基于情感智能的球磨机系统自适应辨识算法

在球磨机优化控制的研究中,球磨机系统为高耗能系统.由于球磨机系统具有非线性和时变性,使得其模型难以实现准确性要求.针对上述问题,提出采用大脑情感学习模型(Brain Emotional Learning,BEL)的球磨机系统在线辨识算法.分别建立了大脑情感学习模型的球磨机系统正向模型和逆模型辨识结构,通过调整BEL权值使得BEL输出与球磨机系统输出或输入达到一致.仿真结果表明,改进方法具有算法简单、鲁棒性强和模型辨识精度高的特点.     

基于模糊内模控制的球磨机系统的研究

球磨机系统具有多变量、强耦合、长时滞以及生产工况变化大等特点,采用常规控制策略很难达到控制目标。针对该问题,文章提出了一种基于模糊内模控制的球磨机系统的设计方案,分析了球磨机工作原理,建立了其数学模型,详细介绍了球磨机系统的解耦分析,最后给出了球磨机模糊内模控制器的设计方法。仿真结果表明,基于模糊内模控制的球磨机系统具有良好的解耦能力,鲁棒性强,能够较好地解决球磨机系统的时变性、耦合性和延迟性问题,具有一定的工程应用价值。     

基于粒子群算法的球磨机情感智能自适应辨识算法

制粉工艺在矿物加工工程技术中极其重要,而球磨机正是其关键设备;针对球磨机系统时变性、非线性的特点,提出了采用大脑情感学习模型(brain emotional learning,BEL)对球磨机系统实现正向模型和逆模型辨识,并利用粒子群算法(PSO)对整个参数空间进行高效并行搜索使参数最优化,并给出球磨机系统数学模型辨识算法;仿真结果表明,改进方法可使模型输出与球磨机系统输出或输入达到一致,具有模型辨识误差小、算法简单的特点.     

内模解耦单神经元自适应PID仿真研究

为了解决多变量大时滞系统的耦合问题,根据内模控制原理和单神经元的在线自学习能力,提出一种基于模型的单神经元自适应PID内模解耦算法,并详细分析了其在多变量大时滞系统中的解耦原理.内模解耦是运用解耦预估补偿器将一个多输人多输出的系统补偿为多个单输入单输出的系统、并将对象模型进行对角优势化,补偿后的主对角元素即可作为内模控制的预估模型.仿真结果表明,这种新的内模解耦算法具有相当好的解耦能力、较好的快速性和抗干扰能力.     

基于逆系统的赖氨酸发酵多变量解耦内模控制

针对赖氨酸发酵过程的时变、非线性和高耦合性,提出基于逆系统的赖氨酸发酵多变量解耦内模控制方法。根据动态递归模糊神经网络(DRFNN)的非线性辨识原理离线建立发酵过程的逆模型,将得到的逆模型串联在发酵系统之前,实现了发酵过程输入输出解耦线性化,从而得到伪线性系统;对复合后的伪线性系统采用内模控制。仿真结果表明,该方法能够适应赖氨酸发酵过程模型的不确定性和参数的时变性,具有较强的鲁棒性,且结构简单,易于实现。     

基于逆向解耦的球磨机系统的PID控制

球磨机系统是一个典型的多变量大时延非线性系统,各个控制量间存在严重的耦合,所以直接对其进行PID控制有些困难.针对上述问题,先利用逆向解耦构造出逆向解耦控制器,将原系统分解成两个单入单出的系统.然后利用基于内模控制的PID控制器参数整定的方法,可以直接获得PID控制器的各个参数,并且在模型失配的情况下进行了仿真研究.结果表明:逆向解耦简便实用,较传统解耦有一定优越性,所整定的PID参数有良好的调节品质,且具有很强的鲁棒性.     

基于支持向量机的非线性内模解耦控制

针对非线性内模控制在应用于多变量系统时逆模型难以建立的问题, 提出了支持向量机α阶逆系统的内模解耦控制方法. 该方法利用支持向量机辨识非线性系统的逆模型, 并将其串连在原系统之前, 运用逆系统方法的思想, 将一个多变量、非线性、强耦合的复杂系统通过反馈线性化解耦成多个相互独立的单输入单输出的伪线性复合子系统. 对求得的伪线性系统采用内模控制方法进行控制. 仿真试验表明该方法不需要系统精确的数学模型, 较一般的逆系统方法鲁棒稳定性好, 设计简单, 跟踪精度高, 是解决多变量非线性系统控制的一种可行的理论方法.     

分布环境下印染机温度自适应控制系统的研究

本文通过分析印染机温度系统的特点,首先实现两通道之间的解耦,同时针对印染机温度系统的纯滞后及参数大范围缓变的情况,采用自适应内模控制方法,通过在线辨识系统参数,并相应修改解耦参数,克服了模型辨识精度与辨识计算量的矛盾,提高了系统的鲁棒性,对不等延时的耦合系统提供了一种控制方法。     

分布环境下印染机温度自适应控制系统的研究

本文通过分析印染机温度系统的特点,首先实现两通道之间的解耦,同时针对印染机温度系统的纯滞后及参数大范围缓变的情况,采用自适应内模控制方法,通过在线辨识系统参数,并相应修改解耦参数,克服了模型辨识精度与辨识计算量的矛盾,提高了系统的鲁棒性,对不等延时的耦合系统提供了一种控制方法.     

基于支持向量机广义逆的直线永磁游标电机内模解耦控制

针对直线永磁游标电机这一多变量、强耦合的非线性系统, 提出一种基于支持向量机广义逆内模控制的方法. 在证明其数学模型存在广义逆的基础上, 通过支持向量机来辨识原系统的广义逆系统, 经复合后得到具有线性关系的伪线性系统, 然后引入内模控制方法设计附加控制器以增强整个系统的鲁棒性. 仿真结果验证了所提出方法具有良好的解耦性能和抗干扰特性.