基于期望控制函数频率特征的解耦多变量控制

提出一种简单的解耦多变量系统比例积分微分(PID)控制器设计方法;首先,将多变量过程前馈解耦为多个独立单回路系统,利用解耦器对角环节保证解耦器的稳定性和可物理实现性;其次,针对每个已解耦单回路系统,提出同时考虑设定值跟踪、扰动抑制和鲁棒稳定性要求的期望闭环传递函数,由此得到期望控制函数,并基于期望控制函数的频率特征快速获取PID控制参数;最后,示例了解耦多变量控制器的设计过程;仿真结果表明该解耦PID设计法对一般多变量时滞过程的控制是有效的。     

VAV空调系统末端解耦控制研究

通过对VAV变风量空调系统的两个末端控制回路之间的耦合进行分析,运用最小二乘法建立被控对象＂送风量—室内温度＂控制回路的数学模型。针对被控对象的特性,采用前馈补偿解耦方法设计解耦网络,并设计单神经元自适应PID控制器。最后,通过MATLAB仿真,证明了所设计的解耦网络和控制器是行之有效的。     

连续搅拌反应釜过程的闭环增益成形PID控制器设计

针对连续搅拌反应釜（CSTR）系统控制问题,设计了一种基于闭环增益成形算法的PID控制器,以提高PID控制器设计的简洁性和鲁棒性。首先假设期望闭环回路传递函数有一阶形式,同时将受控对象的一阶传递函数和PID控制器构成实际闭环回路传递函数。然后,比较期望闭环回路传递函数和实际闭环回路传递函数,即可确定PID参数。最后,以某CSTR系统为例,利用该方法设计了PID控制器,并通过仿真结果比较,检验了该方法所得PID控制器的良好鲁棒稳定性和动态品质。     

球磨机制粉系统的解耦PID控制

中储式钢球磨煤机制粉系统具有多变量、强耦合、大惯性等特点,使用常规的PID控制回路进行控制无法取得理想效果。针对这种情况,本文提出了一种解耦PID控制策略。该方案在PID回路中加入解耦补偿器,以实现对多变量的解耦控制。仿真试验表明,该策略有效地解决了多变量的耦合问题,取得了较好的控制效果。     

基于神经网络2自由度PID的解耦控制实现

论文将2自由度PID引入一类有强耦合带时延的多变量系统,将回路所受耦合量看成干扰量,从而将多回路系统等价成多个单回路系统;针对2自由度PID控制器参数整定困难的特点,论文利用神经网络来实现2自由度PID控制器,使控制器的两组参数能自适应调整,同时完成系统的解耦与控制工作。仿真结果表明,系统具有很好的静态和动态性能。     

精馏塔多通道对角矩阵解耦控制仿真

在化工生产中,许多单元操作的控制涉及至少2个被控变量,因此产生至少2个以上的控制回路。在该类具有多个控制回路的多变量控制系统中,同一被控对象上的多个控制回路,在实现其各自的控制目标时,将发生相互作用和相互影响。精馏塔是化工等行业中广泛使用的高耗能分离设备,为满足工艺要求和节能,需将塔顶和塔底产品流控制在设计值,即双成分控制。通常,利用回流量和加热量作操纵变量分别控制塔顶和塔底产品的组成。不过,回流量的变化也会影响塔底产品的组成,加热量的改变也会影响塔顶产品的组成。当采用温度作为反映产品组成的间接指标时,塔顶和塔底温度控制回路具有强烈的耦合作用,会导致系统不稳定。一个简单有效的方法就是解出耦合,因此,本文先介绍了一种基于对角矩阵的温度解耦控制方案,并在MATLAB/Simulink平台进行了控制仿真。结果显示:与两个独立PID回路控制相比,对角矩阵解耦控制不仅能达到更优的控制效果,还具有极强的对象特性鲁棒性。     

乙烯裂解炉炉管出口温度控制系统设计及应用

乙烯裂解炉炉管出口温度控制系统中存在着多变量耦合情况,导致在实际生产中很难实现对各组炉管温度的精确控制.针对这种情况,本文提出了一种基于可逆解耦策略和内模PID控制原理的多变量控制系统设计方案.文中首先介绍乙烯裂解炉的结构,并对其工作原理和生产的工艺流程作了简单说明;其次根据现场得到的数据并进行滤波,去趋势项等处理,运用预报误差算法(PEM)进行系统辨识,建立了过程的多变量输入输出模型;再次,介绍了可逆解耦方法的基本原理和实现过程,并针对辨识得到的模型,采用该方法设计系统的解耦环节.它可以避免采用传统解耦方法时的复杂运算过程,能够较为快捷地得到解耦参数矩阵.最后,针对解耦后的被控系统设计控制器.由于内模控制具有结构简单,控制性能良好等特点,本文中采用内模控制原理设计带滤波器形式的PID控制器,并给出了滤波系数等相关参数值.同时,对模型存在失配的情况和模型匹配时采用传统单回路控制策略的情况,以及不对系统解耦而直接设计PID控制器进行控制的情况分别进行仿真,并比较了仿真结果.分析表明,系统解耦后,对其控制时的静态误差消除时间大大缩短,动态性能得到改善,从而实现了对裂解炉炉管出口温度快速准确控制的要求,说明了该方案的有效性.     

可控受限多变量耦合系统的智能控制

针对可控受限多变量耦合系统,提出了一种基于对角递归神经网络(DRNN)整定的PID混合解耦控制。采用对角递归神经网络来辨识系统模型,进而对PID控制器参数进行整定,实现多变量解耦控制。通过对多变量耦合控制系统的设计和实时控制,实际控制结果达到了解耦控制的要求,并具有无超调、响应速度快、控制精度高等特点。     

PID神经元网络多变量控制系统分析

PID神经元网络是一种新的多层前向神经元网络,其隐含层单元分别为比例(P)、积 分(I)、微分(D)单元,各层神经元个数、连接方式、连接权初值是按PID控制规律的基本原则 确定的,它可以用于多变量系统的解耦控制.给出了PID神经元网络的结构形式和计算方 法,从理论上证明了PID神经元网络多变量控制系统的收敛件和稳定性,通过计算机仿真证 明了PID神经元网络具有良好的自学习和自适应解耦控制性能.     

多变量多时滞系统的前馈补偿解耦及IMC-PID控制

多变量系统控制器设计中遇到的主要难题是多时滞和强铰链耦合问题;对于非奇异方阵系统,根据解耦理论通过串级前馈时滞补偿器将原系统解耦为多个单变量小时滞系统,运用模型降阶技术,将解耦后的复杂单变量小时滞系统逼近为FOPDT(一阶环节+延时)形式,采用IMC控制策略实现多个单变量系统单位反馈控制,运用了麦克劳林级数展开式,通过相应项系数的比对得到了传统PID控制器;仿真分析表明了该方法能够有效性地补偿系统时滞,同时现实解耦;解决了多变量多时滞系统控制器设计复杂性的难题,有一定的工程参考价值。     

变风量空调的自适应解耦控制研究

变风量空调是一个多输入多输出的相互耦合的系统,由于实际系统受多种因素的影响,系统模型参数也会发生变化。针对系统的耦合性和时变性,提出一种基于在线辨识的自适应解耦控制策略并将其应用在变风量空调系统中。该控制策略采用具有遗忘因子的递推方法和基于零频率模型匹配的联合参数辨识算法,在控制系统闭环运行条件下,对系统的过程参数进行在线辨识,以此模型来设计控制器和解耦器,对相关控制回路进行解耦控制。对实际系统中两个耦合的回路进行仿真分析和实验验证,结果表明该方法有效改善了系统的耦合作用,提高了控制系统的稳定性和鲁棒性。     

一种基于PID神经网络的解耦控制方法的研究

为了消除造纸工业抄纸过程中存在的解耦问题,提出了一种基于PID神经网络的解耦方法。文章在介绍PID神经网络原理的基础上,给出了二变量PID神经元网络解耦控制系统结构图,并运用抄纸的数学模型进行仿真实验,实际运行结果表明,该方法能够有效地对抄纸过程中存在的耦合进行解耦控制。     

基于风机模型不确定性的鲁棒控制

通过对变风量空调系统中的定静压控制、变静压控制和总风量控制方法的分析,结合空调末端的特点,选择定静压控制方法控制风管静压.由于设备老化、非线性和外部因素,风机模型具有不确定性,对静压的稳定控制造成不利影响.对静压控制采用基于线性矩阵不等式的PID控制和预测控制算法,并与普通PID控制作比较.仿真表明,采用这2种算法的定静压控制稳定性好,具有较强的鲁棒性.     

非平衡负载下轮式移动机器人的抗扰PID控制

在非平衡负载条件下,轮式移动机器人(WMR)的前进、转向速度耦合,影响着轨迹跟踪和避障等运动控制性能.为此,本文提出了一种基于抗扰PID(DR–PID)控制器的WMR速度调节主动抗扰(ADR)控制策略.首先,建立WMR的速度耦合模型,引入解耦矩阵减小静态耦合作用;然后,基于一类改进干扰观测器(DOB)控制方法,设计一种具有ADR能力的PID控制器,即DR–PID,用于WMR的速度分散调节.进一步,考虑高频增益不匹配/不确定性,分析闭环系统稳定性条件.所得结论揭示了PID控制器的抗扰机理;最后,在不平衡负载条件下开展WMR运动控制实验研究,实验结果验证了所提方法的有效性.     

飞机地面空调车温度控制的仿真研究

研究优化飞机地面空调车温控制问题,由于飞机地面空调车温度控制是非线性、时变性强的系统,工作环境不确定性,面对复杂系统温控模型不准确,传统的PID控制存在超调量大、响应速度慢、抗干扰能力弱等缺点。为提高温度控制精度,提出了一种新的稳定性好、精度高、抗干扰能力强的遗传-粒子群PID控制方法。结合传统的PID方法,遗传算法和粒子群算法的各自优点,实现了PID参数的在线整定。通过在matlab上进行仿真,实验结果证明算法具有超调量小、响应速度快、精度高、抗干扰能力强等优点,PID控制性能有显著提高,为飞机地面空调车的温度控制设计提供了依据。     

自适应解耦补偿控制在变风量空调系统中的应用

针对变风量（VAV）空调系统正常运行的必要条件——稳定性问题进行研究,把变风量空调系统基于分解协调的策略合理地分解为机组部分和末端部分。应用了单神经元自适应PID控制器的概念,并结合神经元自适应解耦控制的策略,对变风量空调系统的机组部分进行了解耦与控制,还从实验系统测试的方面对解耦控制策略进行了验证。实验结果证明了这种解耦控制策略的有效性。     

Thermal MIMO controller for setpoint regulation and load disturbance rejection

The thermal interaction problem of a multi-input multi-output (MIMO) temperature process is caused by the temperature gradient through the plant. Generally, industrial controllers are used for the decentralized control and do not use a process mathematical model. In many cases, trial-and-error tuning is required for solving the problem. The present paper introduces a MIMO thermal model and the decoupling PID control strategy. The decoupling control and its shortcomings are described from the perspective of the user. An improved strategy based on a robust observer is developed. For industrial implementation, this observer is quite simple because only the first-order model given by the decoupling model is implemented. The program code is simple for the microprocessor of a low-cost commercialized controller. In addition, a hunting rejection method based on the observer is presented. The present paper applies the method to the twin screw extruder in order to verify the effectiveness of the proposed strategy. The proposed method has been successfully to solve the interaction problem for MIMO temperature process.