阳极焙烧燃油供给温度的模糊预测函数控制

阳极焙烧燃油供给温度的精确控制是一个具有非线性特性的流体加热供给控制问题,实际测试表明,现有的PID控制很难实现对燃油供给温度的动态跟踪控制,影响燃油的充分喷射、雾化及其与空气的混合,使部分燃油得不到充分燃烧,造成了能源浪费和环境污染。提出基于粒子群优化模糊预测函数控制（PSO-F-PFC）的油料燃烧供给温度控制方法,通过与PID控制方法的比较,以及对阳极焙烧炉重油燃烧供给温度的动态跟踪控制表明,该方法优于原有燃油燃烧系统的PID控制,实现了燃油供给温度的动态跟踪精确控制。     

真空冷冻干燥温度的智能预测控制

真空冷冻干燥过程中,升华温度的精确控制是一个大时滞、非线性的控制问题,实际测试表明,现有的PID控制很难实现对升华温度的精确动态跟踪控制,影响冻干物质的物理、化学和生物性状,尤其是生物制品的活性等。提出基于自适应粒子群优化预测函数控制（APSO-PFC）的真空冻干温度控制方法,通过与PID控制方法的比较,以及对洋葱等真空冷冻干燥温度的动态跟踪控制表明,该方法优于原有的PID控制,实现了真空冷冻干燥温度的精确动态跟踪控制。     

液压伺服系统的预测函数控制及其仿真研究

为了提高液压伺服系统的跟踪性能和鲁棒性,将预测函数控制(PFC)和PID控制的优点相结合,提出了一种PFC-PID串级控制策略.内环采用PID控制来提高抗十扰性,把内环作为外环PFC控制的广义对象,对广义对象进行拟合简化得到一阶加纯滞后系统,作为PFC的预测模型,外环采用PFC来获得良好的跟踪性能和鲁棒性.通过Matlab建模、仿真及与PID控制的比较表明,PFC-PID串级控制策略能够改善液压伺服系统的控制性能.     

基于CMAC-PID控制器的水压加载系统研究

为了实现水压加载系统能够动态精确跟踪给定压力的要求,利用小脑模型关节控制器(CMAC)结构简单、收敛速度快、具有局部学习能力的特点,提出了一种除了系统动态误差以外把系统指令信号也作为CMAC的输入信号,并把CMAC控制器与常规PID控制器并联构成的复合控制方法;通过在MATLAB中的编程仿真试验,结果表明这种方法可以得到比常规PID控制更好的控制指标,达到了试验要求,而且具有良好的抗干扰能力,从而证明了该方法的可行性和有效性,可以用来实现对给定信号的跟踪。     

基于模糊PID的无人水面艇直线路径跟踪

针对固定参数PID方法在无人水面艇直线路径跟踪控制中出现的大迴转问题,提出一种基于模糊PID的直线路径跟踪方法。在系统中增加模糊推理模块,利用航向与跟踪直线之间的偏差角以及无人艇位置与跟踪直线之间的距离误差,根据模糊推理的方法动态地调整PID参数。通过PID控制器实时调整左右两侧推进电机的输入电压,实现对给定直线路径的自主跟踪。仿真结果表明,在初始航向偏差角较大时,该方法克服了采用固定参数PID控制方法时出现的大迴转现象;在初始航向偏差角较小时,该方法在超调量以及调节时间方面的直线跟踪性能优于固定参数PID控制方法。     

飞机燃油系统地面全机模拟试验流量控制系统设计

飞机燃油系统地面全机模拟试验系统流量模拟子系统用于模拟发动机燃油流量;针对某型飞机燃油系统发动机流量范围很大,允许的压力损失却很小的特点,提出分段控制与分段测量的方法;分段控制会带来切换抖动问题,采用基于二自由度模糊自适应PID的控制方法;仿真结果表明,这种方法既可以实现系统大范围流量的跟踪,也可以减小流量切换过程中出现的抖动,有较好的控制效果。     

汽车发动机节能优化控制仿真与研究

在车辆发动机优化设计的研究中,车辆节能控制的优化能够有效提高汽车发动机燃油燃烧效率,降低发动机的燃油消耗.在汽车行驶过程中,存在着起步突变、急停、忽然转向等特殊情况,利用传统的PID节能控制方法需要大幅度、快速的调整控制参数,以满足意外情况的控制稳定性需求,但改变控制过程中没有考虑对能量的消耗问题,大幅改变参数势必造成能量的无谓损耗.提出一种采用免疫PID的车辆节能控制系统.根据人体免疫应答机制的基本原理,将免疫反馈引入到PID车辆节能控制系统中.采用单层神经网络作为抑制抗体的调节系数,能够实现车辆复杂行驶状态下的非线性过程的拟合.利用神经网络和PID结合的方法建立免疫PID车辆节能控制模型,根据模型的输出实现了车辆节能的精确控制.实验结果表明,利用免疫PID的车辆节能控制系统进行车辆节能控制,能够有效提高控制的精度.     

基于模糊PID的母管制煤粉锅炉燃烧控制系统

母管制煤粉锅炉燃烧系统存在严重非线性及强耦合问题且模型不易确定,使用传统控制方法效果不佳.针对这种情况提出采用模糊PID控制方案,并针对T-230-2型锅炉燃烧系统的特点和控制要求,设计了一种模糊PID控制器,并可在线调整模糊控制器输出的PID控制器参数,从而达到优化PID控制器参数的目的,实现对"非线性、强耦合"系统的控制要求.通过Matlab仿真,对母管压力的鲁棒性和抗扰性进行了分析.结果表明,该控制器具有更好的控制效果,能有效地克服扰动,提高了系统的动态特性.     

IGCC气化炉热值的预测函数控制

煤气热值是煤气品质的衡量指标,当煤气热值发生波动时,会对联合循环部分的功率以及整个IGCC电站的效率带来一定的损害。为了保证常规联合循环部分的煤气品质,必须对气化后所产生的煤气热值进行控制。针对Shell气化炉,设计了预测函数控制器(PFC)对气化炉热值的控制,并与传统的PID控制策略进行了比较。仿真表明PFC控制器具有良好的跟踪能力和抗干扰能力。     

PFC中约束优先级及可行性问题的混杂处理

针对预测函数控制的约束不可行和优先级问题,基于混杂系统以及混合逻辑动态模型的思想提出了约束不可行及优先级问题的混杂PFC处理方法,讨论了由PFC、混杂系统、松弛变量法所组成的约束不可行及优先级问题的具体实现方法与步骤.在通常PFC跟踪性能指标的基础上结合MLD与松弛变量法,通过将命题逻辑转化为混合逻辑不等式并与系统自身...     

气动油压伺服系统的智能PID控制研究

针对经典的基于对象精确模型的PID控制方法自适应性差,难以适应具有非线性、时变不确定性的被控对象,提出了一种基于RBF神经网络的、结构简单的PID自适应控制方法。将该智能PID控制应用于气动油压伺服系统中,实验结果表明:具有自学习和自适应能力的RBF网络PID控制方法,能够适应被控对象在较大范围内的变化,具有较强的鲁棒性,其控制品质明显优于常规PID控制方法,将其应用于气动油压伺服系统是可行的。     

罗非鱼真空冷冻干燥温度的智能预测控制

在罗非鱼的真空冷冻干燥过程中,升华温度的精确控制是一个大时滞、非线性的控制问题,实际测试表明,现有的PID控制很难实现对升华温度的动态跟踪精确控制,影响冻干罗非鱼的物理、化学和生物性状,尤其是罗非鱼制品的活生等.提出基于自适应粒子群优化预测函数控制( APSO-PFC)的真空冻干温度控制方法,通过仿真和实验比较,表明A...     

微型燃机燃料压力模糊PID控制的研究

微型燃气轮机的燃料压力系统是燃气轮机的重要组成部分,针对燃气轮机正常工作时燃料储罐里面的燃料压力应当恒定的要求,提出了模糊PID控制方法。在调试初期,燃料压力控制采用传统的PID进行控制和调节。由于存在干扰,控制效果不很理想。在传统的PID控制下加入模糊控制,使其PID参数有在线自整定功能。通过Matlab仿真表明,该方法比传统的PID控制效果有明显改善。     

深空环境下三星库仑编队重构控制研究

本文研究了深空环境下三星库仑编队构型重构控制问题.首先考虑外界环境干扰作用(主要以太阳光压为主)和德拜效应影响,推导出精确的三星库仑编队动力学方程.针对库仑编队动力学特性和太阳光压对于编队任务控制精度的影响,设计基于BP神经网络的PID控制方法.PID控制结构简单,稳定性好,BP神经网络具有超强的自主学习和非线性逼近干扰能力,二者有机结合,通过BP神经网络输出最优的PID控制参数组合,改变卫星所带电荷从而改变卫星之间库仑力大小,使编队渐近稳定并按期望距离和构型飞行.仿真结果表明基于BP神经网络PID控制性能明显优于传统PID控制,大大提高了编队控制精度和系统对于外界干扰的鲁棒性.     

Observer-Based Dynamic Control of an Underactuated Hand

The purpose of this paper was to construct a velocity observer based on the dynamic model and realize accurate dynamic curve and force control. Curve fitting with the observer obtained precise velocity signals. Compared with PID and factored moment methods, it decreased the fitting errors a lot and achieved ideal results. Compensated with the inverse dynamic equation, the force-based impedance control with the observer could not only realize accurate force tracking, but achieve finger dynamic control by the combination of curve fitting and force tracking. Furthermore, a static grasp model was established for appropriate force distribution. The finger could grasp slippery, fragile, comparatively heavy and large objects like an egg with only base joint torque and position sensors, which illustrated that the hand could accomplish difficult tasks by using the static grasp model and dynamic control.     

高速列车速度跟踪神经网络PID控制器的设计

高速列车速度跟踪控制系统是一个复杂的非线性系统,难以取得高精度的跟踪性能。为了减少速度跟踪误差,设计了高速列车神经网络PID控制器。首先建立了描述列车运行过程的单位移多质点模型,该模型考虑了列车的基本阻力和附加阻力以及车厢之间的相互作用力。然后阐述了BP神经网络PID控制,并设计了列车速度跟踪控制器,根据速度误差用神经网络PID控制决定牵引力和制动力。最后与模糊控制和常规PID控制进行了仿真对比,结果表明,神经网络PID控制具有很小的速度跟踪误差和优越的速度跟踪性能,可以满足列车正点运行的需求。     

Control of the common rail pressure in gasoline engines through an extended state observer based MPC

In this paper, a model predictive control (MPC) solution, assisted by extended state observer (ESO), is proposed for the common rail pressure control in gasoline engines. The rail pressure dynamic, nonlinear with large uncertainty, is modeled as a simple first order system. The discrepancy of the model from the real plant is lumped as ``total disturbance'', to be estimated in real-time by ESO and then mitigated in the nonlinear MPC, assuming the total disturbance does not change in the prediction horizon. The nonlinear MPC problem is solved using the Newton/generalized minimum residual (GMRES) algorithm. The proposed ESO-MPC solution, is compared with the conventional proportional-integral-differential (PID) controller, based on the high-fidelity model provided in the benchmark problem in IFAC-E-CoSM. Results show the following benefits from using ESO-MPC relative to PID (benchmark): 1) the disturbance rejection capability to fuel inject pulse step is improved by 12% in terms of recovery time; 2) the transient response of rail pressure is improved by 5% in terms of the integrated absolute tracking error; and 3) the robustness is improved without need for gain scheduling, which is required in PID. Additionally, increasing the bandwidth of ESO allows reducing the complexity of the model implemented in MPC, while maintaining the disturbance rejection performance at the cost of high noise-sensitivity. Therefore, the ESO-MPC combination offers a simpler and more practical solution for common rail pressure control, relative to the standard MPC, which is consistent with the findings in simulation.     

缸内直喷汽油机的自抗扰轨压跟踪控制器设计

获得期望的共轨压力是保证缸内直喷发动机(GDI)稳定工作和喷油量精确控制的一个重要前提. 本文针对缸内直喷汽油发动机轨压控制问题, 首先通过动力学分析建立了共轨燃油喷射系统的数学模型; 由于系统中存在有较强的非线性和不确定性, 采用基于模型但对模型的精确形式依赖较小的自抗扰控制技术设计轨压跟踪控制器,其中线性扩张状态观测器(ESO) 对系统存在的总扰动和不确定性进行了估计, 非线性误差反馈控制(NLSEF) 则采用反馈补偿实现扰动的抑制. 最后, 通过给定不同的参考轨压对控制器的有效性进行验证, 仿真结果表明控制性能是满意的.