在变风量空调控制中应用神经元解耦控制技术

采用机理分析和系统辨识相结合的方法，建立变风量空调系统的模型。应用自适应神经元解耦控制技术，对耦合强烈的变风量空调系统的4维传递函数矩阵系统进行解耦控制。仿真研究和实际运行表明，解耦效果良好。     

自适应神经元非模型多变量优化补偿控制*

根据解耦补偿和优化控制的思想，本文提出了一种完全不依赖于对象模型的自适应神经元多变量优化补偿器模型，命同了神经元权系统的在线学习方法，分析了其工作机理，进一步给出在某多侧线精馏塔和连续搅拌釜式反应器（ＣＳＴＲ）上的仿真结果。     

内模解耦单神经元自适应PID仿真研究

为了解决多变量大时滞系统的耦合问题,根据内模控制原理和单神经元的在线自学习能力,提出一种基于模型的单神经元自适应PID内模解耦算法,并详细分析了其在多变量大时滞系统中的解耦原理.内模解耦是运用解耦预估补偿器将一个多输人多输出的系统补偿为多个单输入单输出的系统、并将对象模型进行对角优势化,补偿后的主对角元素即可作为内模控制的预估模型.仿真结果表明,这种新的内模解耦算法具有相当好的解耦能力、较好的快速性和抗干扰能力.     

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。     

原油脱水过程单神经元PID解耦控制研究

集输联合站的油水分离是保证产出原油质量的关键工艺过程。在对油水分离沉降过程动态特性深入研究的基础上,给出了其数学模型。联合神经网络PID控制和解耦系统的特点,给出了一种单神经元PID解耦算法。这种方法具有自学习和自适应能力,在一定程度上解决了传统PID调节器不易在线实时整定参数的不足,提高了控制器对系统和环境变化的适应能力。仿真结果表明这种单神经元PID解耦算法可有效改善控制质量,比常规的PID解耦具有更好的动、静态特性和鲁棒性。     

基于单神经元PID的航空发动机解耦控制

将神经网络应用到PID控制器的参数整定过程中,提出了一种基于改进单神经元PID的航空发动机解耦控制方法,通过在航空涡扇发动机多变量控制系统中的应用,得出了实际的仿真结果及结论。仿真结果表明,该改进单神经元PID解耦控制方法与传统的PID多变量解耦相比,具有响应速度快,自适应能力强,抗干扰能力强,实现简单的优点,因而可以广泛的应用于非线性系统的解耦控制中。     

基于神经网络的多变量非线性自适应解耦控制研究

提出神经网络前馈自适应解耦控制算法．该算法将多变量非线性系统在平衡点处利用Taylor公式展开．分为线性部分和高阶非线性部分。这样．将高阶非线性部分的影响视为可测干扰，采用前馈补偿的方法加以消除．就可以借助多变量线性系统的自适应解耦控制算法．实现多变量非线性系统的自适应解耦控制．这种方法可以取消被解耦系统为最小相位的限制。     

VAV空调系统末端解耦控制研究

通过对VAV变风量空调系统的两个末端控制回路之间的耦合进行分析,运用最小二乘法建立被控对象＂送风量—室内温度＂控制回路的数学模型。针对被控对象的特性,采用前馈补偿解耦方法设计解耦网络,并设计单神经元自适应PID控制器。最后,通过MATLAB仿真,证明了所设计的解耦网络和控制器是行之有效的。     

带钢热连轧活套系统的NNMSAC解耦控制

针对现代带钢热连轧中活套系统的解耦控制问题，提出了基于神经网络简单自适应多变量解耦控制方法（NNMSAC）。该方法运用简单自适应理论结合了神经网络技术用于多变量系统。着重描述了该控制算法的结构和原理，给出了参数选择原则和设计方法，并针对活套系统实例进行了仿真研究。仿真结果表明，这种控制算法具有实现简单，解耦效果好的特点，有效地改进了活套系统的控制效果。     

多变量系统模糊解耦自适应控制

对象模型难以确定的系统，采用经典控制方法难以实现解耦控制，作者应用模糊控制理论，研究了一种无需对象模型的模糊解耦自适应控制方法。本文介绍了这一方法，导出实现模糊解耦自适应控制的充要条件，并给出了仿真结果。     

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.     

线性定常系统的Petri网解耦控制

将Petri网与现代控制理论相结合,应用于连续系统的性能分析如可控性、可观性和稳定性等已日益普遍,但Petri网应用于系统的解耦控制研究很少.提出了广义连续自控网系统的形式化定义,描述了线性定常系统的广义连续自控网系统模型并分析了广义连续自控网系统模型与状态空间描述的等效性.基于状态反馈动态解耦的基本原理,探讨了利用Petri网模型结构实现线性定常系统解耦控制的新方法.该方法采用图的遍历算法,可有效的判断系统的可解耦性以及实现解耦控制律,避免了传统解耦控制方法中计算所需的大量矩阵运算.最后给出了两个具体的应用实例.     

基于RBF神经网络的非线性控制系统

针对时滞、非线性多变量耦合系统控制中串级控制存在滞后，并且PI控制参数初始设置困难，很多时候只能手动控制的缺陷，本文采用内模控制方隶．通过RBF神经网络训练获得内部模型，同时利用最小二乘模型降解，简化解耦矩阵的求取，实现了两输入两输出系统的解耦控制。仿真结果表明．该方案可以消除变量间的耦合，并且解决了时滞问题、降低过程超调量，使得控制系统更加平稳，改善了过程控制的品质。同时．当对象特性发生一定改变时．系统具备良好的鲁棒性能。     

支持向量机-模糊推理自学习控制器设计

常规的模糊推理系统大多由专家经验建立模糊规则,自学习能力不强.提出了一种支持向量机-模糊推理系统,由支持向量机实现模糊推理系统的自学习,并设计了一种支持向量机-模糊推理自学习控制器.文章给出了自学习控制器的结构和学习算法,对比研究了变尺度梯度优化和混沌优化两种学习算法.针对非线性对象的仿真实验验证了该控制器的优良性能,控制效果比模糊逻辑控制器更好.     

多变量V规范型解耦控制系统设计

本文提出多变量系统部分变量前置V型解耦,部分变量后置V型解耦的设计方法。并就某电厂三输入、三输出磨煤机系统,设计解耦控制系统,给出了仿真结果。     

多自由度伺服系统的非线性解耦控制

多自由度伺服系统各轴之间存在的非线性耦合,是影响系统控制性能的一个重要因素,为了提高系统控制性能,本文研究了多自由度伺服系统的解耦控制．首先建立了多自由度伺服系统的一般化耦合数学模型;然后根据Singh法求出逆系统;最后结合期望的标称线性传递函数,算出解耦控制规律．本算法避开微分几何理论,直接对矩阵进行运算,易于理解．文章给出了应用此方法对3轴仿真转台进行解耦控制的例子．     

乙烯裂解炉炉管出口温度控制系统设计及应用

乙烯裂解炉炉管出口温度控制系统中存在着多变量耦合情况,导致在实际生产中很难实现对各组炉管温度的精确控制.针对这种情况,本文提出了一种基于可逆解耦策略和内模PID控制原理的多变量控制系统设计方案.文中首先介绍乙烯裂解炉的结构,并对其工作原理和生产的工艺流程作了简单说明;其次根据现场得到的数据并进行滤波,去趋势项等处理,运用预报误差算法(PEM)进行系统辨识,建立了过程的多变量输入输出模型;再次,介绍了可逆解耦方法的基本原理和实现过程,并针对辨识得到的模型,采用该方法设计系统的解耦环节.它可以避免采用传统解耦方法时的复杂运算过程,能够较为快捷地得到解耦参数矩阵.最后,针对解耦后的被控系统设计控制器.由于内模控制具有结构简单,控制性能良好等特点,本文中采用内模控制原理设计带滤波器形式的PID控制器,并给出了滤波系数等相关参数值.同时,对模型存在失配的情况和模型匹配时采用传统单回路控制策略的情况,以及不对系统解耦而直接设计PID控制器进行控制的情况分别进行仿真,并比较了仿真结果.分析表明,系统解耦后,对其控制时的静态误差消除时间大大缩短,动态性能得到改善,从而实现了对裂解炉炉管出口温度快速准确控制的要求,说明了该方案的有效性.     

Disturbance decoupling of linear time-varying singular systems

The problem of disturbance decoupling by state feedback is defined for a linear time-varying singular system. It is required that the closed-loop system has a unique impulse-free solution and its output is not affected by disturbances. An algorithm, namely disturbance decoupling algorithm, is proposed. It is proved that the feasibility of the disturbance decoupling algorithm is invariant under any regular feedback control law. Based on the disturbance algorithm, a constructive method is provided to design a disturbance decoupling feedback control law. Sufficient conditions for the solvability of the disturbance decoupling problem are derived. It is proved that one of the sufficient conditions is also necessary provided that other conditions are satisfied     

Disturbance Decoupling Control for Flexible Air‐Breathing Hypersonic Vehicles with Mismatched Condition

The disturbance decoupling control method is investigated for flight control of a flexible air‐breathing hypersonic vehicle (FAHV). First, the longitudinal dynamics of the FAHV are simplified into nonlinear forms with mismatched system disturbances. Then a new nonlinear disturbance observer base on hyperbolic sine function is applied to estimate the mismatched disturbances. The disturbance decoupling control law for flight control of FAHV is deduced theoretically and its proof is provided. Finally, the stability of the closed‐loop control system under the action of disturbance decoupling control law is proved by Lyapunov stability theory. Simulation results exhibit the performance and effectiveness of the proposed disturbance decoupling control law.