未知参数非线性系统的自适应广义预测控制

研究非线性系统的稳定性和跟踪优化问题,针对未知参数非线性系统的参数辨识和输出跟踪问题,给出参数自适应广义预测控制方法,为使辨识模型能实时反映被控对象特性以及输出对设定值的跟踪有较高精度.提出将非线性系统转化为受控自回归滑动平均模型,根据输入输出数据辨识模型参数.采用广义预测控制滚动优化的策略得出最优控制律,将最优控制律作用于对象实现非线性系统的优化控制以及系统输出对设定值的跟踪控制.明显克服了自适应控制对模型精度要求高的缺陷且具有在线辨识,滚动优化的特点.最后,通过仿真实例验证了方法的有效性.     

基于自适应Smith预估器的PID自整定方法

针对典型的可等效为一阶惯性加纯滞后系统的工业过程,利用输入输出数据获取对象阶跃响应,简便地得到对象模型和Smith预估器,进而按ITAE标准传递函数整定PID参数,结果表明,该方法兼有Smith预估控制和ITAE最佳控制两者的优点。     

纯滞后系统的单神经元Smith预测控制

该文针对纯滞后的特点,给出了一种新的单神经元Smit预测控制算法,即由单神经元控制器和Smith预估器组合的复合控制,并将其应用于以电炉为被控对象的计算机湿度控制系统。实验结果表明,这种控制方式能够充分利用神经元自学习的能力及补偿控制的优点,具有较好的适应性和抗干扰能力。     

高速列车自动驾驶前馈自适应广义预测控制方法研究

高速列车自动驾驶（ATO）系统本质上是强非线性和不确定性的系统,针对高速列车模型参数非线性和时变性等特点,文章提出了一种前馈自适应广义预测控制（FA-GPC）的方法对ATO系统进行动态优化控制,并设计了一种带约束的多目标预测控制器。首先,基于列车多质点模型,分析附加阻力的改变对列车运行的影响;然后,结合列车运行过程中的速度跟踪精度、停车精度及运行舒适性等关键指标,构建包含控制输入约束的多目标性能指标函数,设计基于多目标函数的前馈广义预测速度跟踪控制算法,解决了由于附加阻力变化导致控制器超调的问题并加快了控制收敛速度。由于列车运行过程中受外界环境、乘客流动等因素影响,阻力变化大,难以建立精确的数学模型,因此采用带约束的变遗忘因子递推最小二乘法来辨识出列车控制系统在不同工况下受控自回归积分滑动平均模型（CARIMA）,进而提高控制系统的鲁棒性。仿真结果表明,相比传统的无前馈GPC和PID控制器,前馈广义控制器在不同线路条件下巡航控速速度跟踪精度在±0.5 km/h范围内,具有良好的跟踪性;在强扰动情况下通过引入自适应改进的前馈广义预测控制算法,具有较强的鲁棒性。     

新型的Smith自适应辨识控制算法

针对参数缓慢变化的时滞对象,按照模型参考辨识的设计思想,将时滞对象看作一个被辨识过程,用广义误差e经过自适应辨识器在线调整smith预估器,使其与时滞对象的动态过程尽可能一致。利用超稳定性理论,设计出了在较大范围内被控对象参数可变的Smith自适应辨识器,并进行了仿真。结果表明,该控制算法取得了良好的控制效果,并且对于任何参数缓慢变化的时滞对象,均可用Smith自适应辨识控制算法加以控制。     

模糊自适应Smith预估控制及其应用

为了改善具有时变及大纯滞后系统的控制品质,本文提出了一种模糊自适应Smith预估控制方法,此方法将模糊控制、自适应及Smith预估控制之长处综合在一起,在一定程度上弥补了上述三者各自的不足,通过仿真和在窑温控制中实时运行,取得了满意的效果。     

一类非线性系统的自适应广义预测控制

针对一类非线性系统,通过分析将其表示为具有时变系数的线性系统,然后利用带协方法差修正的最小二乘法对时变参数进行在线辨识,最后运用广义预测控制策略实现对原系统的自适应预测控制。仿真结果表明了该方法的有效性。     

采用Smith预估器模型的时滞系统自适应控制

在实际生产控制系统中时滞现象相当普遍,而传统的PID控制方法对时滞系统的控制很难达到满意的效果且易引起系统的不稳定.Smith预估器是一种广泛应用于时滞系统闭环控制的有效方法,但存在预估器模型和被控对象参数不匹配时系统控制特性的劣化甚至发生振荡发散的问题.本文提出了一种基于李雅普诺夫稳定性理论,用于改善Smith预估器...     

时滞对象的自适应Smith预估控制方案

针对时滞被控对象提出了一种自适应Ｓｍｉｔｈ预估控制方案,利用变遗忘因子递推最小二乘法进行参数在线辨识以构成Ｓｍｉｔｈ预估器,采用模糊神经网络控制器完成对被控对象的控制。仿真结果证明了这种方法的有效性。     

自适应修正Smith算法控制大时滞过程的仿真研究

传统的Smith预估器的控制效果严重依赖于被控对象的精确数学模型,对于缺乏精确数学模型且参数时变的大时滞过程,常规的Smith预估控制器就很难获得令人满意的控制效果。本文提出了一种改进的自适应修正Smith算法,并将其应用于恒温箱的大时滞恒温过程控制的仿真中,使控制品质得到改善,提高了系统的鲁棒性。     

冷轧机液压AGC系统GPC控制仿真研究

冷轧机液压AGC系统已经成为现代带钢轧机中控制带钢厚度的关键设备,其动态性能具有大惯性、大时滞、非线性等特点.通过参考典型的液压元件的作用机理,建立了冷轧机液压系统的数学模型.利用基于支持向量机(SVM)的广义预测控制(GPC)算法对液压系统进行控制,构成了液压AGC计算机仿真系统,仿真结果表明:SVM学习速度快,在小样本情况下具有良好的非线性建模和泛化能力:基于SVM的GPC算法具有很好的控制性能.     

冷连轧机AGC系统监控网络的配置设计和实现

针对张家港1450五机架冷连轧AGC(自动厚度控制)系统,构建了基于ProfibusDP总线的过程控制级(一级)计算机和现场ET200等智能化设备之间的监控网络,满足了一级计算机和基础自动化系统问数据通信的快速性要求,为五机架冷连轧AGC系统的实现奠定了良好基础.同时利用基于TCP/IP的工业以太网,保证了过程优化级(二级)计算机向一级计算机下送轧制规程,及在Wincc组态的人机界面上显示现场采集的实际数据和控制状态.该网络系统已成功应用于张家港1450五机架冷连轧机AGC系统,实践证明该系统运行正常、可靠.     

广义预测鲁棒自适应控制

本文指出自校正控制中广泛采用的CARMA模型会导致控制系统对确定性扰动和非平稳随机扰动缺乏鲁棒性;在CARMA模型中引入相应于上述扰动的不可控模态,给出了一种广义的CARMA模型;基于内模原理,提出一种新的广义预测鲁棒自适应控制器;并从理论上揭示其鲁棒性机理;给出了数字仿真。理论分析和数字仿真结果表明:这种广义预测自适应控制器对各类扰动和对象参数变化具有很强的鲁棒性。     

基于Smith预估补偿的聚丙烯反应器自适应控制系统研究

针对含有时滞的聚丙烯多区循环反应器温度串级控制系统为复杂的高阶系统，被控对象的滞后时间较大，且受到反应器内部放热、入口循环气温度、夹套水流量等干扰的影响，系统过程控制较为困难。通过以一阶惯性环节加纯滞后来逼近高阶系统，应用模型参考自适应控制算法，使自适应机构能够在线的整定反应器串级控制副回路的Smith预估器，使副回路Smith预估器的动态特性与副被控对象的动态特性接近一致；同时，根据期望的性能指标，在串级控制主回路设置一个参考模型，再次应用自适应算法，使得主回路被控对象的输出尽可能跟踪参考模型的输出。仿真结果表明，该控制系统对于具有时滞的聚丙烯反应器温度控制是有效的。     

冷连轧模糊反馈AGC系统的设计与仿真

设计了一种模糊控制器，该控制器结构简单，参数调整方便，快捷，将其与PI调节器结合组成智能型复合控制器，并成功应用于冷轧带钢的厚度自动控制（AGC）系统中，仿真实验表明，该控制器的控制性能远优于常规的PID控制器，为冷轧带钢厚度精度的提高提供了一种新的尝试。     

铝材冷轧机自动厚度优化控制系统

针对铝材冷轧机板厚控制系统是一个具有非线性、延时、多变量耦合的复杂的实时系统,给出了一种适用于不同类型轧机的自动厚度优化控制系统。该系统采用各种厚度控制系统(AGC)控制、优化控制和自适应控制方法,对轧机系统进行优化精确控制,既保证了产品的质量,又可提高轧机的生产效率。试验证明,该优化控制系统实时性强,控制响应时间小于100ms,铝带出口厚度偏差可控制在2%以内,保证了产品质量;同时提高轧机的平均运行速度10%以上,提高了轧机的生产效率。     

一种新型的自适应广义预测控制

本文提出了一种新型的自适应广义预测控制算法,此算法不必在线求逆矩阵     

一种广义预测自适应控制的直接方法

使用正则化技术和具有死区的参数估计算法,提出一种新的广义预测自适应控制直接方法,并证明了控制算法的全局收敛性.本文提出的方法在热风炉实验装置上进行了实时控制,其结果表明控制方法的有效性.     

冷连轧机厚度自动控制策略应用对比分析

针对当今国际先进的AGC控制方法,深入地比较了日立公司和Siemens公司厚度控制策略的不同,从理论上分析了它们为提高厚度控制精度所采取的控制思想差异,特别是在秒流量AGC控制策略方面,充分体现两者对于改善厚度偏差手段的不同.最终通过轧机生产厚度控制结果实绩数据,阐述了控制策略的不同只是在现有硬件配置的基础上实现优化设计,最终提出相关冷连轧机高精度厚度控制方案,给采取何种厚度控制策略以启迪和借鉴.