多变量系统解耦现状的分析

介绍了传统解耦、自适应解耦、智能解耦和非线性及鲁棒解耦等方法,分析了各种解耦方法存在的问题并叙述了应用情况,指出解耦控制是控制领域研究的热点问题,最后对多变量解耦控制的研究进行了展望,并指出寻求简单易行的解耦方法或融合解耦诸算法是解决工程实际的有效途径.     

精馏塔的自适应解耦控制

本文针对某精馏塔提出了一种简单的自适应解耦控制器。该控制器将广义最小方差控制策略和解耦补偿器结合起来,不仅可以对随机多变量系统实现动静态解耦而且具有良好的伺服跟踪性能。该控制器与常规PI控制器在某精馏塔双组分控制中的对比实验结果表明自适应解耦控制的性能优越于常规PI控制。     

自校正控制非最小相位的电加热系统

本文提出了一种简单的多变量极点配置自校正解耦控制器。该控制器不仅避免了在线求解矩阵方程和矩阵求逆运算而且实现了自适应解耦控制。该自适应控制器已被成功地应用来控制双输入双输出非最小相位的电加热炉。     

可逆冷带轧机速度张力系统的模糊自适应动态面反步控制

研究了基于动态面反步控制和模糊自适应逼近的可逆冷带轧机速度张力系统直接反馈线性化(direct feedback linearization,DFL)动态解耦控制问题.首先,通过构造非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer,NDO)削弱了模型中非匹配不确定项对系统性能的影响,进而应用DFL理论实现了速度张力非线性耦合系统的动态解耦和线性化;其次,将反步控制与动态面控制相结合完成了解耦后速度张力各线性子系统控制器的设计,且有效避免了反步控制中的"微分爆炸"现象;再次,采用模糊自适应方法对所设计控制器中的匹配不确定项进行了逼近估计,有效地提高了速度张力系统的跟踪控制精度;稳定性分析结果表明,可逆冷带轧机速度张力系统是一致最终有界的.最后,基于工业现场的实际数据进行仿真对比研究,仿真结果验证了本文所提方法的有效性.     

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。     

多变量系统的非理想解耦自适应控制

将非理想解耦方法与一种简单的、具有较好鲁棒性的模型参考自适应控制策略相结合 ,提出了一类不确定系统的非理想解耦自适应控制方法。该方法在保证系统稳定的前提下 ,使解耦控制器作最大限度的解耦。仿真结果表明该控制器控制效果良好。     

三电平Buck变换器的新型解耦控制方案

为解决三电平Buck变换器中飞跨电容电压的平衡控制问题及飞跨电容电压与输出电压的解耦难题，提出一种新型解耦控制方案。建立三电平Buck变换器的仿射非线性数学模型，研究基于微分几何理论的模型线性化解耦条件，推导解耦子系统的反馈控制律，设计状态反馈控制器，并对满足稳定要求的控制参数进行探讨。与现有解耦控制方法相比较，仿真结果表明所提控制方案具有更强的抗干扰性能、更快的响应速度和更好的动态调节特性。实验结果进一步验证了所提新型解耦控制方案的正确性和优越性。     

基于反馈线性化的STATCOM控制研究

利用基尔霍夫定律建立STATCOM开关函数模型,采用反馈线性化解耦控制方法,实现STATCOM非线性系统有功电流和无功电流的解耦,并基于线性控制理论中的极点配置方法为解耦线性化模型设计了控制器;并根据瞬时无功功率理论对负载线路中的无功电流进行动态实时检测,作为STATCOM补偿无功功率的给定,实现对无功变化负载的快速响...     

多变量时滞非方系统的分数阶Smith预估控制

针对多变量时滞非方系统,提出一种基于反向解耦的分数阶Smith预估控制方法.首先,将反向解耦方法推广应用于$m\times n$非方系统中,给出非方解耦矩阵的设计方法,同时为了保证解耦矩阵的稳定正则,给出其实现的必要条件以及条件不满足时的补偿方法;然后,针对解耦后的各个单回路系统设计分数阶Smith预估控制器,根据内模控制与Smith预估控制结构上的等价关系简化控制器的设计,克服时滞环节对系统性能的影响,并且基于最大灵敏度推导出一种控制器参数解析整定方法;最后,通过典型的Shell标准控制问题对所提出方法进行验证.仿真结果表明,反向解耦方法设计简单易于实现,能达到系统完全解耦,控制器参数较少,整定方便,并且具有良好的跟踪能力、抗干扰性和鲁棒性.     

混合煤气压力和热值的模糊解耦控制

论针对包钢现有高炉煤气和焦炉煤气混合调节计算机控制系统的缺陷，提出一种新的控制方法：模糊智能解耦控制，从而解决了高炉、焦炉混合煤气的压力和热值不稳定的难题。在简介煤气生产工艺的基础上，叙述了模糊控制原理和解耦控制方案，仿真结果表明了该方案的合理性与先进性。     

一种多变量模糊神经网络解耦控制器的设计

为提高多变量、非线性和强耦合系统的动态特性和解耦能力,根据解耦原理和神经网络思想,提出一种两级串联结构的自适应模糊神经网络解耦控制器.前级是基于智能权函数规则的自调整模糊控制器,后级是基于动态耦合特性的自适应神经网络解耦控制器.同时从理论上证明了学习算法的收敛性.仿真实例表明,所提出的解耦控制器具有良好的鲁棒性和自适应解耦能力,是解决多变量、非线性和强耦合问题的一种简便有效的控制算法.     

基于对象特征模型描述的智能控制

目前出现的一些智能控制,大多数要靠现场试凑确定控制器结构和参数,缺乏事先 按要求进行控制器设计的完整思想.为此,介绍一种新方法--基于对象特征模型描述的智 能控制.该方法的基本思想是根据对象的特征模型描述和控制要求,设计智能控制器.它设计 简单,使用方便,一般不需人们现场试凑调整.论文阐述了本方法产生的背景、基本原理和组 成,智能控制器的设计以及多个实际工程的应用情况.     

基于小波变换的电液伺服试验系统多变量控制

针对电液伺服系统的复杂非线性和参数不确定性特性，提出一种基于小波变换的“主控制器”结合“带有智能权函数模糊控制器”的复合控制策略，并用于电液伺服系统的多变量控制。主控制器由一个包含PID控制规则的神经网络构成，在整个系统控制中起着主导作用；“模糊控制器”的作用是抑制干扰，保证系统响应的快速性。仿真试验结果证明，该方法具有良好的自学习和自适应解耦控制性能，能有效地提高系统的稳态精度，使系统具有较强鲁棒性，并具有响应速度快、超调量小等特点；可用于电液伺服试验系统的多变量控制。     

火电厂球磨机非线性自适应控制

建立了球磨机特征模型,分析了运行调节需求,设计了以给煤量非线性自适应PID控制为主体,多种控制方式相结合的球磨机控制系统。该系统由磨风量控制、磨给煤量控制和风煤协调控制三部分构成,合理组合了非线性自适应PID控制、解耦控制、比值控制和仿人控制算法优势。工程应用表明,该控制系统能够解决球磨机运行优化和控制优化的双重问题,控制系统鲁棒性强,具有工况自适应能力。     

基于BP神经网络的多变量PID解耦控制

基于神经网络的智能PID控制策略，以经典的PID控制理论为基础，并通过具有多变量解耦控制自学习功能的神经网络参数整定来实现。本文给出了网络的结构和算法，示出了一组二元变量强耦合时变系统的实时仿真结果。通过计算机仿真证明，基于神经网络的PID控制具有良好的自学习和自适应解耦控制能力。该系统融解耦器和控制器于一体，易于实现，适用于非线性多变量系统的解耦控制。它使解耦后的系统具有较好的动态和静态性能，特别是当根据BP控制规律确定了网络连接权系数的初值时，还能使系统参数快速收敛。     

电火花加工智能控制系统的建模及仿真

为增强电火花加工过程的稳定性,基于模糊RBF神经网络智能控制,同时利用模糊控制的解耦性,以在电火花加工过程中统计的空载率、正常放电率、不正常放电率(包括电弧及短路放电)、相对于脉冲周期和他抬刀周期的正常放电率为输入,设计了以伺服参考电压、脉冲间隔和抬刀周期为输出的电火花加工模糊RBF神经控制器,并利用MATLAB对设计的模糊RBF神经控制器进行了建模及仿真.仿真结果表明了模糊RBF神经网络控制系统在电火花加工中对于稳定加工状态的有效性.     

基于粗糙集的仿人智能控制器的设计

将粗糙集理论的基本思想引入到仿人智能控制中,提出一种新型的仿人智能控制器的设计方法。利用粗糙集算法,从人的控制行为数据中提取控制规则,由此控制规则构造出仿人智能控制器,从而实现基于粗糙集的智能控制。     

解耦变结构交流速度控制系统的研究

本文提出了一种新型的AC速度控制系统——解耦变结构控制系统。它利用解耦原理简化感应电动机的数学模型,然后采用变结构控制原理克服转子电阻随温度变化带来的不良影响,保证了系统的动态和静态性能。文中推导出解耦变结构速度控制系统的数学模型、滑模控制器结构,并给出仿真结果。