分数阶PD控制器在时滞伺服系统中的研究

分数阶微积分理论的发展推动了分数阶微积分在各个领域的广泛应用,分数阶控制算法的研究也成为近几年的研究热点.目前分数阶控制理论的研究主要集中在理论分析,对于目前所研究的这类工程性较强的控制对象,成熟的研究成果较少.针对实际工程中含有时滞的伺服系统模型,将Flat phase法和系统稳定性裕度条件相结合,设计了分数阶PD控制器.此PD控制器结构简单,对参数变化稳定性好,控制精度高.为了对比仿真实验,文章还设计了整数阶PID控制器.仿真结果表明,分数阶控制器比传统整数阶PID控制器的控制精度更高,鲁棒性更好.     

分数阶PI^λD^μ控制器控制性能的研究

现实控制系统研究中存在很多分数阶系统,因此对系统提出了分数阶PI~λD~μ控制器,控制器将传统整数阶PID控制器的微分与积分阶数扩展到分数,增加了两个参数微分阶数μ和积分阶数λ.为了对比研究分数阶系统分别在分数阶PI~λD~μ控制器控制下和在整数阶PID控制器控制下的系统性能,针对一个典型的分数阶系统,分别设计两类控制器,再进行性能比较.实验仿真结果表明,与整数阶PID控制器相比,该系统在分数阶PI~λD~μ控制器控制下整个闭环系统具备较好的动、静态性能,并且鲁棒性较强,说明分数阶PI~λD~μ控制器控制性能的优越性以及当被控系统为分数阶系统时应该设计分数阶PI~λD~μ控制器.     

混合粒子群算法优化分数阶PID控制参数研究

分数阶比例-积分-微分(PID)控制器是一种把PID控制器的整数阶次推广到分数的比例、积分、微分控制器,它比传统的PID控制器更能精确地控制复杂的被控系统.而参数的取值对控制效果的好坏起着决定性作用,为此提出了一种混合粒子群算法BFA-PSO优化参数值.该算法将具有趋化、繁殖和驱散特点的细菌觅食算法和参数少,易于优化的粒子群算法相结合来计算出精确的分数阶PID控制器的参数值.通过对传统PID控制器和分数阶PID控制器参数优化的实验仿真,结果表明基于该算法的分数阶PID控制不仅无超调量、收敛速度快,而且鲁棒性强、收敛精度高,可用于控制不同的对象和过程.     

自由飞行空间机器人的遥操作分数阶PID控制

作为空间操控的重要手段, 空间遥操作将趋向于更精细和更灵活. 然而传统的空间遥操作控制方法难以兼 顾操作的精细性和灵活性. 针对这一问题, 本文阐述了一种面向自由飞行空间机器人的遥操作分数阶PID控制方法. 首先根据自由飞行空间机器人的动力学模型, 设计了空间遥操作分数阶PID控制系统. 其次, 针对空间遥操作时滞 系统和系统的鲁棒性和抗干扰性要求, 基于系统的参数稳定域, 对分数阶PID控制器的参数进行整定. 最后, 数值仿 真和地面遥操作实验验证了分数阶PID控制器的跟踪性能、抗干扰性、鲁棒性和抗时延抖动性能. 因此, 本文设计的 分数阶PID控制器不仅适合于空间遥操作复杂时滞系统, 而且可以满足未来空间遥操作任务的发展需求.     

灰狼算法优化分数阶模糊控制器参数

PID模糊控制在工业控制中是最广泛的一种控制方法,在一些复杂的实际系统中,应用分数阶PID模糊控制器在整定系统参数性能上优于整数模糊控制器.分数阶模糊控制器具有较多的控制参数,这些控制参数直接影响了模糊控制器的性能.用传统的算法校准分数阶模糊控制器并不能得到最佳的参数值,而且标定参数的过程较为复杂.因此提出用灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)优化分数阶模糊控制器的参数.将基于灰狼优化算法的分数阶模糊控制器优化方法与其他五种典型的基于群智能的优化方法进行了比较.实验结果表明,该方法的控制效果更好.     

考虑通信时滞和采样周期的电力系统负荷频率控制

针对电力系统负荷频率稳定控制问题,本文提出了一种时滞/采样相关的离散负荷频率控制(LFC)方案.首先,考虑通信网络传输时滞和反馈信号采样周期对系统的影响,建立闭环电力系统LFC模型.然后,基于建立的LFC模型,利用双边闭环Lyapunov泛函和LMI技术,提出了低保守性的时滞/采样相关稳定准则和控制器设计方法,确保所提控制方案能在一个较大的通信时滞和采样周期条件下保持电力系统稳定运行.最后,通过单区域和三区域电力系统验证所提方法的有效性.仿真结果表明,所设计LFC方案比现有其他LFC方案的控制性能更佳,鲁棒性更强,并且能在一定大小的通信时滞条件下提升电力系统的动态性能.     

自由飞行空间机器人的遥操作分数阶PID控制（英文）

作为空间操控的重要手段,空间遥操作将趋向于更精细和更灵活.然而传统的空间遥操作控制方法难以兼顾操作的精细性和灵活性.针对这一问题,本文阐述了一种面向自由飞行空间机器人的遥操作分数阶PID控制方法.首先根据自由飞行空间机器人的动力学模型,设计了空间遥操作分数阶PID控制系统.其次,针对空间遥操作时滞系统和系统的鲁棒性和抗干扰性要求,基于系统的参数稳定域,对分数阶PID控制器的参数进行整定.最后,数值仿真和地面遥操作实验验证了分数阶PID控制器的跟踪性能、抗干扰性、鲁棒性和抗时延抖动性能.因此,本文设计的分数阶PID控制器不仅适合于空间遥操作复杂时滞系统,而且可以满足未来空间遥操作任务的发展需求.     

基于最优Oustaloup的分数阶PID参数整定

目前工程控制中大部分系统采用传统PID控制,由于分数阶PID继承了传统PID的优点,并且具有更好的控制品质及更强的鲁棒性,因此针对分数阶微积分的高精度数字实现及分数阶PID控制器在工程复杂系统中的实际应用,提出一种新的分数阶微积分高精度数字实现算法-最优Oustaloup数字实现,并建立控制系统的仿真模型,利用框图式模型结合最优ITAE性能指标来整定分数阶PID的参数。通过实例仿真验证,该方法能进一步优化控制器参数,提高控制精度及获得更好的控制效果,便于非线性系统及复杂系统的分数阶PID参数整定。     

热连轧板宽板厚的实用自抗扰解耦控制

针对热连轧板宽板厚多变量系统存在强耦合、大时滞和随机不确定等难题,提出了一种线性自抗扰动态解耦方案.考虑到系统的大时滞问题,在常规的降阶扩张状态观测器(ESO)之前,增加了一个纯时滞环节.为了把所设计的实用自抗扰控制(ADRC)与常规PID控制器进行公平比较,各控制器的最佳参数均采用变尺度混沌优化方法得到.仿真结果表明,优化后的ADRC不仅具有较好的解耦性能,而且对模型参数的不确定性和外扰具有较强的鲁棒性和参数适应性.     

基于BF-PSO的船舶电站柴油机分数阶控制器

针对船舶电力系统的频率稳定性问题,对船舶电站柴油机调速系统设计了分数阶PIλDμ控制器。采用细菌觅食-粒子群混合优化(BF-PSO)算法对分数阶PIλDμ控制器参数进行优化整定,解决了分数阶PIλDμ控制器整定参数多、设计复杂的问题。对分别采用分数阶PIλDμ控制器和传统整数阶PID控制器的柴油机调速系统进行了仿真和对比。结果表明,在同等条件下优化得到的分数阶PIλDμ控制器能够有效抑制模型参数摄动,鲁棒性更强,具有更好的控制效果。     

基于改进Oustaloup滤波器的分数阶PID控制器简化设计

针对分数阶微积分算子的直接和间接近似化方法所表现出来的形式复杂、运算量大的问题,对Oustaloup滤波器的结构进行改进,对常规分数阶PID控制器进行了简化设计,并采用自适应遗传算法对控制器的参数进行整定.选取两种代表性分数阶系统,在模型处于两种典型状态下,对简化型分数阶PID控制器、常规分数阶PID控制器和整数阶PID控制器的控制性能进行仿真实验对比.结果表明,在控制器性能基本相同的情况下,通过该方法设计的简化型分数阶PID控制器性具有结构简单,耗时量小的优点,提高了工程可实现性.     

纸浆间歇蒸煮过程的分数阶建模及内模控制

纸浆间歇蒸煮是在高温高压密封的蒸煮锅中进行，是一个复杂的黑箱过程.针对间歇蒸煮过程的非线性和系统参数不确定性问题，在机理建模的基础上，通过函数拟合及数值逼近对模型的非线性部分进行数学近似，建立了间歇蒸煮过程的分数阶模型.针对分数阶系统，采用内模控制原理设计分数阶PID控制器，以简化分数阶控制器的可调参数，并基于最大灵敏度及稳定裕度整定控制器参数，使系统在保证期望的动态性能条件下，获得较好的鲁棒性.仿真结果表明，间歇蒸煮过程的分数阶内模控制在超调、响应速度和鲁棒性方面优于整数阶控制.     

一种时滞过程内模PID控制器鲁棒整定方法

针对典型的一阶时滞（FOPTD）、二阶时滞（SOPTD）以及一阶时滞积分（FODI）过程,提出了一种简便的内模PID控制器设计和参数整定方法。 用一阶泰勒级数逼近系统模型的时滞项,导出内模PID控制器参数表达式,且仅有一个可调参数β,该可调参数与系统的动态性能和鲁棒性直接相关。基于控制系统的鲁棒性能指标给出了控制器可调参数β进行鲁棒整定的解析表达式。仿真结果表明,该方法可使系统同时获得良好的设定值跟踪特性、扰动抑制特性和克服参数变化的鲁棒性。        

Application of flower pollination algorithm in load frequency control of multi-area interconnected power system with nonlinearity

This work presents an application of bio-inspired flower pollination algorithm (FPA) for tuning proportional–integral–derivative (PID) controller in load frequency control (LFC) of multi-area interconnected power system. The investigated power system comprises of three equal thermal power systems with appropriate PID controller. The controller gain [proportional gain (K _p), integral gain (K _i) and derivative gain (K _d)] values are tuned by using the FPA algorithm with one percent step load perturbation in area 1 (1 % SLP). The integral square error (ISE) is considered the objective function for the FPA. The supremacy performance of proposed algorithm for optimized PID controller is proved by comparing the results with genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO)-based PID controller under the same investigated power system. In addition, the controller robustness is studied by considering appropriate generate rate constraint with nonlinearity in all areas. The result cumulative performance comparisons established that FPA-PID controller exhibit better performance compared to performances of GA-PID and PSO-PID controller-based power system with and without nonlinearity effect.

     

计及温控负荷响应的二维云模型分布式频率控制

为改善电力系统频率稳定性,充分调用需求侧可控负荷资源,本文提出一种计及温控负荷响应的二维云模型分布式频率控制方法。建立了多区域互联电力系统负荷频率控制模型,设计了基于福克普朗克方程的温控负荷分布式控制策略,同时采用云模型算法与分数阶微积分理论,设计了二维云模型分数阶PID分布式频率控制器。最后通过控制仿真比较与分析,验证了在不同运行场景下所提出的综合控制方法具有较优的动稳态性能。结果表明该控制方法是可行和有效的。     

网络控制系统Smith Fuzzy PID控制器的设计

针对网络控制系统中普遍存在的时延问题,提出了一种将模糊自适应算法和Smith预估补偿算法与常规PID控制器相结合的智能控制策略。该方法充分利用了Smith预估控制算法对带时延系统的良好控制能力,同时利用模糊推理算法实现对PID参数的在线自整定,进一步改善PID控制器的性能。仿真结果表明,基于该智能控制器的网络控制系统克服了传统PID控制超调量大及常规Smith预估补偿过分依赖于被控对象精确数学模型的缺陷,可以有效降低时延对系统性能的不利影响,使被控对象具有良好的动、静态特性。     

基于最优预测的神经元模糊自整定PID控制

针对工业过程中普遍存在的时滞、非线性、对象参数时变等特性，提出了一种基于最优预测的神经元模糊自整定PID控制算法。该算法利用最优预测克服时滞，利用神经元学习功能和模糊控制调节神经元增益克服系统的非线性和时变问题。仿真结果表明，该控制算法鲁棒性强、响应速度快，具有工业控制应用价值。     

SCR烟气脱硝系统鲁棒抗干扰控制研究

选择性催化还原(Selective Catalytic Reduction,SCR)技术是目前火电厂广泛采用的烟气脱硝方法,SCR脱硝系统反应过程复杂,具有大惯性、大迟延、强扰动和不确定性等特点,传统的PID控制无法实现喷氨量的精确控制。因此提出了一种SCR脱硝系统的鲁棒抗扰动控制方法,在设计鲁棒PID控制器的基础上,利用鲁棒时滞滤波器来达到抑制系统强干扰的目的。仿真实验表明,鲁棒时滞滤波器的加入改善了系统的动态性能,同时使得系统具有突出的抗干扰能力。该方法结构简单、整定方便、鲁棒性好,值得在工程应用中推广。     

Robust distributed MPC for load frequency control of uncertain power systems

Reliable Load frequency control (LFC) is crucial to the operation and design of modern electric power systems. However, the power systems are always subject to uncertainties and external disturbances. Considering the LFC problem of a multi-area interconnected power system, this paper presents a robust distributed model predictive control (RDMPC) based on linear matrix inequalities. The proposed algorithm solves a series of local convex optimization problems to minimize an attractive range for a robust performance objective by using a time-varying state-feedback controller for each control area. The scheme incorporates the two critical nonlinear constraints, e.g., the generation rate constraint (GRC) and the valve limit, into convex optimization problems. Furthermore, the algorithm explores the use of an expanded group of adjustable parameters in LMI to transform an upper bound into an attractive range for reducing conservativeness. Good performance and robustness are obtained in the presence of power system dynamic uncertainties.     

Performance investigation of ABC algorithm in multi-area power system with multiple interconnected generators

This paper presents an extensive study on the application of Artificial Bee Colony (ABC) algorithm for load frequency control (LFC) in multi-area power system with multiple interconnected generators. The LFC model incorporates various possible physical constraints and non-linearities such as generation rate constraint, time delay, dead zone and boiler. The ABC algorithm is used to find the optimum PID controller parameters. The tuning performance of the algorithm is comparatively investigated against different optimization technique such as evolutionary programming (EP), genetic algorithm (GA), gravitational search algorithm (GSA) and particle swarm optimization (PSO). The robustness analysis of the system is also evaluated by investigating the dynamic response of the controller with load demand at varying time step, tuning based on different performance criterion and by varying the load demand. The performance of the system is evaluated based on the settling time and maximum overshoot value of the frequency deviation response. The performance of ABC is also verified against an exhaustive search based on interval halving method. Despite employing a single controller for multiple interconnected generators, the optimized controller is able to successfully damp oscillations in the system response and regulate the area control error back to zero in minimal amount of time. The results indicate the superiority of the ABC algorithm’s search mechanism in finding the optimum set of PID controller’s gain.