非线性系统的多内模控制

任何一个实际系统均具有一定程度的非线性，由于非线性对象的复杂性，目前还没有统一的控制器设计方法，用传统的线性系统理论来设计，当工作点大范围变化时，很难保证其性能及稳定性。本文提出了基于多模型的内模控制方法，它对非线性过程的控制具有良好的性能。在该方法中，非线性对象的内模是通过在不同工况辨识得到多模型。仿真结果表明，该控制策略比常规的单内模控制在大范围具有更好的控制品质。     

连续生化过程的分叉控制策略

针对存在分叉的非线性系统，提出了一种分叉控制策略．该方法通过改变甚至消除系统中存在的分叉，从而达到控制的目的．将其应用于连续生化过程，实现了准全局分叉控制和产率最优控制，仿真结果说明了控制算法的有效性．     

隧道窑生产过程的智能控制

针对燃油隧道窑具有纯滞后、多变量、强耦合的非线性特点,提出了一种基于模糊解耦和输出预测的专家控制的控制策略,将多变量非线性系统分解成多个单回路调节系统,过程实测数据和系统仿真证明了方法的可行性．     

仿真转台用连续回转电液伺服马达预测滑模控制

针对飞行仿真转台用连续回转电液伺服马达自身存在高度非线性和摩擦、泄漏等外界因素导致的不确定性,不能建立精确的数学模型,以及传统控制策略效果不理想等特点,提出了一种预测函数滑模变结构复合控制策略(PFC-SMC)。电液伺服系统采用了具有状态反馈形式的内模控制理论结构,将内模控制思想和滑模变结构控制思想相结合,利用滑模控制克服外界干扰和参数时变性,利用预测函数控制算法设计内模控制器,实现系统高精度、高频响的跟踪控制,有效抑制了由滑模控制引起的抖振现象。仿真表明:与传统PID控制相比,PFCSMC复合控制算法有效提高了飞行仿真转台用电液伺服系统的低速稳定性和抗干扰能力,极大程度拓展了系统的频响,实现了伺服系统的精确控制。     

加热炉温度的模糊内模控制策略

用模糊聚类辨识方法建立被控过程的TS模糊模型及其逆模型,引入内模控制,形成模糊内模控制策略。 对加热炉温度的仿真表明该控制方法有效、可行。     

带有未知反应参数的一种发酵过程非线性自适应控制

将非线性系统的线性化方法与神经网络在线辨识技术相结合,提出了一种基于神经网络的非线性自适应控制策略,提出的控制策略,对带有未知反应参数的连续发酵过程,取得了良好的控制性能,仿真实验表明,提出的自适应控制方法能够适应过程模型的不确定性,具有较强的鲁棒性。     

带有未知反应参数的一种发酵过程非线性自适应控制

将非线性系统的线性化方法与神经网络在线辨识技术相结合,提出了一种基于神经网络的非线性自适应控制策略.提出的控制策略,对带有未知反应参数的连续发酵过程,取得了良好的控制性能.仿真实验表明,提出的自适应控制方法能够适应过程模型的不确定性,具有较强的鲁棒性.     

太阳能热发电过程的多模型控制策略

太阳能热发电技术是将太阳能首先转化为热能,再利用热能发电的技术,是对太阳能的高品位利用。文中总结了太阳能热发电系统的结构和原理,分析了不同情况下太阳能热发电的运行模式和热发电系统中的控制难点问题,进而提出了多模型控制策略,并与传统的单内模控制策略进行仿真对比,验证了多模型控制策略对时变不确定对象有很好的控制效果。     

非线性动态增量内模控制算法及应用

为了提高非线性工艺对象的控制质量,基于动态增量内部模型提出一种非线性动态增量内模控制算法.其中,动态增量内部模型是利用一阶纯滞后模型建立;动态增量内模控制算法是依据该动态内部模型和传统内模控制算法原理设计.在对该动态增量内模控制系统的稳定性分析的基础上,选择一种具有高度非线性和时变性的生物反应器作为控制对象来检验其控制性能.仿真结果表明:动态增量内模控制算法的控制效果和抗干扰能力等均优于传统PID控制算法和人工神经网络控制等高级控制算法,具有较好的实际控制工程意义.     

污水处理过程中的模糊控制研究

污水处理过程是个复杂的非线性、多变量的控制过程,传统的控制方法离不开人的知识经验和亲自操作。在分析活性污泥法污水处理的控制过程基础上,引入了污水处理的模糊控制技术．利用已有经验和知识给出控制策略,同时给出了污水处理次级阶段的模糊控制器设计过程．仿真结果说明本方法的有效性。     

对角递归神经网络在非线性内模控制中的应用

提出一种基于对角递归神经网络的非线性内模控制方案，其内部模型和内模控制器的建立均由对角递归神经网络来实现，同时改进神经网络控制器的训练函数。仿真结果表明，改进的内模控制系统与基本BP神经网络内模控制系统相比。具有跟踪速度快，超调量小，以及对对象参数摄动具有较好的适应性。     

串级不稳定时滞过程的内模控制器设计

针对串级不稳定时滞过程研究了内模控制器的设计方法。该方法副回路采用传统内模控制,能及时快速消除内环干扰对系统整体控制性能的影响;主回路采用一种二自由度内模控制结构,将设定值跟随特性与干扰抑制特性解耦,控制器的参数整定不需要在两种特性之间折中选择,克服了传统内模控制的不足。理论分析和仿真结果表明,该方法不仅能有效减少控制器的个数,而且可使系统同时获得良好的设定值跟随特性、干扰抑制特性和鲁棒性。     

基于多模型的内模控制及其在电厂过热汽温中的应用

针对电厂过热汽温被控对象具有大惯性、大滞后特性且对象参数随负荷变化较大等因素,提出了一种基于多模型的内模控制策略。将副回路系统与惰性区等效为一个广义被控对象,通过在不同工况辨识得到其多模型,设计出相应的内模控制器,根据运行工况选择相应的控制器,从而实现全工况运行的自适应控制。仿真结果表明,该控制策略比常规的单内模控制在大范围具有更好的控制品质。     

基于高阶内模的非线性离散系统迭代学习控制

针对一类工作于重复条件下的一阶非正则离散时间非线性系统追踪迭代域非严格重复的参考轨迹问题,提出基于高阶内模(HOIM)的迭代学习控制方法.利用高阶内模,描述系统输出追踪参考轨迹的迭代域变化规律问题.在针对非线性系统的迭代学习控制律设计过程中,根据内模原理,将高阶内模与D型迭代学习控制律相结合,设计合适的学习增益.从理论上严格证明,在所提出的基于高阶内模的迭代学习控制律的作用下,系统跟踪误差的迭代域收敛性.对机械手离散时间模型的仿真结果表明了该迭代学习控制方法的有效性.     

基于神经网络的非线性系统复合内模控制

利用RBF神经网络逼近连续非线性系统的α阶积分逆系统,并对原非线性系统及其逆系统构成的伪线性系统采用内模控制方法进行复合控制,从理论上分析了滤波器对跟踪误差的影响,仿真结果表明,内模控制与逆系统方法相结合的复合控制方案是处理非线性问题比较有效的方法之一。     

线性时滞系统内模控制的研究

内模控制是近年来发展起来的一种新型控制方法，分析它的原理对于工程应用和理论研究具有重要的意义。从IMC结构分析人手揭示了内模控制的本质，证明了该系统可实现对阶跃信号的无差跟踪及在阶跃信号扰动下可实现无差控制，给出了时滞线性系统内模控制器和内模滤波器的设计方法。并基于MATLAB仿真研究表明，线性时滞过程的内模控制具有较好的鲁棒性，有一定的应用价值。     

基于Hammerstein模型的非线性预测函数控制

提出了只需线性动态优化的基于Hammerstein模型的非线性预测函数控制策略，其中非线性控制器由一个线性的预测函数控制器Hammerstein模型的非线性部分的反函数组成，实现了线性控制器的输出uPFC与闭环系统内部模型线性部分的输入完全一致，使模型的输出ym只依赖于uPFC，通过这种方式实现了非线性预测函数控制策略只需线性优化而不需要非线性滚动优化。过程的预测输出只需应用模型参数直接计算得到而不需要求解丢番图（Diophantine）方程。pH中和过程的计算机仿真结果表明，该控制算法比PID控制具有更好的控制品质。     

基于细胞自动机模型的青霉素发酵过程优化控制策略

针对青霉素分批补料发酵过程优化控制问题,提出了一种基于青霉素分批补料发酵过程细胞自动机模型(简称CAPFM)的青霉素分批补料发酵过程优化控制策略设计方法．该方法通过理论分析,将CAPFM等价并转化为一个马尔可夫过程,并构造了基于马尔可夫决策过程的CAPFM迭代优化控制策略,设计了青霉素分批补料发酵过程迭代优化控制的模拟仿真系统．     

烟草烘丝过程的水分控制

讨论了烟草生产中烘丝过程的水分控制问题．根据烘丝过程各阶段不同的工艺要求,提出了包括有开关控制、跟踪控制及预测控制的分段变策略控制方案．针对烘丝过程的非线性、不确定性及存在大滞后的特点,提出了一种基于模糊模型的自校正预测控制算法,并且与前馈控制方法结合,应用于烘丝过程的送料稳定阶段．系统仿真证明的可行性．     

焦炉集气管压力系统内模控制器设计

针对焦炉集气管压力控制系统具有强干扰、非线性时变、滞后等特点,设计基于最小二乘支持向量机的内模控制（Least Squares Support Vector Machines-Internal Model Control,简称LSSVM-IMC）与非线性PID控制（Nonlinear PID control简称NCPID）相结合的复合切换控制策略。将系统不同工况分开考虑,根据不同工况采用不同的控制算法。在正常工况下采用LSSVM-IMC算法对系统进行细调,以抑制未知干扰的影响,提高控制精度;在非正常工况下,采用NC-PID算法对系统进行粗调,使得系统在短暂时间内快速脱离高压或低压状态。仿真结果表明该控制策略不仅提高了系统的快速调节能力和稳态精度,而且增强了系统的鲁棒性。