平行控制: 数据驱动的计算控制方法

本文简述平行控制的理念、概念及基本方法与应用, 主要强调虚实互动的平行扩展方式与同时计算的并行划分方式的不同之处. 平行控制方法是ACP理论在控制领域中的具体应用, 其核心是利用人工系统进行建模和表示、通过计算实验进行分析和评估、最后借助平行执行实现对复杂系统的控制和管理. 这一控制方法是反馈控制, 特别是自适应控制方法向复杂系统问题扩展的自然结果, 是一种迈向数据驱动控制和计算控制的必然且有效途径.     

基于数据驱动的非线性网络系统自适应迭代学习控制

针对非线性网络控制系统中测量数据的量化及随机丢包问题,给出一种基于数据驱动的自适应迭代学习控制算法.该算法能够保证系统在数据量化、随机丢包以及不确定迭代学习长度等因素的影响下,经过有限次迭代后输出轨迹跟踪误差收敛到零;借助伪偏导线性化方法,将非线性系统转换为线形时变系统形式;在线性系统框架下利用前一批次的系统输出信息更...     

一类复杂工业过程的数据驱动与PID协调控制

针对一类具有强非线性且难以建立精确数学模型的复杂工业过程,提出了一种基于PID与数据驱动的协调控制策略。在系统初始阶段,采用PID控制方法,不需要建立系统的数学模型,就能获得大量系统输入输出(I/O)数据。在系统稳态阶段,提出了多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)无模型自适应离散终端滑模控制(model-free adaptive discrete terminal sliding mode control,MFA-DTSMC)方法,该方法基于系统的紧格式动态线性化数据模型,且伪Jacobian矩阵(pseudo-Jacobian matrix,PJM)估计算法仅取决于被控对象的I/O测量数据。其次,设计了一种协调控制策略,实现了PID与数据驱动控制器之间的协调控制。以双容水箱液位系统为例进行仿真实验,仿真结果验证了所提控制策略的有效性。     

基于Linux工业实时控制系统驱动研究

基于ARM9嵌入式微处理器的一体化工业控制系统将所有运算,控制,输入输出和显示模块集成起来,提供高效、智能的控制功能.驱动程序作为控制底层硬件的核心代码,在工业控制系统中起到了核心的作用.本文将详细介绍工业控制系统驱动程序的设计和实现.     

改进的非线性离散系统自适应数据驱动控制

基于同步扰动随机近似的算法, 控制器选取为一个函数逼近器, 并在这里被确定为神经网络. 控制算法中使用了自适应的参数估计, 明显改善了控制性能, 同时也给出了相应的收敛性分析. 最后, 新型的控制算法被应用到了解决非线性离散系统的跟踪控制问题中, 并通过仿真比较结果, 充分验证了这种自适应数据驱动控制策略的可行性和有效性.     

基于即时学习的高炉炼铁过程数据驱动自适应预测控制

针对高炉炼铁过程,本文提出一种基于即时学习的高炉铁水质量自适应预测控制方法(JITL–APC).该方法的特点是控制器通过k向量近邻(k–VNN)方法搜索数据库中的输入输出(I/O)数据信息,对非线性系统进行局部建模,并在此基础上计算控制律.而且,该方法中引入了工业异常数据处理机制,利用JITL学习子集中的平均数据项,对异常数据项进行填补或替换,从而消除异常数据对控制系统的影响.此外,本文提出一种JITL模型保留策略(MRS),避免由于数据库中相似数据样本不足导致的局部模型严重失配,并通过实时收集I/O数据更新数据库,使控制器自适应不同的工况条件, MRS还可以有效抑制噪声干扰的影响,从而提高控制系统的稳定性.最后,基于某大型钢铁厂2#高炉的数值仿真实验,充分验证了该方法的有效性.     

基于数据驱动的风力发电系统一步超前预测转速控制

针对风力发电系统转速控制系统的特点,提出了一种基于数据驱动的一步超前预测控制方法。该方法先利用动态线性化技术,采用投影算法在线估计伪偏导数,然后通过最小化一步超前加权性能指标获得广义最小方差预测控制算法;为了取得更好的跟踪效果,引入一个自适应项用于增强输出跟踪能力,使得系统输出响应具有更强的跟踪能力。仿真结果验证了该方法的有效性。     

一种新的数据驱动的非线性自适应切换控制方法

针对一类非线性离散时间动态系统, 提出了一种新的非线性自适应切换控制方法. 该方法首先把非线性项分解为前一拍可测部分与未知增量和的形式, 并充分利用被控对象的大数据信息和知识, 把非线性项前一拍可测数据与未知增量都用于控制器设计, 分别设计了线性自适应控制器, 带有非线性项前一拍可测数据补偿的非线性自适应控制器以及带有非线性项未知增量估计与补偿的非线性自适应控制器. 三个自适应控制器通过切换函数和切换规则来协调控制被控对象. 既保证了闭环系统的稳定性, 同时又提高了闭环系统的性能. 分析了闭环切换系统的稳定性和收敛性. 最后, 通过水箱液位系统的物理实验, 实验结果验证了所提算法的有效性.     

数据驱动下供应链系统变更自适应预测控制

针对动态供应链系统正常运行过程中生产环节发生变更的情况,提出了一种基于数据驱动的自适应预测控制算法。首先,利用数据驱动的方法建立供应链系统的子空间预估模型,将子空间预估器参数与预测控制策略相结合,直接设计自适应预测控制器;其次,求得多级供应链系统在运作过程中发生内部节点变更状况下的库存控制策略;最后,以三节点生产—库存供应链系统为例,验证所提出的算法。在仿真部分验证了基于数据建模的准确性,分析了供应链系统在自适应预测控制的生产策略下其在内部节点发生变更前后库存水平的波动状况,仿真结果表明该方法的鲁棒性和有效性。     

基于互联网的工业过程监控系统的安全性研究

对基于互联网的工业过程监控系统可能遭受袭击的各种情况进行分析,提出了三个方面的安全措施:为防止未授权用户恶意破坏控制系统,提出了对付网络袭击者恶意操作控制系统的安全保护措施;为防止未授权用户进入、操作控制系统,提出了身份认证保护策略;为保证控制数据传输的快速性和安全性,将高级数据加密标准AES与RSA相结合,实现了适合于实时监控系统的数据加密算法,并通过测量数据加密传输的网络时延来验证该算法的有效性。     

复杂工业过程控制结构的综合

介绍了复杂工业过程控制结构综合的研究进展，对所涉及的主要内容以及相关方法、策略进行了阐述，最后对研究复杂工业过程控制结构综合策略的发展方向作了展望。     

复杂工业过程运行优化与反馈控制

过程控制不仅使被控对象的输出尽可能好地跟踪控制器设定值, 而且要对整个工业装置的运行进行控制, 使反映产品在该装置加工过程中质量、效率与消耗等指标, 即运行指标在目标值范围内, 尽可能提高质量与效率指标, 尽可能降低消耗指标, 即实现工业过程运行优化控制. 本文在综述了已有的运行优化与控制方法的基础上, 重点介绍了复杂工业过程的数据驱动的混合智能运行优化控制和运行控制半实物仿真系统, 并以赤铁矿磨矿过程为应用研究案例, 仿真实验和工业应用结果表明所提方法的有效性, 并指出了复杂工业过程运行优化控制研究需要关注的问题.     

数据与知识驱动的零件特征工艺决策方法

在零件的工艺设计阶段, 加工工艺方案的生成强依赖于设计人员选择和应用的工艺知识. 而由于实际的生产环境与设计人员选择工艺知识存在着诸多偏差, 加工方案与实际的工艺过程不匹配成为当前零件制造领域关注的难题. 为解决上述问题, 本文提出了一种数据与知识双驱动的零件特征工艺决策方法. 本方法使用基于注意力机制的MLP深度学习算法, 从结构化工艺数据中挖掘工艺知识, 关联零件特征与特征工艺标签. 将其经过数据加工后, 用于训练神经网络模型. 经过验证, 该方法能够以零件特征的工艺数据为输入, 输出其对应的特征工艺标签的概率分布, 为零件工艺方案的选择提供决策支持.     

一类工业过程运行反馈优化控制方法

为了克服流程工业运行优化中控制回路闭环系统的动态误差对运行优化性能的影响,本文针 对一类工业过程提出了使运行指标实际值与目标值偏差和控制回路输出与设定值跟踪误差的二次性能 指标极小化的运行优化反馈控制方法. 该方法由运行层设定值反馈控制和回路控制层设定值跟踪控制组成,其中设定值反馈控制采用基于LMI的 模型预测控制,回路控制采用衰减率可调的带有积分项的状态反馈调节律. 本文给出了保证运行优化反馈控制闭环系统渐近稳定的充分条件,并开展了浮选过程运行优化反馈控制仿 真实验,实验结果表明所提方法的有效性.     

大滞后生产过程的智能式补偿预测控制

利用智能建模的方法修正系统的预测输出,提高了预测输出的精度.通过预测控制与人工智能方法的结合,建立了一种适于大滞后生产过程的控制方法.这一方法已成功地应用于小氮肥生产的氢氮比控制中.     

Excel在工业控制数据处理中的应用

工业控制的计算机程序中经常要对大量的控制数据进行输入或修改。本文介绍通过利用Exce]这个大家熟悉的电子表格软件，使我们能方便、简单、快速地完成这些数据的编辑和输入，并转换为相应的字节以便进行传送或存储。     

工业过程多速率分层运行优化控制

工业过程运行优化控制通常采用基础回路层和运行层两层结构,涉及不同时间尺度特性的被控对象,且由于检测装置采样周期不同难以统一控制与采样周期;此外,运行层动态往往机理复杂难以建模.因此针对这一多层次、多时间尺度且部分模型未知的复杂多速率控制问题,本文提出一种工业过程多速率分层运行优化控制方法.该方法在使用提升技术解决分层多速率问题的基础上,采用一种基于Q-!学习的数据驱动运行层设定值优化方法,更新基础回路层的设定值;并针对提升后的系统采用模型预测控制（Model predictive control,MPC）方法设计基础回路层控制器以跟踪设定值,从而实现运行指标的优化控制.对典型工业闭路磨矿过程进行了仿真实验,验证了本文所提方法的有效性.     

复杂工业过程非串级双速率组合分散运行优化控制

复杂工业过程具有模型维数高、多时间尺度耦合、动态不确定性等特点, 其运行优化控制(Operational optimal control, OOC)一直是控制领域的研究难点与热点. 本文聚焦一类由多个快变且互联的设备单元与慢变且模型未知的运行过程串联组成的工业过程, 提出一种数据和模型混合驱动的非串级双速率组合分散运行优化控制方法. 该方法通过奇异摄动理论, 将非串级双速率运行优化问题描述为异步采样的慢子系统最优设定值跟踪和快子系统最优调节控制. 利用工业运行数据, 采用不依赖系统动态的Q-学习算法设计慢子系统最优跟踪策略, 克服运行过程模型难以建立的情形; 针对快子系统, 设计基于模型的分散次优控制策略, 并给出收敛因子的下界, 解决设备层互联项对系统稳定性的影响. 通过浮选过程仿真实验验证了所提控制方法的有效性.     

工业过程稳态随机优化理论研究与算法

本文对工业过程稳态优化问题在有有随机噪声的情况下进行理论上的研究，提出了随机系统稳态的概念和随机稳态优化的最优解的概念，并且提出一种基于方差分析的二次近拟次优算法。证明了该算法的最优性和收敛性。仿真验证了该算法比原有方法更有效。