基于ESO的动态解耦方法及其应用仿真*

针对多变量系统控制中的耦合问题,提出了一种基于扩张状态观测器（ESO）的动态解耦方法。该方法将系统输入变量间的耦合作用、被控对象参数时变和外界干扰视为一个总的扰动,用ESO估计该总扰动并反馈到控制器进行补偿,从而实现动态解耦;对解耦后的每个子系统,分别设计出了基于误差最小二乘指标的神经元自适应PID（NAPID）控制器。该方法简化了解耦过程,放松了对系统模型的要求,计算量小、鲁棒性强。最后用该法对蒸馏塔进行控制仿真,仿真时使用混沌优化方法对ESO的参数进行了离线优化,并给出了与模糊PID解耦控制方法对比的     

一种基于反推技术和ESO补偿的解耦控制方法

针对一类非线性多入多出系统,设计了一种新的解耦控制器.首先采用反推技术设计每一个子系统的等效输入;然后用扩张状态观测器(ESO)对各个子系统的耦合、外扰和参数时变等不确定作用进行动态估计,并把估计值引入到反推控制器中进行补偿,最终实现解耦和摔制.利用Lyapunov稳定性理论证明了该方法的收敛性;数例仿真表明了该方法可获得较快的响应速度及较好的解耦效果和鲁棒性.     

热连轧板宽板厚的实用自抗扰解耦控制

针对热连轧板宽板厚多变量系统存在强耦合、大时滞和随机不确定等难题,提出了一种线性自抗扰动态解耦方案.考虑到系统的大时滞问题,在常规的降阶扩张状态观测器(ESO)之前,增加了一个纯时滞环节.为了把所设计的实用自抗扰控制(ADRC)与常规PID控制器进行公平比较,各控制器的最佳参数均采用变尺度混沌优化方法得到.仿真结果表明,优化后的ADRC不仅具有较好的解耦性能,而且对模型参数的不确定性和外扰具有较强的鲁棒性和参数适应性.     

基于观测器误差反馈的换热器自抗扰控制

针对换热器温度控制系统具有非线性、参数时变性、大惯性、迟滞等问题,对换热器系统进行建模,设计了基于扩张状态观测器的改进型误差反馈控制方案,在保证不牺牲控制性能的前提下进一步简化了控制方案便于调优,通过对给定不同类型温度信号进行动态仿真,结果表明算法可以实现对温度信号的精确快速跟踪.同时将效果与传统的自抗扰控制方案和PID控制对比,得出基于误差的算法系统响应速度更快、超调小、稳定性更好,另外跟踪动态信号测试结果表明,上述控制方法可达到更好的控制效果,在被控系统设定值和有不确定外扰时有更强的响应性能.     

凹印机套色系统的自抗扰解耦控制

无轴凹印机套色系统的运行过程中存在各种形式的扰动,且各色组的套色误差通过张力传递相互耦合,严重影响系统的套准精度,必须进行解耦和抗扰控制.本文在建立了凹印机套色系统的近似数学模型的基础上,将扩张状态观测器与前馈相结合,提出了一种新的自抗扰控制策略.把一个强耦合、大扰动、模型不确定的复杂非线性系统动态补偿为近似的二阶线性系统,降低了系统的控制难度,改善了系统的动态性能,并使系统具有自抗扰的能力.仿真结果表明,与传统的前馈控制和非线性控制相比,该算法使系统控制误差的收敛速度加快,动态响应性能更优越,实现了色组间的解耦并使系统具有良好的抗扰性能.     

串联型扩张状态观测器构成的自抗扰控制器

利用自抗扰控制器控制ｍ阶对象,需要调整扩张状态观测器的ｍ＋１个参数。结构和参数相同的ｍ个二阶扩张状态观测器串联而成的串联型扩充状态观测器,具有ｍ＋１阶扩张状态观测器的功能。用其构成的自抗扰控制器参数易于调整,便于工程应用。     

用模型补偿自抗扰控制器进行参数辨识

自抗扰控制器中扩张状态观测器的输出提供了进行系统参数辨识的足够信息,受控对象若有已知部分,把此部分补偿给扩张状态观测器输入项,能提高扩张状态观测器的逼近精度,从而也能提高其输出值来进行参数辨识的精度。     

一种模糊解耦控制系统的设计与仿真研究

实际工业过程中大量存在多变量、非线性、时滞、耦合系统,使得控制系统设计十分困难。为了解决工业过程中如精馏塔常见的温度控制系统,存在的多变量耦合问题,为解耦控制系统,提出了一种新的解耦方法,即利用模糊规则进行解耦。这样可以借助于操作工的经验及简单的参数测试,构成系统所需的信息,开辟了解耦控制的一条新途径,避免了精确数学模型的辨识和解耦器的精确计算。并采用预估PI控制器,对系统实施控制。仿真结果表明,采用的新型模糊解耦方法具有较好的解耦能力且简单、易行,有较强的鲁棒性。     

一种新型控制方法—自抗扰控制技术及其工程应用综述

自抗扰控制（active disturbance rejection control,ADRC）是韩京清研究员于1998年正式提出的一种不依赖被控对象模型的新型实用技术,具有很好的工程应用前景。为了便于理论分析与工程实际应用的推广实现,高志强教授在ADRC的基础上提出易于参数整定的线性自抗扰控制（LADRC）,极大地推动了自抗扰控制理论发展与实际应用。本文简要介绍了自抗扰控制的基本思想及线性自抗扰控制的基本原理,较为系统地阐述了自抗扰控制理论的研究进展,就自抗扰控制在实际工程领域中的应用进行了分类总结,最后给出需要进一步深入研究的方向。     

倒立摆的自抗扰解耦控制方法研究

针对高阶次、多变量、强耦合的倒立摆系统,提出了基于自抗扰解耦控制方法对其进行控制。该方法采用双通道复合控制的方式,突破摆角和小台车相耦合作用的定位控制难点,完成摆角和小台车精确定位控制。采用该方法无需进行精确的输入变量与输出变量配对,只需要对控制作用的耦合矩阵进行静态解耦,分别构建控制通道。对于模型摄动造成的影响和各子对象间的动态耦合作用可由状态观测器（ESO,extended state observer）来估计并反馈到控制器以进行补偿。最终通过调节控制系统的相关参数,达到摆角和小台车位移相耦合作用的定位控制。仿真结果表明：该方法能够完成摆角和小台车位移相耦合作用的定位控制,瞬态性能和稳态性能好,超调量小,具有良好的控制效果。     

多变量逆解耦自抗扰控制及其在精馏塔过程中的应用

化工生产是一类典型的多变量过程对象,该类对象具有时变性、耦合性、时滞性等特点,传统的单变量控制方法很难在此类系统中取得良好的控制效果.针对时变性,本文在假设对象模型未知的前提下,利用阶跃响应数据,研究了基于最小二乘的一阶、二阶时滞系统辨识方法.针对多变量系统存在耦合性的特点,采用逆解耦方法实现对象的解耦.再对解耦后的时滞子系统设计了自抗扰控制器.仿真实验中,以精馏塔的Wood-Berry模型和Ogunnaike-Ray模型为例,验证了算法的有效性.     

模糊自抗扰控制在永磁同步电机调速系统的应用

针对直接转矩调速系统中PID控制器参数鲁棒性差,调速过程中磁链和转矩脉动大的问题,设计了一种基于模糊的改进自抗扰转速控制器;自抗扰策略代替传统的PID控制方法,模糊规则对自抗扰控制算法进行简化,减少待整定参数;与传统的PID控制方法相比,模糊自抗扰控制能提高调速系统的误差估计补偿和抗干扰能力;对比仿真结果,模糊自抗扰控制响应速度快,明显降低了系统在调速过程中的磁链和转矩脉动,表明模糊自抗扰控制具有良好的控制性能,验证了该方法的有效性。     

Multivariable Intelligent Decoupling Control System and its Application

Many industrial processes have compositive complexities including multivariable, strong coupling, nonlinearity, time-variant and operating condition variations. Combining multivariable adaptive decoupling control with neural networks, this paper presents a multivariable neural network-based decoupling control algorithm. This control algorithm is integrated with distributed control technique and intelligent control technique, and a three-leveled intelligent decoupling control system consisting of basic control level, coordinating control level, and management and decision level is developed. The configuration and function of the control system are discussed in detail. This system has been successfully applied in ball mill pulverizing systems of 200MW power units, and remarkable benefits have been obtained.     

Multivariable Intelligent Decoupling Control System and its Application

Many industrial processes have compositive complexities including multivariable, strong coupling, nonlinearity, time-variant and operating condition variations. Combining multivariable adaptive decoupling control with neural networks, this paper presents a multivariable neural network-based decoupling control algorithm. This control algorithm is integrated with distributed controltechnique and intelligent control technique, and a three-leveled intelligent decoupling control system consisting of basic control level, coordinating control level, and management and decision level is developed. The configuration and function of the control system are discussed in detail. This system has been successfully applied in ball mill pulverizing systems of 200MW power units, and remarkablebenefits have been obtained.     

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。     

多变量间接自适应解耦控制算法

本文提出了一种新的间接自适应控制方案.它具有如下优点:1)可以自适应解耦具有任意传输延时结构的一般随机多变量系统;2)减少辨识参数;3)可以控制开环不稳定或非最小相位系统.文中还证明了该方案具有全局收敛特性,参数估计具有强相容性.     

多变量反馈解耦控制系统研究

针对某燃烧系统中温度、流量耦合的特点,基于两种典型的解耦系统结构,设计了一类前置反馈补偿解耦控制和PID控制相结合的控制系统。仿真结果表明,该解耦方法基本消除了系统间的耦合作用,提高了经典解耦控制系统的动态性能。     

一种基于BP神经网络的解耦控制方法及其在微型燃机控制中应用的研究

分析了带回热器的微型燃机运行时各变量之间的耦合关系，针对微型燃机运行时参数多变、过程复杂的特点，提出了应用解耦控制算法控制燃机运行的思想；把BP神经网络应用在解耦控制中，结合传统的PID控制，提出了一种新的置解耦网络于调节器之前的BP神经网络解耦控制算法．仿真及实验结果表明此种控制算法具有良好的控制效果．     

Optimal Decoupling Control Method and Its Application to a Ball Mill Coal-pulverizing System

The conventional optimal tracking control method cannot realize decoupling control of linear systems with a strong coupling property. To solve this problem, in this paper, an optimal decoupling control method is proposed, which can simultaneously provide optimal performance. The optimal decoupling controller is composed of an inner-loop decoupling controller and an outer-loop optimal tracking controller. First, by introducing one virtual control variable, the original differential equation on state is converted to a generalized system on output. Then, by introducing the other virtual control variable, and viewing the coupling terms as the measurable disturbances, the generalized system is open-loop decoupled. Finally, for the decoupled system, the optimal tracking control method is used. It is proved that the decoupling control is optimal for a certain performance index. Simulations on a ball mill coal-pulverizing system are conducted. The results show the effectiveness and superiority of the proposed method as compared with the conventional optimal quadratic tracking (LQT) control method.