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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
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在扰动情况下,针对传统史密斯预估器的模型失配问题,提出了一种基于模型参考自适应控制的史密斯预估器。首先,在控制对象输入端添加前馈增益矩阵和反馈补偿矩阵,和控制对象相互结合,通过调整矩阵参数,使控制对象和预估模型匹配,消除系统的模型失配误差。其次,在前向控制器输出端引入扰动补偿矩阵,调整扰动补偿矩阵的相关参数,对系统的扰动进行补偿。最后,选取合适的李雅普诺夫函数,求取自适应率。利用MATLAB中的SIMULINK模块进行仿真,仿真结果验证了方法的有效性。 相似文献
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采用Brent优化的核学习单步预测控制算法 总被引:3,自引:2,他引:1
针对非线性SISO系统, 提出一种基于核学习辨识模型的单步预测控制算法(kernel learning one-step-ahead predictive control, KLOPC). 通过KL辨识模型得到系统的一步超前预报值, 并引入输出反馈和偏差校正以克服模型失配等因素引起的预测误差, 以此构造一步加权预测控制性能指标, 然后采用Brent一维搜索方法求取控制律. 该方法无需任何相关的导数信息, 需调整的参数少, 求解效率高. 在一非线性液位系统的仿真研究表明了KLOPC优于整定的PID和其它基于KL模型的控制方法, 对噪声和扰动等均具有更好的鲁棒性和自适应性. 相似文献
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自校正DMC-PID过热汽温控制系统仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服在过热汽温控制中对象参数变化对系统控制带来的困难,提出了自校正DMC-PID控制方法.保留了通常过热汽温控制采用的串级控制结构,能够快速有效地克服干扰.同时通过参数辨识得到非参数模型进行动态矩阵控制(DMC),即自校正DMC,无需从广义对象的阶跃模型的上下界中选取一条标称的阶跃响应曲线去实现DMC控制,实际应用起来更简单.仿真结果表明,控制方法有良好的控制效果,改善了模型失配时的鲁棒性,在过热汽温控制中是十分有效的. 相似文献
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该文对非线性系统的建模采用Cao-Ress(C-R)模糊模型,并用卡尔曼滤波算法在线辨识模糊模型的结论参数,从而减少了参数辨识的数量和避免了矩阵的求逆运算,然后在每一个采样点对该系统进行局部动态线性化,根据得到的系统线性化模型对系统采取广义预测控制(GPC)方法得到当前的控制动作。仿真结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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模糊预测控制在pH中和过程中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对pH中和过程,提出了一种基于T-S模型的模糊预测控制算法,以实现系统的滚动优化控制。T-S模糊模型的前件和后件参数分别采用模糊C均值聚类(FCM)和正交最小二乘法(OLS)进行离线或在线辨识。在每一个采样时刻以当前辨识出的T-S模型为基础实现系统的局部动态线性化,再根据线性化模型对pH过程实施广义预测控制(GPC),得到当前的控制量。仿真表明了该控制方法具有较小的超调性质,且在扰动作用下能快速跟踪到设定值,具有很强的鲁棒性。 相似文献
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基于α阶逆的大时滞非线性动态矩阵控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类大时滞非线性系统,提出了基于α阶逆的动态矩阵控制新方法.该方法采用BP神经网络辨识逼近原非线性系统的α阶逆系统,并与原系统串联复合组成伪线性系统;采用基于线性系统的动态矩阵预测控制方法设计系统附加控制器.在系统存在建模误差、存在扰动和模型参数发生较大变化等情况下,采用该控制方法依然具有很好的动、静态性能和很强的鲁棒性.给出了详细的设计原理和步骤,并通过大量的仿真分析与已有的大时滞非线性系统内模控制研究结果进行了比较:内模控制依赖于系统模型,当模型出现严重失配的情况下,系统性能变坏,而采用提出的方法则不依赖系统精确的数学模型,计算量小,简化了非线性系统的设计;研究与仿真结果证明了所提控制方法的有效性. 相似文献
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《计算机与应用化学》2017,(9)
化工过程中,由于外部环境变化等因素引起的模型失配及不可测扰动会对预测控制效果带来一定的影响。对化工过程施加预测控制时,预测控制中通常采用反馈校正的方式来解决此类问题,即直接将预测输出与实际输出的差值作为校正量补偿到预测控制算法中。其不足之处是当模型失配程度增大时,无法实现良好的控制。鉴于状态估计能够利用实际测量值来估计系统状态的优点,本文提出一种卡尔曼滤波校正的预测控制方法,通过分析模型内在机制来补偿上述问题对控制效果造成的影响。该方法首先将底层回路和被控对象当作广义对象模型,预测控制器直接控制广义对象模型;然后将模型参数的变化等效成扰动,通过分析得到扰动的统计特性后,用卡尔曼滤波方法估计模型参数发生变化后系统的真实状态;最后将估计状态代入预测控制算法的优化求解中,实现系统的优化控制。仿真实例验证了该方法的有效性。 相似文献
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一种新的动态矩阵控制的截断误差校正方法 总被引:1,自引:0,他引:1
动态矩阵控制(DMC)在建模时会产生截断误差,从而影响系统性能。针对这一问题,该文对传统DMC算法进行了改进,提出一种新的截断误差校正方法。通过动态补偿系数对预测模型的补偿,减小了截断误差对系统性能的影响。与传统的DMC算法相比,改进后的DMC控制允许模型向量存在一定的截断误差,以较小的建模时域或较高的采样频率实现高性能的DMC控制。最后,以工业常用的非最小相位系统为对象进行仿真研究,结果表明了该方法的有效性和实用性。 相似文献
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提出了一种基于T-S模型的模糊预测控制策略。T-S模糊模型用来描述对象的非线性动态特性,通过当前的工况参数实时在线的修正每一时刻的阶跃响应模型参数,将模糊模型作为常规线性预测控制DMC方法的预测模型,从而把T-S模型对复杂的非线性系统的良好描述特性和预测控制的滚动优化算法相结合,来实现利用常规线性预测控制策略对非线性系统的有效控制,有效地解决了复杂工业过程的强非线性问题。pH中和过程的仿真结果表明其性能明显优于传统的PID控制器。 相似文献
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PID和Fuzzy控制相结合的分段复合控制 总被引:5,自引:0,他引:5
采用常规PID控制很难实现对大滞后、非线性等难以建立精确数学模型的被控对象的良好控制.为了解决这一难题,该文针对一个非线性二阶系统设计出PID和模糊控制相结合的分段复合控制器,该控制器不需要被控对象的精确数学模型.由于在整个控制过程中的不同阶段采用不同的控制方式,既继承了常规PID控制无静差、静态稳定性好的特点,同时又兼有模糊控制适应能力强、动态性能好的优势.通过MATLAB仿真实验表明,该分段复合控制器能够满足二阶非线性被控对象的控制要求,并取得了良好的控制效果. 相似文献
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针对蒸发器过热度具有大纯时延的特点,提出采用预测控制的方法。根据对象的输入输出数据辨识出蒸发器过热度对象的动态模型,再根据动态矩阵控制(DMC)的预测模型预测出系统未来时刻的输出,从而达到将过热度控制在目标范围内的要求。实验结果表明,采用DMC的控制方法,系统运行稳定,抗干扰性强,与常规PID控制相比,DMC的控制精度高,控制效果更佳。 相似文献
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介绍电动助力转向(Electric Power Steering,EPS)系统的工作原理,给出EPS的初步数学模型,参照EPS传统的PID控制方式,分析电动助力转向系统采用模糊控制的可行性,最后给出了基于模糊控制的EPS设计方法及其在工程中的具体实现。实践结果表明,在EPS控制系统中采用模糊控制可以使系统具有较强的鲁棒性,在提高系统的操纵轻便性的同时,能保证驾驶员获得充分的路感,从而获得较为理想的助力特性。 相似文献
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模糊控制的设计核心是模糊控制器的设计。为了获得一般模糊控制器的设计,阐明了模糊控制的原理、模糊控制的特点和重要应用。采用两个模糊输入量、一个模糊输出量的模糊控制模型,设计了该模糊控制器的计算软件,并获得了模糊控制总表,在模糊控制总表的基础上编制了实时模糊控制软件,实现了模糊控制器的完整计算机软件设计。 相似文献