一类非自衡对象的扩展内模PID控制

针对一般方法在非自衡控制对象中应用的不足,提出了一种扩展内模PID调节器的整定方法。采用非对称二阶Pade逼近对被控对象的时滞环节做近似处理,并结合内模控制原理导出了一种简单的基于内模控制的PID调节器参数整定策略,从而得到PID调节器的整定参数,所设计的调节器可使系统同时具备更好的目标跟踪特性和干扰抑制特性。仿真研究结果表明了该方法的有效性。     

自整定调节器的应用研究

本文介绍了自整定调节器的设计原理和工作特性.把自整定调节器放在单元机组协调控制系统中进行了实时模拟试验,在负荷变化、定值扰动、对象特性参数变化等情况下自整定调节器都能自动改变整定参数,保证系统品质最佳.试验结果表明,自整定调节器比普通调节器具有明显的优越性.     

自抗扰技术在异步电机DTC系统中的应用

异步电机调速系统中,传统PI调节器不能满足大范围高精度调速的要求.自抗扰控制器(ADRC)具有对控制对象参数变化不敏感的特性,现采用ADRC作为调节器构成了新型闭环调速系统.仿真结果表明:对于异步电机直接转矩控制系统,基于ADRC的速度调节器对电机不同转速的运行具有较强的适应性,动态性能指标明显优于传统PID控制.     

超临界机组主汽温自抗扰控制器的优化设计

由于超临界机组复杂的动态特性、变参数的运行方式、多变量的控制特点,采用传统的设计方法难以对超临界机组主汽温进行有效的控制.基于此,提出二级过热汽温主调节器采用自抗扰控制器(ADRC)的设计方法,试验结果表明,用ADRC控制器控制主汽温对被控对象模型的不确定性和外部扰动变化具有较强的鲁棒性和适应性,控制系统具有优良的动态...     

异步电机直接转矩控制系统中的模型观测与补偿技术

异步电机不同转速运行时模型参数会发生较大变化,传统PI调节器不能满足大范围高精度调速的要求;现采用扩展状态观测器(ESO)对控制对象参数变化进行估计,并经过非线性组合的方法对模型进行补偿。仿真结果表明:对于异步电机直接转矩控制系统,基于ESO的自抗扰控制器(ADRC)对控制对象模型参数的变化敏感性下降,经过整定的ADRC调节器对不同转速运行的电机具有大范围适用性。     

基于PLC的高可靠性智能励磁调节器

设计了一种基于可编程序控制器（PLC）的高可靠性智能励磁调节器，给出了调节器的软件和硬件实现方法。解决了PLC在励磁系统中应用存在的频率测量及同步移相触发脉冲形成的两个难题。采用了在线变增益改进PID控制策略，该算法根据偏差的大小及PID参数对系统控制性能影响的专家知识在线调整PID参数，提高了PID算法对不同控制对象的鲁棒性和适应性。设计的调节器具有功能丰富、调节速度快、可靠性高等优点。试验表明该调节器具有良好的动静态特性。     

过热汽温智能控制系统研究

经过分析某超临界600MW直流锅炉高温过热器动态特性,过热器动态特性随机组的运行工况变化而变化,可以认为用蒸汽流量就能近似表示运行工况。在此基础上,提出了串级过热汽温智能控制系统。该智能控制系统中的副调节器仍然采用比例调节器;设计该主调节器时,把整个副回路和主对象看成广义被控对象,主调节器是一个自整定PID控制器,需要用到被控对象的Jacobian信息。随后构造了一个径向基函数(RBF)神经网络对被控对象进行辨识,从而求出了被控对象的Jacobian信息。最后将文中提出的智能控制系统用到了某超临界600MW直流锅炉的过热汽温控制中,仿真结果表明,用这种方法建立的过热汽温控制系统在机组运行工况发生变化时,具有较好的控制品质和较强的自适应能力。     

不平衡及畸变电网下并网变流器的比例多谐振电流控制

针对不平衡及畸变电网电压影响并网变流器控制性能的问题,采用比例多谐振调节器对变流器的电流环进行控制。在建立两相静止坐标系下变流器数学模型的基础上,给出一种采用直流电压外环、电流内环的双环控制结构,电流内环选择比例多谐振调节器实现了对基波电流的跟踪和对畸变电网电压扰动的抑制。针对含有LCL型滤波器的变流器中滤波器以及比例多谐振调节器阶数高、参数设计困难的问题,基于离散域根轨迹分析,提出了比例多谐振调节器参数设计的方法。通过分析谐振调节器参数对系统闭环极点的影响,设计了电流环的控制参数,该参数可使系统在滤波器及电网频率变化时仍然具有较好的鲁棒性。在RT-LAB硬件在环实验平台上,验证了电流控制方法的可行性,以及所提比例多谐振调节器参数设计方法的正确性。     

转速自适应控制在DEH中的应用

介绍了自适应控制应用于 DEH转速控制 ,转速调节对象特性在不同转速区域发生改变时 ,自适应控制自动采用不同的调节器参数 ,保证调节品质满足要求。     

一种考虑系统非理想特性的三相电压型PWM整流器控制参数设计方法

针对采用电网电压定向矢量控制的三相两电平电压型PWM整流器,按内模控制原理对其各调节器的参数进行设计。在此基础上,对控制延迟、采样误差、系统参数偏差和模型结构不准确等非理想因素对调节器控制性能的影响进行研究,提出考虑系统非理想特性条件下,基于内模控制原理的调节器控制带宽设计方法,并以一套由55 k W PWM整流器带55 k W PWM逆变器-异步电机负载组成的四象限双PWM变频调速系统为例,进行仿真和实验验证。     

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     

Temperature Control Based on Fuzzy Logic Two-degree-of-freedom Smith Internal Model

According to the characteristics of the large time delay, nonlinearity and the great inertia of temperature control system in biomass pyrolysis reactor, a two-degree-of-freedom Smith internal model controller based on fuzzy control is proposed. Firstly, the mathematical model of the temperature control system is established by using the step response method, and then the two-degree-of-freedom Smith internal model controller is designed, and the good tracking per-formance and disturbance suppression performance can be obtained by designing the set value tracking controller and interference rejection capability. Secondly, the fuzzy control algorithm is used to realize the on-line tuning of the control parameters of the two-degree-of-freedom Smith internal model algorithm. The simulation results show that, compared with the traditional internal model control, fuzzy internal model PID control and two-degree-of-freedom Smith internal model control, the algorithm proposed in this paper improves the influence of lag time on the control system, realizes the separation control of set point tracking and anti-jamming performance and the self-tuning of control parameters, and improves the control performance of the system.     

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Smith预估系统的鲁棒PID控制算法

根据内模控制原理和现代鲁棒控制理论,针对Ｓｍｉｔｈ预估补偿方法,提出了一种新的一维鲁棒ＰＩＤ控制器设计方法,其优点是控制器的参数可以解析得到,且只有一个可调参数,被调参数与系统的鲁棒性有直接的联系,可较好地用于大纯滞后控制对象,为提高Ｓｍｉｔｈ预估系统的鲁棒性提供了一种有效的ＰＩＤ整定算法。     

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。     

一种基于延时补偿的电流跟踪控制新方法

提出一种基于π补偿Smith预估器和算法改进型神经网络的电流跟踪控制方案。π补偿预估器的引入有效地补偿了系统控制中的延时,提高了系统的稳定性能和响应速度;算法改进型神经网络用于优化PI控制器的参数,以提高系统的补偿精度。同时,利用ITAE准则给出π补偿预估器参数与PI控制器参数间的数学关系式。通过算法改进型神经网络可以同时优化两个控制器的参数,避免了将PI控制器参数与预估器参数分开独立识别的局面,并降低了PI控制器和π补偿Smith预估器对电网参数的敏感依赖性。当电网负载发生变化时,能够利用改进的神经网络算法实时地寻求到最优的控制器参数,达到理想的控制效果。仿真和实验验证了所提控制策略的有效性。     

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。     

电液伺服系统的神经网络在线自学习自适应控制

针对电流伺服系统的复杂非线性和不确定性特性,提出了一种基于神经网络的在线自学习自适应控制策略,引入的神经网络模型可跟踪学习系统的时为动力学,控制器的设计依赖于系统的先验知识,控制参数的调整是基于被控过程的测量信息利用反馈误差学习算法实现的,该系统已应用大于型电液伺服结构试验机的控制,显示了优良的控制品质。     

PID-controller with predictor and auto-tuning algorithm: study of efficiency for thermal plants

The problem of efficiency estimation of an automatic control system (ACS) with a Smith predictor and PID-algorithm for thermal plants is considered. In order to use the predictor, it is proposed to include an auto-tuning module (ATC) into the controller; the module calculates parameters for a second-order plant module with a time delay. The study was conducted using programmable logical controllers (PLC), one of which performed control, ATC, and predictor functions. A simulation model was used as a control plant, and there were two variants of the model: one of them was built on the basis of a separate PLC, and the other was a physical model of a thermal plant in the form of an electrical heater. Analysis of the efficiency of the ACS with the predictor was carried out for several variants of the second order plant model with time delay, and the analysis was performed on the basis of the comparison of transient processes in the system when the set point was changed and when a disturbance influenced the control plant. The recommendations are given on correction of the PID-algorithm parameters when the predictor is used by means of using the correcting coefficient k for the PID parameters. It is shown that, when the set point is changed, the use of the predictor is effective taking into account the parameters correction with k = 2. When the disturbances influence the plant, the use of the predictor is doubtful, because the transient process is too long. The reason for this is that, in the neighborhood of the zero frequency, the amplitude-frequency characteristic (AFC) of the system with the predictor has an ascent in comparison with the AFC of the system without the predictor.