一种多变量系统的内模解耦控制设计方法

针对多变量强耦合的被控系统，提出了一种简化的内模解耦控制设计方法。其宗旨是首先根据对象的名义模型，设计常数阵预补偿器，对其进行对角优势化，进而利用补偿后的主对角线元素作为内模控制设计的内部模型，并基于此内部模型设计多通道内模控制器，同时设计了对角形滤波器。对某加热炉温度控制系统的仿真研究结果表明了该方法的有效性，控制系统具有很好的解耦能力和较强的鲁棒性。算法简单，易于实现，具有较好的工程应用价值。     

基于PCS7的内模控制器设计与应用

针对工业对象的高阶以及非线性特性,采用二阶加纯滞后模型作为内模控制的内部模型,提出了一种通用内模控制器的设计方法;根据内模控制的原理以及二阶加纯滞后模型的差分方程,推导出通用内模控制器的算法.通过PCS 7 V6.1系统软件中的结构化控制语言SCL将内模控制算法编译成可通用的FB功能块,在西门子过程控制系统PCS7中实现了内模控制;最后利用精度较高的最小二乘法辨识被控对象的模型,将该通用内模控制器应用在工业中普遍使用的高阶大滞后对象换热器的出口温度控制过程中,取得了很好的应用效果;应用表明,内模控制器在工业DCS应用过程中具有高性价比,能有效地拓展内模控制的应用空间.     

热工过程时滞对象的神经网络内模控制

针对火电厂热工过程的时滞对象，提出采用基于神经网络的内模控制方法，即用神经网络对复杂系统的辨识能力来实现内模控制中被控对象的正模型及内模控制器。仿真研究表明，文中所采用的控制方案比常规PID控制表现出更好的控制品质，在实际应用中具有一定的实用价值。     

基于继电辨识的大时滞对象的内模控制

采用改进的饱和继电反馈实验辨识高精度的过程模型，将内模控制与Smith预估控制器相结合，提出了一种适用于大时滞对象的内模控制结构，并按内模控制结构设计控制器。仿真实验表明该控制结构可获得比Smith预估控制更好的动态性能、鲁棒性和抗干扰性能，为大时滞对象的控制提供了一种新的实用方法。     

改进的内模跟踪控制对随机噪声抑制的研究与仿真

对于存在随机噪声和干扰的系统,传统的内模跟踪控制是无法解决这类问题的。将自适应滤波器引入到内模控制的结构中,很好地解决了内模控制在抑制随机噪声方面的不足。针对被控对象的模型和系统性能指标,同时考虑到系统的随机噪声设计自适应滤波器,从而构建自适应控制器。通过自适应控制器和基于内模原理设计的伺服补偿器对被控对象进行跟踪控制。提出的方法综合了内模控制和自适应滤波的优点,使控制系统达到满意的跟踪控制效果,对常规谐波扰动和随机噪声都有良好的抑制作用。仿真结果表明提出的设计方法能够实现系统的无静差跟踪,并且具有良好的抗噪性和稳定性。     

内模控制在过程控制系统中的应用研究

内模控制是一种简单、实用的先进控制算法,是研究其它基于模型的控制策略的理论基础.本文介绍了内模控制的基本原理及内模控制器的设计方法,基于过程控制实验系统,采用内模控制策略对其进行控制,并在相同状况下,采用常规PID和内模PID算法对其进行控制比较.结果表明,采用内模控制策略的控制系统在超调量、上升时间和调节时间等方面均有所减小和缩短,体现了内模控制的实用性和控制效果的优越性,对于内模控制在其它领域的应用具有一定的参考价值.     

内模PID控制器在电阻加热炉温控系统中的应用

本文介绍了内模控制(IMC)的基本原理及内模PID控制器的设计方法,进而将这种控制方法应用到电阻加热炉温控系统中.内模PID控制器只有一个可调参数,整定方法简单,克服了常规PID参数整定复杂的缺点,易为工程技术人员掌握.MATLAB仿真结果表明内模PID控制系统具有较好的动态性能和较强的鲁棒性,有效提高了系统的控制品质...     

SCARA机器人内模控制方法

为了使SCARA机器人在外界干扰和模型不精确的情况下具有优良的轨迹跟踪性能,提出一种基于内模控制原理设计SCARA机器人控制器的方法。采用拉格朗日方法获得SCARA机器人动力学模型,将其作为内模控制的估计模型;选择内模滤波器[f(S)]设计内模控制器[Q(S),]使其满足稳态误差为零的条件,通过推导得出不同输入信号下的SCARA机器人控制律。通过仿真,将其与自适应模糊滑模控制方法进行对比分析,结果表明所提出的方法轨迹跟踪精度高,抗干扰能力强,控制器参数调节简单。     

磨煤机制粉系统解耦内模控制器的设计及仿真

本文针对工业过程中常见的多变量时滞耦合输入输出系统,基于内模控制结构提出了一种多变量解耦内模控制设计的方法,该方法设计的内模控制器同时具有解耦器和控制器的作用。其优点是能够实现标称系统输出响应之间的近似或完全解耦,并且改善了系统的大迟延的特性。并与PID对角矩阵解耦设计方法相对比,结果表明：解耦内模控制器设计方法有更好的鲁棒性。     

内模控制研究的新发展

概述了内模控制(IMC)的研究现状和新发展,详细论述了内模控制特别是非线性系统内模控制研究中的主要方面及其研究成果.首先介绍了内模控制中的各种建模方法,指出它们各自的优缺点,并根据内模控制的发展趋势着重分析了内模控制器的设计及其改进结构,内模控制与其他控制方法的结合方式等几个关键性问题.最后指出了内模控制研究中存在的一些混淆,并探讨了这一研究领域的发展方向.     

基于内模控制的液位控制系统的研究

内模控制以其设计简单、跟踪调节性能好、鲁棒性强、能消除不可测干扰的影响等特点而得到了广泛的应用、但是,将内模控制应用于实际场合时,必须考虑到执行机构动作范围的限制本提出了一种处理控制器受限问题的方法,实验表明,获得了良好的控制效果。     

基于分数阶内模控制的风力机叶片颤振研究

针对风力机叶片颤振系统,提出了一种结合分数阶(Fractional Order)控制与内模控制(Internal Model Control,IMC)的新型颤振控制方法.利用分数阶滤波器设计了分数阶内模控制器,基于闭环动态特性指标,如相位裕量和截止频率,实现对控制器参数的自整定.通过仿真实验对比证明,针对风力机叶片颤振控制,所设计的控制方法优于传统PID、内模PID控制方法,不仅减少了控制参数,而且提高了动态特性和鲁棒性.     

基于IMC原理的电子节气门控制策略

发动机系统中的电子节气门是一种典型的非线性控制对象,特别是节气门运动过程中的弹簧扭矩和摩擦阻力十分复杂,其数学模型很难精确建立,参数不易获取.针对电子节气门的非线性因素,提出一种内模控制器的设计方法.首先分析电子节气门系统的数学模型,在Matlab/Simulink仿真平台上对模型的有效性进行验证,进而以内模控制结构为基础,建立电子节气门复域模型,分析系统的非线性干扰,设计针对时变参数的内模控制器.仿真结果显示,在模型较精确的情况下,内模控制器具有优于传统PID和一般滑模控制的控制性能,而在模型失配的情况下,内模控制器的鲁棒性能够保证它的控制性能仍然优于传统PID.在所提出的内模控制器设计方法中,前馈滤波器的设计并未用到任何系统参数,但仍然能够保证理想的稳态响应和扰动响应,因此所提出方法相比于很多针对具体模型的控制策略,具有更好的实用价值.     

基于IMC的PID控制器参数确定

应用零极点相消法设计内模控制器，选取内模控制器的滤波系数，以满足预定不确定性下鲁棒性的要求。用PID规律逼近IMC控制来确定PID参数。仿真结果表明，所设计的控制器具有较好的动态性能和鲁棒稳定性，适用于大型工业过程。     

积分分离型内模控制器的设计与仿真

内模控制器设计简便,调节参数少,是应用于工程实际的一种行之有效的控制器。然而对于大惯性、大滞后对象及设定值大范围变化的情况,由于在较长时间内存在较大偏差,常规内模控制中隐含的积分调节作用,会导致调节过程存在较大的超调。基于积分分离的设计思想,本文提出了一种积分分离型内模控制器的设计方法,针对典型的二阶惯性加纯滞后对象进行了仿真研究,结果表明了所提出控制方法具有更好的控制效果。     

基于模糊推理的模型参考自适应内模控制的研究

电厂的主汽温是大惯性、大滞后的时象,并且动态特性随机组负荷变化而变化,运行过程中扰动多.本文采用模型参考自适应控制的思想,将模糊控制方法和内模控制方法结合在一起,提出了一种模型参考模糊自适应内模控制方法:采用相消法设计内模控制器,用参考模型理想输出和实际对象输出之差e及其变化率△e在线模糊调节控制器中滤波参数.本文方法综合了模糊控制,内模控制和自适应控制的优点,增强了系统的鲁棒性,针对电厂热工过程系统的仿真研究结果证明了这一方法的有效性.     

一种基于遗传算法的模糊内模控制方法

针对一类非线性过程,提出了基于T-S模糊模型的非线性内模控制方法.使用遗传算法和模糊聚类方法进行模糊建模,解决了非线性内模控制方法中建立精确的模型及其逆模型困难的问题.通过模糊辨识获得过程的T-S模型及逆模型,并以此设计了内模控制器.最后,将该方法应用于一类非线性过程的控制,仿真结果表明该方法的有效性.     

基于模型完全动态延时逆的内模控制方法

针对常规内模控制中存在的缺点,提出了一种基于模型完全动态延时逆的内模控制方法,采用神经网络自适应滤波器对内部模型和完全动态延时逆进行在线学习和控制,取消低通滤波器的设计,以逆的延时时间的调整来提高系统的鲁棒稳定性,并把内模控制器的动态响应和扰动消除控制分开进行。理论分析和仿真实验表明,此方法对系统输入信号的跟踪响应具有很高的稳态精度和动态控制品质,对对象的扰动消除具有很好的效果,是一种新型、具有鲁棒稳定性的内模控制方法。     

基于T-S模型的内模控制算法及其应用

针对模糊内模控制算法中模型的建立及模型求逆困难的问题，对一种模糊建模方法进行了改进，在此基础上提出了一种基于T—S模型的内模控制方法。采用启发性知识与复合非线性优化方法相结合的综合方法求解出模糊模型的结构，由模糊辨识获得过程的T—S模型和逆模型，并以此为基础建立内模控制算法。将该算法分别应用于慢时变非线性对象和具有大时延大惯性的热工系统主蒸汽温度的控制，仿真结果表明了该方法具有结构简单，计算效率高等优点，有利于在线应用。     

内模控制发展综述

本文概述了内模控制(IMC)的产生、发展及研究现状，分析比较了各种IMC设计方法的优劣，并对IMC的发展前景和改进策略提出了看法。