自适应模糊滑模控制在化工过程中的应用

为有效处理多变量、非线性及非最小相位系统的复杂化工过程,提出了一种新型的自适应模糊滑模控制,该方法针对滑模控制鲁棒性好但存在抖振的问题,采用模糊控制柔化控制信号,而与滑模控制的结合可以充分利用系统信息,简化模糊控制;在此基础上提出一种新的自适应调整比例因子来进行模糊变论域,柔化了控制信号并减小了滑模控制器输出的抖振。并给出模糊滑模控制的算法和稳定性分析,得到简化后的通用模糊规则库,可通过比例因子在线调节输入量的论域,使构成的控制系统具有很强的鲁棒性、较好的自适应能力和较高的控制精度。最后对于非线性单输入单输出(SISO)和多输入多输出(MIMO)化工模型进行仿真研究,结果表明即使工况点发生大的变化或受到较大干扰时,仍具有良好的抗扰动能力和很强的鲁棒性。     

单入双出的模糊预测协调控制在篦冷机系统中的应用研究

针对水泥回转窑的工艺特点，研究了适合大惯性，大滞后等特点的典型工业对象的模糊预测控制算法，并提出了一种解决系统输出多于输入的协调控制问题的方法，以篦冷机系统为对象的仿真结果表明该算法具有很好的快速性和鲁棒性，可在模糊失配很严重的情况下依然保护良好的控制特性，并能充分利用系统信息，增强算法的抗干扰能力及跟踪特性。该方法算法简捷，易于工程实现。     

基于模糊控制的温湿度试验系统的研究

针对温湿度试验箱温湿度控制大滞后和强耦合特性,提出在传统PID控制的基础上,结合温湿度模糊自适应PID控制算法和模糊解耦算法来设计模糊温湿度控制器,并对其进行了仿真试验结果,结果表明该方法控制精度高、响应快,能够满足温湿度试验箱温湿度控制的要求。     

水泥生料立磨压差变参数二型模糊控制器设计

大量仿真实例以及实际应用表明,二型模糊控制器的控制效果要优于PID、一型模糊控制器。虽然基于KM降阶算法并不能得到区间二型模糊控制器的解析解,但在特定的条件下,仍然可以得到一种非线性的区间二型模糊控制器的数学表达式。一旦二型模糊逻辑系统的结构确定下来,那么区间二型模糊控制器的形式也随之确定。水泥厂生料立磨粉磨系统具有非线性、大滞后、时变特性,传统的控制器难以得到理想的控制效果。提出了一种变参数二型模糊控制器设计算法,该控制器的参数在控制器作用过程中可变,因此该控制器的表达式可根据系统的响应做出合适的修改。通过对某水泥厂生料立磨压差控制的仿真结果表明,控制器能够在保证系统响应时间的基础上,降低系统超调,保持系统的稳定性。     

模糊自适应PI控制在空调系统中的研究

以空气焓差法试验台空调系统的温度控制系统为具体仿真对象建立了数学模型,该空调系统可以看作是一阶惯性加纯滞后的环节,而且对象的过程参数和时延时间是时变的,传统的PID控制无法获得理想的控制效果。提出了一种无需辨识环节的具有智能的模糊自适应PI的控制算法并将其应用在该空调系统中,该算法对模糊控制和PI控制进行有机结合,根据实际控制经验,通过模糊控制规则对控制回路中PI控制器的参数进行实时整定,并将该控制算法和经过良好整定的PI控制器在空调系统中的控制性能进行比较。仿真结果表明,模糊自适应PI控制提高了系统的鲁棒性、减小了超调量、提高了抗干扰能力、缩短了调整时间。     

时变大滞后系统的一种自校正控制方案

本文提出一种具有时变大滞后系统的自校正控制算法。根据时滞变化的先验知识,扩展系统模型的 B(q~(-1))多项式,避免了对时滞的显式辨识。辨识数据直接用于综合控制器,使系统的闭环极点为任意配置。数字仿真结果表明,该算法鲁棒性好,调节器设计简单,可以消除时滞变化对系统输出的影响,是一种较理想的工程控制器.     

基于参数优化的自适应模糊神经网络控制在污水处理中的应用

针对活性污泥污水处理系统的机理模型具有复杂的非线性,传统的控制方法存在着精度不高,自适应能力差等缺点,提出一种优化的自适应模糊神经网络控制方法,分析了控制模型参数对系统的影响,并经过数据训练得到控制器各参数的寻优方法,获得系统的最优化参数。该控制方法能够快速、有效地使曝气池中溶解氧浓度达到期望值,并且具有较高的控制效果与控制精度。与传统控制方法相比,该控制方法更具有鲁棒性。仿真结果验证了该控制方法的有效性和正确性。     

木塑复合材料挤出温度的鲁棒H_∞控制策略

采用鲁棒控制理论设计了H_∞控制器对WPC挤出机的温度系统进行控制研究。忽略模型参数和结构的不确定性,将挤出温度系统简化为具有纯滞后环节的二阶系统,针对该系统的状态方程计算控制律,构造具有鲁棒性的H_∞控制器。在仿真实验中加入了传输延时和白噪声扰动以模拟实际工业过程,并与常规PID控制器进行对比。仿真实验结果表明:基于H_∞控制器的挤出温度控制系统抗扰能力强,具有理想的系统动态响应性能以及高控制精度。     

风力发电机组模糊控制器的设计与仿真

风力发电机组是复杂的多变量非线性系统,受参数变化和外部干扰严重,具有强耦合与强时变性,针对此特点本文设计了模糊控制器,建立了风力发电系统仿真模型,使得在额定风速以下时,根据风速变化,控制电机转速获得最佳叶尖速比,实现跟踪最大功率的目标;在额定风速以上时,控制风轮的桨距角以调节风能利用系数,实现风力发电机组的恒功率输出。通过Matlab仿真,对所设计的模糊控制器进行了仿真研究,结果表明:模糊控制器能够显著提高风力发电系统的稳定性和鲁棒性,具有良好的性能和控制效果。     

模糊神经网络在工业加热炉中的应用

针对工业控制过程中较为常见的一种控制过程——电加热炉的炉温控制,采用了一种基于模糊基函数的模糊神经网络控制器,并给出了应用于此模糊神经网络的自学习算法。最后,将该模糊神经网络控制器应用于实际的工业加热炉炉温控制系统中。应用结果表明,该控制方案可改善具有时变及大滞后的炉温控制系统,特别是对于一些缺乏先验知识的实际工业控制过程,该控制策略具有良好的控制效果。     

基于FGPC的单元机组协调控制系统研究

针对单元机组的大迟延、强耦合、参数时变且不确定性的特点,将T—s模糊模型引入预测控制中,作为预测模型。首先,用改进的模糊c一均值聚类算法和随机牛顿法辨识得到非线性系统的T-s模型;然后基于线性化后的系统模型设计模糊广义预测控制器,并对非线性对象进行在线控制。仿真结果表明：FGPC对于时变的非线性系统具有很好的控制效果。     

基于模糊自整定PID燃气锅炉仿真研究

针对燃气热水锅炉具有非线性、大惯性及多变量等特点,借助经验公式分析并用MATLAB系统辨识工具箱完成了系统数学模型的辨识,确定了燃气锅炉温度控制系统的模型结构可等效为一阶惯性加滞后环节,在此基础上确立了基于MATLAB的系统SIMULINK仿真框图,设计了模糊自整定PID控制器.通过模糊自整定PID与常规PID算法的仿真对比分析,得出模糊自整定PID不仅在调节时间、超调量等动态性能上的控制效果明显优于常规PID控制效果,而且增强了系统的鲁棒性和适应性,具有良好的动、静态性能.     

PVC反应釜釜温自抗扰控制器设计

针对反应釜釜温过程控制中存在时变性、非线性、不确定性和多干扰性的问题,在分析自抗扰技术的基础上,采用PD控制器代替非线性反馈部分对补偿后的串联积分式对象进行控制的方法,设计了反应釜釜温动态模型的自抗扰控制器。仿真结果表明：在缺乏对象精确数学模型的情况下,该系统表现出良好的静、动态品质。同时,通过Monte—Carlo实验方法验证了系统具有较强的鲁棒性。     

模糊PID-Smith串级控制在加热炉温度控制系统中的应用

提出一种基于模糊PID和Smith预估控制器的串级控制器,克服了工业加热炉温度控制系统中加热炉出口温度的时变性、非线性及滞后性等缺点。仿真结果表明,模糊PID-Smith串级控制器具有较强的鲁棒性,提高了控制系统的动、静态性能指标。     

模糊非线性内模控制算法及其在pH值控制中的应用

pH值控制过程具有较强的非线性,历来是过程控制研究的一大热点,本文针对pH值控制系统提出了一种基于模糊推理网的非线性内模控制算法（FNIMC）。模糊推理网用于辨识对象的模糊模型;FNIMC由一个逆模控制器和具有一个可调参数的鲁棒滤波器组成。仿真结果表明该算法优于非线性PID调节器,且计算效率高。     

A method for robustness analysis of controlled nonlinear systems

This paper presents an approach to analyzing robustness properties of nonlinear systems under feedback control. The core idea is to apply numerical bifurcation analysis to the closed-loop process, using the controller/observer tuning parameters, the set points, and parameters describing model uncertainty (parametric as well as unmodeled dynamics) as bifurcation parameters. By analyzing the Hopf bifurcation and saddle-node bifurcation loci with respect to these parameters, bounds on the controller tuning are identified which can serve as a measure for the robustness of the controlled system. These bounds depend upon the type as well as the degree of mismatch that exists between the plant and the model used for controller design.The method is illustrated by analyzing three control systems which are applied to a continuously operated stirred tank reactor: a state feedback linearizing controller and two output feedback linearizing controllers. While model uncertainty has only a minor effect on the tuning of the state feedback linearizing controller, this does not represent a very realistic scenario. However, when an observer is implemented in addition to the controller and an output feedback linearizing scheme is investigated, it is found that the plant-model mismatch has a much more profound impact on the tuning of the observer than it has on the controller tuning. In addition, two observer designs with different level of complexity are investigated and it is found that a scheme which makes use of additional knowledge about the system will not necessarily result in better stability properties as the level of uncertainty in the model increases. These investigations are carried out using the robustness analysis scheme introduced in this paper.     

Optimization‐Based Nonlinear Centralized Controller Tuning of Liquid‐Liquid Extraction Processes

Abstract

The control problem of an agitated contactor is considered in this work. A Scheibel extraction column is modeled using the non‐equilibrium backflow mixing cell model. Model dynamic analysis shows that this process is highly nonlinear, thus the control problem solution of such a system needs to tackle the process nonlinearity efficiently. The control problem of this process is solved by developing a multivariable nonlinear control system implemented in MATLAB?. In this control methodology, a new controller tuning method is adopted, in which the time‐domain control parameter‐tuning problem is solved as a constrained optimization problem. A MIMO (multi‐input multi‐output) PI controller structure is used in this strategy. The centralized controller uses a 2×2 transfer function and accounts for loops interaction. The controller parameters are tuned using an optimization‐based algorithm with constraints imposed on the process variables reference trajectories. Incremental tuning procedure is performed until the extractor output variables transient response satisfies a preset uncertainty which bounds around the reference trajectory. A decentralized model‐based IMC (internal model control) control strategy is compared with the newly developed centralized MIMO PI control one. Stability and robustness tests are applied to the two algorithms. The performance of the MIMO PI controller is found to be superior to that of the conventional IMC controller in terms of stability, robustness, loops interaction handling, and step‐change tracking characteristics.     

Analytical design of enhanced PID filter controller for integrating and first order unstable processes with time delay

An analytical design for a proportional-integral derivative (PID) controller cascaded with a first order lead/lag filter is proposed for integrating and first order unstable processes with time delay. The design algorithm is based on the internal model control (IMC) criterion, which has a single tuning parameter to adjust the performance and robustness of the controller. A setpoint filter is used to diminish the overshoot in the servo response. In the simulation study, the controllers were tuned to have the same degree of robustness by measuring the maximum sensitivity, Ms, in order to obtain a reasonable comparison. Furthermore, the robustness of the controller was investigated by inserting a perturbation uncertainty in all parameters simultaneously to obtain the worst case model mismatch, and the proposed method showed more robustness against process parameter uncertainty than the other methods. For the selection of the closed-loop time constant, λ, a guideline is also provided over a broad range of time-delay/time-constant ratios. The simulation results obtained for the suggested method were compared with those obtained for other recently published design methods to illustrate the superiority of the proposed method.     

抄纸过程模型参考自适应内模控制仿真研究

针对强耦合、大时滞、非线性对抄纸过程控制性能的影响,提出一种模型参考自适应内模控制算法,通过建立控制器模型,设计自适应调节律和控制算法来实现对增益和时滞的在线自调整,使系统在模型参数失配的情况下,仍具有良好的鲁棒性和跟踪性,表现出较强的解耦能力和自适应能力。通过与常规内模控制仿真结果对比,表明该控制算法改善控制品质的有效性。