID控制的缺陷,提高了系统的鲁棒性和自适应性,对纯滞后系统起到了良好的控制。     

基于模糊Smith方法的温控系统仿真研究

在过程控制中,经常会碰到纯滞后、时变、非线性的复杂系统,传统的模糊控制和PID控制方法解决上述问题效果不佳。为了解决控制系统中超调量大和调节时间长等问题,针对热疗温度控制对象的纯滞后特性,在Smith预估器和传统PID控制的基础上,结合模糊PID控制与模糊自适应Smith预估控制,提出模糊Smith智能控制方法。方法通过对模型的纯滞后进行补偿,来减小纯滞后系统的超调和增强系统的稳定性。通过建立热疗数学模型并进行仿真研究,结果表明无论在参数不变还是参数改变的情况下,方法在超调量和凋节时间等方面都有很大提高,极大地改善了控制性能,提高了温度控制系统的鲁棒性和抗干扰性。     

模糊Smith智能温度控制器的设计与仿真

结合模糊PID控制与模糊自适应Smith预估控制的优点,提出了模糊Smith智能控制方法。用模糊控制方法设计了改进型Smith预估器的滤波时间常数,并制定了其整定规则和参数的模糊自适应调整机构。仿真研究表明,模糊Smith智能控制能改善参数时变的纯滞后系统的控制性能,提高系统控制时的鲁棒性与自适应性。     

基于Smith预估模糊PID的主汽温控制系统

针对生物质电厂主汽温具有非线性、时变性、大滞后、随机干扰量大等特性导致的工况复杂、控制难度大的问题,提出了一种基于Smith预估补偿的模糊PID串级控制方案.主控制器采用模糊推理的方法实现PID参数的在线自整定,利用Smith预估器实现对温控系统的纯滞后补偿.详细阐述温控系统的硬件配置和软件实现,实际运行结果表明该方案有效提高了系统的抗干扰能力和适应参数变化的能力,具有鲁棒性强、动态响应快及稳态精度高的优点.     

电加热炉炉温控制系统设计与仿真

针对电加热炉炉温被控对象的大迟延、模型不确定的特点，介绍了一种Smith预估补偿器的改进结构，即增益自适应Smith预估控制策略，改善了控制特性。并对其进行了仿真研究，结论证实，其控制效果在一定程度上优于PID控制和单纯Smith预估控制。经过实验，实现了对电加热炉炉温的控制。     

水平辊道式玻璃钢化炉及其温度控制系统研究

首先分析水平辊道式玻璃钢化生产线的构成与工艺流程,然后进行控制系统结构设计.钢化玻璃品质控制的关键在于温度控制,因为钢化玻璃电加热炉是一个非线性、时变、大滞后系统.在数学建模的基础上,将增益自适应补偿Smith 算法运用于电加热炉温度控制,取得比传统PID控制更优的控制效果.     

内模控制在电加热炉温度控制中的应用

针对电加热炉控制对象的纯滞后过程控制问题,本文采用内模控制策略对其进行控制.在系统仿真的基础上,基于PLC编制内模控制程序,并应用于一个含有较大纯滞后的电加热炉温度控制.仿真和应用结果表明,模型参数变化时,此方法充分利用了内模控制的时滞克服能力和鲁棒性强等特点.编程易实现,对控制系统硬件要求较低,控制效果较好,具有较高的应用价值.     

羰基合成模式评价装置温控器的算法研究

以羰基合成模式评价装置的温度控制系统为研究对象,针对加热系统存在的惯性、纯延迟、非线性、热耦合等特性,提出将模糊控制、PID控制及纯滞后控制算法有机地结合起来实现加热系统的模糊自整定PID参数的Smith预估控制策略,以实现温度的高精度控制.并运用MATLAB对研究结果进行了仿真,结果表明该控制策略自适应能力、控制品质和鲁棒性明显优于常规Smith预估控制.     

网络控制系统Smith Fuzzy PID控制器的设计

针对网络控制系统中普遍存在的时延问题,提出了一种将模糊自适应算法和Smith预估补偿算法与常规PID控制器相结合的智能控制策略。该方法充分利用了Smith预估控制算法对带时延系统的良好控制能力,同时利用模糊推理算法实现对PID参数的在线自整定,进一步改善PID控制器的性能。仿真结果表明,基于该智能控制器的网络控制系统克服了传统PID控制超调量大及常规Smith预估补偿过分依赖于被控对象精确数学模型的缺陷,可以有效降低时延对系统性能的不利影响,使被控对象具有良好的动、静态特性。     

基于预估模糊自适应PID控制的智能电气阀门定位器的应用研究

智能电气阀门定位器可应用于多种类型的气动执行机构。由于模型的不精确性,传统控制方法难于满足定位要求。介绍一种智能控制算法,结合Smith预估及模糊自适应PID,补偿对象的纯滞后特性,可自适应模型参数的不精确性。该方法具有简单、响应速度快、无超调、鲁棒性高等优点。     

非线性-时延系统控制律研究及可视化仿真

三容水箱是较为典型的非线性、时延对象,它不仅提供了面向教学的常用控制算法验证实验,也为先进控制理论的研究与实现提供了方便的实验环境.论文根据已有的三容水箱数学模型,研究了经典PID控制推荐参数的得出,史密斯预估和模糊控制对大惯性、大迟滞系统的补偿,并利用MATLAB对于PID控制,史密斯预估以及模糊控制进行仿真.通过对仿真结果的分析,本文发现对于非线性、大惯性、大延迟的系统史密斯预估和模糊控制的效果要比PID控制更好,同时史密斯预估的控制效果要好于模糊控制.最后利用MATLAB GUI设计可视化界面显示上三种仿真结果,同时GUI能实现输出动态响应曲线和显示相应水箱液位控制实时动画,以及绘制根轨迹和伯德图等功能.     

基于Smith预估的模糊PID主动队列管理算法研究

为解决网络拥塞控制系统中由于网络大时滞对主动队列管理算法产生不利影响的问题,提出了一种基于Smith预估的模糊PID主动队列管理算法.该算法将Smith预估控制与模糊控制相结合,利用Smith预估器补偿网络时滞,同时运用模糊控制在一定程度上克服了传统Smith预估器对模型结构与参数的精确性过于敏感、鲁棒性差的缺点,使主动队列管理算法控制性能有明显提高.仿真实验结果表明,该算法在大时滞的网络环境下能很好地将路由器队列长度收敛于期望值,并能适应突发流和非弹性业务流的干扰,适用于动态变化的网络环境.     

大时滞网络自适应主动队列管理新算法

针对PID控制器无法严格处理主动队列管理（AQM）中的大时滞情况,且不能随着变化的网络环境在线调节参数,提出了一种基于增益自适应Smith预估控制和模糊控制的大时滞网络的自适应PID主动队列管理（GAS-FPID）算法。引入增益自适应Smith预估控制器实现滞后补偿,模糊控制器来实现PID参数动态网络环境的在线调整;NS2仿真表明,所提出算法能克服滞后的影响,能快速的适应动态网络环境,具有很好的稳定性和鲁棒性。     

基于T-S模型的自校正模糊PID控制器的设计

基于Takagi和Sugeno的模糊控制模型，设计了基于T-S模型的积分分离算法的模糊PID控制器，同时引入了继电反馈控制进行模糊PID控制器初始值的整定，实现了自校正模糊PID控制器。通过对工业过程的时滞对象的数字仿真分析表明，该控制器获得了很好的静动态性能、鲁棒性和抗干扰能力，为实现自动型控制器提供了简单而又实用的新方法。     

Fuzzy自整定PID参数的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，设计了模糊(Fuzzy)自整定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稳定性、快速性、准确性、鲁棒性方面明显优于常规的Smith预估控制系统；由于该控制方案有很强的适应能力，所以适用于缺乏精确数学模型且参数变化的大迟延工业过程。     

大时滞系统自适应模糊Smith控制

针对大时滞对象,把史密斯（Smith）预估控制原理和模糊控制器参数的自适应调整方法结合起来,即在Smith预估控制系统中,利用自适应机制在线整定模糊控制器的参数,即根据控制系统在各个阶段呈现出的不同特点来适时调节模糊控制器的量化和比例因子,以适应对象特性的变化。仿真研究表明,所提方法能有效克服普通模糊控制算法不适应大时滞系统控制和常规Smith算法过于依赖模型精度的缺陷,提高了普通模糊控制器对大滞后系统的控制能力。同时该算法还具有很强的鲁棒性和良好的控制品质。