时滞系统的状态预测观测器及预测控制器设计

研究基于状态空间模型的时滞控制系统的状态预测观测器及最优预测控制器的设计问题。针对控制项含有时滞的系统，设计一种全维状态预测观测器，并将其用于时滞控制系统的最优状态预测反馈控制。通过该状态预测观测器可将闭环系统的时滞项移至系统闭环结构之外，从而使其优化控制规律完全可按无时滞系统进行设计。所给出的性能指标计算公式表明，该预测控制器关于二次型性能指标是次优的。     

时滞系统的降维状态预测观测器及预测控制器设计

研究控制项含有时滞的线性系统的预测控制问题.利用被控对象的预测输出向量和系统的控制向量,设计了一种降维状态预测观测器,并将该状态观测器用于时滞控制系统的最优状态反馈控制中.利用该状态预测观测器可将闭环系统的时滞项移至系统闭环结构之外,从而最优控制规律完全可以按无时滞系统进行设计.由性能指标计算公式表明,该预测控制器关于二次型性能指标是次优的.     

两种典型预测控制系统的稳定性分析

本文针对两种典型的预测控制──动态矩阵控制和广义预测控制，提出了它们的闭环反馈结构。利用此反馈结构，不仅可以方便地判别预测控制系统的闭环稳定性，而且有效地减少了控制算法的计算量，有利于预测控制算法的在线应用。仿真实例证实了本文的稳定性判别方法是十分有效的。     

多变量动态矩阵控制系统的闭环稳定性

定量分析了无约束多输入多输出（MIMO）动态矩阵控制系统的闭环稳定条件,首先基于脉冲响应模型重新描述了动态矩阵控制（DMC）算法;在此基础上,推导得到了MIMODMC系统的闭环稳定条件,以便于预测控制系统的分析与设计。     

大时滞过程的预测自耦PI控制方法

针对大时滞系统的控制难题,提出了一种不依赖于被控对象模型的预测自耦PI（predictive self-coupling PI,PSC-PI）控制方法.该方法利用预估模型输出补偿实际输出,将系统外部扰动和内部不确定性定义为总和扰动,据此建立了动态误差系统,设计了以速度因子为核心的预测自耦PI控制律及其整定规则,进而形成了一个在总和扰动反相激励下的动态误差系统.理论分析表明,由预测自耦PI控制器组成的闭环控制系统具有全局鲁棒稳定性.仿真实验结果表明,该方法可以快速、平滑、准确地跟踪期望信号且控制精度高,在大时滞过程控制领域具有重要的理论意义和应用价值.     

利用时滞补偿器降低广义预测控制动态关联作用

本文提出了通过预加前、后纯时滞补偿器的方法降低多时滞多变量广义预测控制的闭环动态关联作用的思想,给出了设计方法,并讨论了设计参数的选择对系统的动态关联作用的影响,通过仿真证明了本文所提出的方法的有效性。     

大时滞过程的预测控制——催化裂化反应再生系统原料预热回路控制

实际的复杂工业过程 ,往往具有大的时滞 ,例如 :炼油厂催化裂化装置的反应再生系统 ,其原料油预热通过油浆换热实现 ,因此时滞特别大 .本文针对这一类大的时滞过程 ,设计了以动态矩阵控制为核心算法的预测控制系统 ,运行实践表明 :这一控制方案比原PID控制在控制质量上有较大提高 .     

P-FUZZY-PI控制器在水工模型水位控制系统中的应用

水工模型水位控制系统是一个典型的非线性、大时滞控制系统,采用P-FUZZY-PI复合控制器对其进行控制,既利用厂模糊控制适应能力强,动态特性好,抗干扰能力强的特点,又利用PID控制消除了系统静差,使控制系统的动态和静态品质都得到极大提高,取得了较理想的控制效果。     

大时滞过程的预测控制——催化裂化反应再生系统原料预热回路控制

实际的复杂工业过程,往往具有大的时滞,例如：炼油厂催化裂化装置的反应再生系统,其原料油预热通过油浆换热实现,因此时滞特别大,本文针对这一类大的时滞过程,设计了以动态矩阵控制为核心算法的预测控制系统,运行实践表明：这一控制方案比原ＰＩＤ控制在控制质量上有效大提高。     

多指标的连续预测控制系统设计

本文对多指标的连续预测控制系统设计进行讨论。在设计时除保留连续系统预测控制基本特点外,同时考虑干扰、未建模动态等系统的影响,使得闭环系统鲁棒稳定性增强。     

时滞纳米运动系统的多速率采样预测自抗扰控制

电容型纳米位置传感器在纳米伺服系统中得到了越来越多的应用.这类超高精度模拟传感器用于反馈信号时因较长的模数转换时间将带来明显的测量时滞.而这类数字纳米伺服系统也因硬件使其采样频率在处理高频干扰时受到带宽限制.本文针对测量时滞和高频干扰的挑战,提出一种带采样预测功能的多速率自抗扰控制器设计方法.首先建立了电容式位移传感器的纳米运动平台带有时滞的动力学模型.其次,基于该模型设计多率采样预测线性扩张状态观测器和多率反馈控制器.通过设计预测型观测器,适当选取观测器增益,消除时滞对状态观测的影响.另外,将输出预估器加入预测扩张状态观测器中重构采样点间系统输出值,从而在时滞系统中更好地估计和消除高频干扰,并给出了系统的稳定性分析.最后通过压电驱动纳米运动平台的实时控制实验验证本文提出控制器的有效性.     

Design of networked control systems with bounded arbitrary time delays

This paper is mainly concerned with the model predictive control (MPC) of networked control systems (NCSs) with uncertain time delay and data packets disorder. The network-induced time delay is described as bounded and arbitrary process. For the usual state feedback controller, by considering all the possibilities of delays, an augmented state space model of the closed-loop system, which characterizes all the delay cases, is obtained. The stability conditions are given according to the Lyapunov method based on this augmented model. The stability property is inherited in MPC which explicitly considers the physical constraints. A numerical example is given to demonstrate the effectiveness of the proposed MPC.     

具有时变通信受限非线性信息物理系统的网络化预测控制

针对具有时变通信受限的一类非线性信息物理系统,本文采用网络化预测控制策略,对于时变通信时延和数据丢失,不是使用常规的被动方式抑制,而是进行主动补偿.为了使补偿时变通信受限的方式简单、主动和通用,提出了一种新颖的网络化非线性预测控制方法.所设计的网络化非线性预测控制器能达到具有与无网络的本地闭环控制系统完全相同的期望控制...     

Robust model predictive control for continuous uncertain systems with state delay

This paper is concerned with robust model predictive control for linear continuous uncertain systems with state delay and control constraints, A piecewise constant control sequence is calculated by minimizing the upper-bound of the infinite horizon quadratic cost function, At each sampling time, the sufficient conditions for the existence of the model predictive control are derived, and expressed as a set of linear matrix inequalities. The robust stability of the closed-loop svstems is guaranteed bv the proposed design method. A numerical example is given to illustrate the main results.     

网络化预测控制系统的设计,分析与实时实现

采用预测控制策略, 讨论网络化控制系统的设计, 分析与实时实现. 对网络化控制系统的特点进行详细分析, 表明网络化控制系统与传统的控制系统有很大的不同. 为了达到期望的闭环网络化控制系统的性能, 引入网络化预测控制方案, 并对网络化预测控制系统的设计、稳定性分析和实时实现进行深入研究. 本文采用仿真和实际实验, 展示网络化预测控制方案可以弥补随机网络通信延迟和数据丢失、达到期望的控制性能、并具有良好的闭环系统稳定性.     

Robust model predictive control for continuous uncertain systems with state delay

This paper is concerned with robust model predictive control for linear continuous uncertain systems with state delay and control constraints. A piecewise constant control sequence is calculated by minimizing the upper-bound of the infinite horizon quadratic cost function. At each sampling time, the sufficient conditions for the existence of the model predictive control are derived, and expressed as a set of linear matrix inequalities. The robust stability of the closed-loop systems is guaranteed by the proposed design method. A numerical example is given to illustrate the main results.     

Application of predictive control techniques to a distillation column

Model-based predictive control techniques are widely recognized as having useful application to control problems characterized by complex dynamics and severe time delay. The establishment of a representative process model is the key step in the procedure and for anything other than trivially simple systems is a major hurdle. This paper describes the application of predictive control techniques to a distillation problem which embodies a pure time delay of 2–3 h and time constants of 3–4 h. A sampled-data process model is identified from monitored input/output data and from this a predictive control algorithm is designed. The application of the controller has resulted in very effective closed-loop control of the base composition of the distillation column, where previously only manual supervision was possible.     

Detection of model-plant mismatch in closed-loop control system

The performance of model-based control systems depends a lot on the process model quality, hence the process model-plant mismatch is an important factor degrading the control performance. In this paper, a new methodology based on a process model evaluation index is proposed for detecting process model mismatch in closed-loop control systems. The proposed index is the ratio between the variance of the disturbance innovation and that of the model quality variable. The disturbance innovations are estimated from the routine operation data by an orthogonal projection method. The model quality variable can be obtained using the closed-loop data and the disturbance model estimated by adaptive Least absolute shrinkage and selection operator (Lasso) method. When the order of the disturbance model is less than 2 or the process time delay is large enough, no external perturbations are required. Besides, the proposed index is independent of the controller tuning and insensitive to the changes in disturbance model, which indicates that the proposed method can isolate the process model-plant mismatch from other factors affecting the overall control performance. Three systems with proportional integral (PI) controller, linear quadratic (LQ) controller and unconstrained model predictive control (MPC) respectively are presented as examples to verify the effectiveness of the proposed technique. Besides, Tennessee Eastman process shows the proposed method is able to detect process model mismatch of nonlinear systems.     

网络控制系统补偿器设计及稳定性分析

为解决网络延时对网络化控制系统性能的影响, 从控制的角度提出基于系统模型的补偿器设计方案以解决网络延时问题. 通过对广义预测控制算法GPC状态空间形式的推导, 设计具有多步预测功能的网络控制器, 实现前向通道的延时补偿; 构造具有延时补偿功能的状态观测器以补偿反馈通道延时. 分析了使用上述延时补偿策略所构成的闭环网络控制系统的稳定性. 通过对不同网络延时补偿的仿真实验, 证实了该补偿算法能有效改善控制系统性能并保持系统的稳定.     

时滞系统控制发展历程综述

系统研究了时滞系统控制的发展历程,介绍了Smith预估控制、大林算法、自适应控制、预测控制、鲁棒控制、变结构控制及智能控制等各种控制方法在时滞系统中的应用;综述了这些控制方法的原理、优点和不足,及弥补其缺陷的方法。最后对时滞系统控制的发展趋势进行了展望,结合Smith预估器的各种预估复合控制方法是控制时滞系统有效且实用的方法,具有很好的实际应用前景。