基于多模型自适应控制方法的FGC控制

冷连轧机动态规格变换时各机架的入口厚度一般变化较大,采用传统自适应控制的辨识算法的收敛速度不能跟随参数实际变化速度,控制效果不佳.针对这一问题,提出一种多模型自适应控制方法.通过对五机架冷连轧机进行仿真表明,多模型自适应FGC系统具有较好的控制精度、跟踪速度以及稳定性.     

智能自适应模型算法控制

本文提出了一种基于增量模型描述的新型MAC——多步预测智能自适应MAC(IAMMAC)。它将基本MAC扩充到多步预测和双重控制。为适应过程模型时变,提出了一种非参数模型单步和多步自校正算法,并引入智能判断、实时截断脉冲响应高频段以提高系统的鲁棒性。此外,文中还详细讨论了最优控制律的计算、闭环动态特性和输出跟踪特性及输入滤波器的设计。     

多模型自适应控制理论及应用

作为对经典自适应控制改进的控制方法,多模型自适应控制是解决复杂的大范围参数不确定系统的一种有效途径,并在理论和实践中取得了丰富成果。依据控制器集的不同综合策略,其被分为多种类型,本文旨在对加权型的多模型自适应控制进行综述。加权多模型自适应控制的基本思路是采用“分而治之”的办法,离线建立多个局部模型和对应的多个局部控制器,在线加权融合各个局部控制器的控制输出,从而形成全局控制,是实现鲁棒自适应控制的一类重要方法。首先比较详细地介绍了加权多模型自适应控制研究的历史及现状,然后给出相关研究的新进展和一些观点,包括新的加权算法和相应的加权多模型自适应控制系统的稳定性结果等,最后指出未来的几个研究方向。      

含有自校正模型的加权多模型自适应控制

研究了含有大范围参数不确定性离散时间被控对象的加权多模型自适应控制问题(包括模型集构建和加权算法分析).通过构建含有自校正模型和多个固定模型的模型集覆盖并逼近被控对象,在模型输出误差可分的前提下,采用基于模型输出误差性能指标的加权算法,并依据固定模型中是否包含真实被控对象模型的不同情形分析加权算法的收敛性.在权值收敛的前提下,利用虚拟等价系统理论,分析了参数未知线性时不变和参数跳变的情形,在不依赖于特定局部控制算法的基础上,证明了此种模型集构建下的加权多模型自适应控制系统的稳定性和收敛性,放宽了先期加权多模型自适应控制系统稳定性分析中关于模型集构建的约束条件.最终,通过计算机MATLAB仿真,验证了此类加权多模型自适应控制系统的收敛性和闭环稳定性.     

基于多目标粒子群优化的污水处理系统自适应评判控制

考虑到城市污水处理系统存在保证出水水质达标和降低能耗的需要, 将其运行过程视为一个多目标优化控制问题. 针对此问题, 提出一种基于多目标粒子群优化(Multi-objective particle swarm optimization, MOPSO)算法的污水处理系统自适应评判控制方案, 该方案分为上层优化和底层跟踪控制两部分. 首先, 污水处理过程存在非线性、多变量、大时变等特点, 结合数据驱动思想对入水及出水组分数据进行分析, 构建关于出水水质和运行能耗的多目标优化模型. 采用径向基函数(Radial basis function, RBF)神经网络进行建模, 并与反向传播(Back propagation, BP)神经网络进行了对比. 然后, 结合MOPSO算法强大的优化能力, 采用MOPSO算法对优化目标进行求解, 并设计一个决策方式从最优解集中选出偏好解, 作为溶解氧与硝态氮浓度的最优设定值. 接下来, 底层跟踪控制部分采用基于自适应动态规划的辅助控制器对比例–积分–微分算法的控制策略进行补充, 弥补了传统控制算法自适应能力差的不足. 此外, 比例–积分–微分算法也为自适应动态规划算法提供了初始的稳定控制策略,克服了学习算法前期控制效果差的缺陷,保证了污水处理过程的安全性和可靠性. 最终, 该控制器成功实现了对最优设定值的跟踪控制. 将所提算法在污水处理基准仿真平台上进行验证, 结果表明所提算法能有效地提高污水处理过程的运行性能, 不仅能保证出水水质达标, 同时能有效地降低污水处理过程产生的能耗.     

基于小波神经网络的通用模型自适应控制

提高控制系统鲁棒性的一种有效的方法是应用自适应控制.本文结合通用模型控制策略(Common Model Control-CMC),应用小波神经网络(Wavelet Neurall Network-WNN)自适应控制方法实现对被控对象的逆控制,从而提出基于小波神经网络的通用模型自适应控制(Common Modlel Adaptive Control-CMAC).基于小波神经网络的自适应控制器能产生复杂的控制规律,能更精确地逼近非线性被控对象,也克服了通用模型控制策略要求过程一阶微分模型应该有显式解的局限性.该控制策略的参考轨迹是一条典型的二阶曲线,仿真结果验证了该控制策略的有效性.     

一类不确定时滞大系统的分散模型参考自适应控制

运用分散模型参考自适应控制方法研究了一类不确定时滞大系统问题.在选择参考模型时,根据系统所期望的性能指标,考虑各子系统的相互作用,保留了互联项.这类不确定大系统的关联及干扰是时变不确定的.在这种不确定性界存在但却未知的情形下,基于Lyapunov稳定性理论,给出了其分散自适应控制律,并证明了整个互联大系统是一致最终有界的.     

热镀锌锌层厚度自适应控制模型的研究与应用

热镀锌线的锌层厚度控制是一个非常关键的问题,由于过程对象存在时变大滞后、非线性、多变量干扰的特性,经常造成镀厚偏差过大且严重不均的现象。在分析锌层厚度与气刀压力、气刀距离和带钢速度关系的基础上,提出自适应前馈控制、平均镀厚反馈和倾斜反馈相结合的控制策略,通过控制气刀压力、气刀与带钢表面距离以及气刀两侧位置,实现了锌层厚度的自动精确控制。生产数据表明,此控制模型能够有效地解决锌层厚度控制中上述难点,不仅能够满足高质量控制精度要求,而且实现了锌层厚度从手动调整向自动控制的实际应用。     

电弧炉电极调节系统的嵌入型无模型非参数自适应控制

基于电弧炉电极非线性和时变性的特点,在原有电弧炉电极自适应控制的基础上,提出了电弧炉电极的嵌入型无模型自适应控制(Model-free adaptive control,MFAC).模块化的设计可以不影响原有的自适应控制系统,嵌入型无模型非参数自适应控制方法比单一的有模型或无模型自适应控制方法的跟踪性能更好.仿真结果进一步验证了该方法的有效性.     

轧机液压伺服系统多模型切换自适应反步控制

针对轧机液压伺服系统工作过程中弹性负载力和外负载力的跳变,基于公共Lyapunov函数方法和自适应反步控制方法,提出了一种多模型切换自适应反步控制策略.该方法结合自适应反步控制的特点和公共Lyapunov函数的设计要求,通过反步法设计了各子系统的状态反馈控制器和不确定上界参数的自适应估计器,取反步法的Lyapunov函数作为公共Lyapunov函数,保证了系统在任意切换下的渐近稳定.自适应反步法和公共Lyapunov函数方法的结合,便于公共Lyapunov函数的求取,又解决了同时存在参数跳变和参数慢时变的问题.仿真结果表明,该方法能够保证轧机液压伺服系统具有良好的动静态性能,并对参数跳变和参数慢时变具有较强鲁棒性.