基于Smith预估模糊PID的主汽温控制系统

针对生物质电厂主汽温具有非线性、时变性、大滞后、随机干扰量大等特性导致的工况复杂、控制难度大的问题,提出了一种基于Smith预估补偿的模糊PID串级控制方案.主控制器采用模糊推理的方法实现PID参数的在线自整定,利用Smith预估器实现对温控系统的纯滞后补偿.详细阐述温控系统的硬件配置和软件实现,实际运行结果表明该方案有效提高了系统的抗干扰能力和适应参数变化的能力,具有鲁棒性强、动态响应快及稳态精度高的优点.     

Smith预估控制在大滞后加热系统中的应用

在工业过程中，大滞后系统普遍存在。论文以一实验用加热装置为研究对象，针对该温度控制系统具有大滞后特点，采用串级控制结构结合Smith预估控制器的控制方案。内环采用P控制：外环采用Smith预估器以大幅度降低滞后对控制系统动态性能的影响，结合PI控制，实现系统无静差。实验表明该种控制系统与单回路PID控制相比，具有更优的动态特性。     

一种新颖的闭环频域辨识方法及其在大滞后系统Smith预估控制中的应用

提出了一种大滞后系统的频域辨识方法并将其用于 Smith预估控制 .这种辨识方法不需要困难的信号设计和单独的信号发生设备 ,能够以闭环的方式测试系统指定相位处的频率特性并最终得到系统的传递函数模型 .由于所提出的辨识方法的特点 ,它非常适用于 Smith预估控制方案 ,实现对工业过程中大滞后系统的有效控制 .对一个高阶大滞后过程的仿真取得了非常好的效果 ,表明了所提出方法的有效性     

基于灰色线性回归模型的预测控制

针对大滞后线性时不变控制系统,将Smith预估控制方法和灰色线性回归预测方法相结合,提出一种改进型预测控制方法.该方法设计一种灰色线性回归预测器,将其置于反馈回路,预测下一时刻的输出值,达到超前控制的效果.同时根据预测精度来选择控制方案,达到精度要求时,在Smith预估控制中加入灰色线性回归预测控制器,否则就只采用Smith预估控制.仿真结果表明该方法有效地克服了大滞后对控制系统性能的影响,提高了控制精度.     

串级控制与Smith预估补偿互补性初探

Smith预估器是用于大纯滞后对象的有效设计方法,但是对实际过程的参数变化很敏感,特别是静态增益K的变化.串级系统的内回路具有一定的自适应性,一个陕速内回路是至关重要的.提出了串级控制与Smith预估补偿相结合的控制策略.针对纯滞后问题,讨论了串级控制与Smith补偿的互补性,从理论和仿真两个方面讨论了这种系统相结合的可行性和应用价值.理论分析表明,该方案对静态增益K和动态参数T等的变化有较强的适应性,控制系统的鲁棒稳定性和动态品质均优于单纯的Smith预估补偿控制和单纯的串级控制,并得到了仿真结果的验证.     

Design of VAV Air-condition Temperature Control Based on Smith Prediction Control

通过对变风量空调控制系统空气处理过程的分析,提出了一种变风量空调房间温度的串级控制方法.针对温度控制过程中出现的大滞后现象,采用Smith预估控制消除其对控制过程的影响,提高控制效果.并对该方案进行了仿真验证,结果证明本方案在VAV空调系统中的应用效果较好,有利于改善和提高系统的性能.     

预估模糊免疫PID在房间温度控制中的应用

针对空调房间温度对象的大滞后、大惯性、多干扰的特性,设计了具有史密斯(Smith)预估功能的模糊免疫PID控制器.该控制器采用Smith预估和免疫PID控制相结合的结构,借鉴免疫算法的生物免疫反馈机理进行PID参数的在线自适应调整;用模糊控制器来逼近免疫PID的非线性函数,并用遗传算法优化它的隶属度函数.对该控制方案进行系统仿真结果表明:该方法抗扰能力强、调节速度快、超调量小,可用于精确的控制房间温度.     

预估模糊控制在循环水加药控制中的应用

针对Smith预估控制对模型误差较敏感,适应对象参数变化较差的缺点,提出了一种Smith预估模糊控制方法,利用模糊逻辑实现被控对象模糊化,利用Smith预估控制对被控对象滞后环节进行补偿。以火电厂循环水加药控制为例,对该控制方法进行仿真和实际应用研究,结果表明该系统能有效地避免纯滞后环节在控制系统中带来的振荡现象,工程应用取得了理想的控制效果,为纯滞后、大惯性、模型不确定系统的控制提供了很好的解决方法。     

一类纯滞后系统预估控制策略的研究

针对具有不精确模型的滞后系统,基于传统的Smith预估器结构,提出了一种改进方案.在控制回路中加入和被控对象期望性能指标相接近的一阶参考模型,采用综合误差法,克服滞后环节引起的系统振荡.仿真结果表明,该方案具有较强的参数适应性,对时变滞后对象具有良好的控制效果.同时针对滞后欠阻尼系统本文给出了参考模型时间常数与系统上升时间常数之间的关系.     

主汽温的改进型神经网络辨识Smith预估器

针对超临界机组主汽温对象具有的大惯性、大滞后和非线性等特点,提出了一种基于BP神经网络辨识的改进型Smith预估方案。采用改进的Smith预估器克服主汽温对象的大滞后特性,并通过神经网络辨识来改善Smith预估控制器对模型精度的依赖,提高其抗干扰能力。通过对超临界机组主汽温对象在不同工况下的仿真,表明该系统对于对象特性变化有较好的适应能力,在动态品质、鲁棒性等方面都明显优于常规Smith控制方案。