基于PLC和组态王的煤气加压控制系统

介绍了在煤气加压控制系统的改造中，改变原来的控制方案，采用先进的可编程控制器和变频器，通过组态王监控软件，大大提升该系统的控制品质，提高产品质量、节能降耗的目的。     

最优鲁棒容错控制新方法及其在飞行控制中的应用*

本文研究了一类参数不确定且传感器失效的多变量系统的容错控制问题，提出了一种基于模型参数的最优鲁棒容错控制器新的设计方法，该方法可用于解决部分传感器失效时的最优容错控制，并给出了某国产飞机纵向飞行控制的仿真结果。     

基于变控制律方法的智能控制器在空调监控系统中的应用

介绍了一种采用变控制律的新型智能控制器在厂房空调中央监控系统中的应用 ,以取代采用单一 PID控制律的传统空调系统控制器。该系统应用集散控制 ,控制器以 PID控制为基础 ,结合 Fuzzy控制及 Bang-Bang控制技术 ,构成变控制律结构。将该控制器应用于恒温恒湿空气调节中央监控系统控制后 ,可具有控制精度高、响应速度快、对干扰不敏感等优点 ,取得良好的控制效果     

转炉炼钢的顶吹控制

0　引言目前 ,我国钢铁企业中转炉炼钢的顶吹控制通常采用以下两种控制方案 :一是定流量控制 ,即采用定值流量调节系统维持吹炼过程中氧气流量的恒定 ,根据需要设定吹炼时间 ,通过吹炼时钟计量吹炼时间达设定值时吹氧结束 ;另一是定压控制 ,即通过定值压力调节系统维持吹炼过程中氧气吹入压力的恒定 ,吹氧结束依靠设定吹氧量来实现。上述两种控制方案的采用是根据操作人员的操作习惯决定的 ,无论是采用模拟或数字仪表 ,还是DCS ,都很容易实现 ,因此这两种控制方案广泛应用于钢铁企业。随着冶炼工艺的发展和控制系统的更新换代 ,简单的定压…     

一类基于滚动时域优化原理的多路控制器设计及其在活套控制中的应用

针对热连轧活套高度和张力的双输入双输出强耦合系统, 文中提出一类基于滚动时域优化原理的多路控制策略. 基于滚动优化原理, 在每一个周期内, 顺序求解子系统的控制律后及时更新系统. 从H∞观点出发, 将解耦问题转化为干扰抑制和多目标优化问题, 能够减轻计算机的负担, 提高控制系统的性能. 仿真结果证实了该方法具有良好的解耦效果和控制性能.     

变频器控制方式的比较研究

讨论了变频器不同控制方法的控制特性和工作机理，着重对4种控制方式进行了比较研究：u／f控制、转差频率控制、矢量控制和直接转矩控制。指出选择变频器应该注意的问题，为工程实际中合理选择和应用变频器提供借鉴。     

神经网络在机器人位置和力混合控制中的应用

本文首次将神经网络应用于完成周期性任务的机器人力和位置混合控制。在研究系统动力学和系统稳定性基础上，提出了一种学习算法。最后进行了系统仿真实验以证明这种方法的可行性。     

数控机床控制系统专题讲座(Ⅱ)──数控机床的进给和主轴控制系统

介绍数控机床用进给控制系统及主轴控制系统的基本概念，着重叙述了位置控制的原理及典型系统。     

地暖系统的量子遗传约束广义预测控制

针对地板辐射采暖系统具有大惯性、参数不确定和外部随机干扰等特点,提出了一种基于量子遗传算法(QGA)的约束广义预测控制(GPC)方法。该方法将GPC的控制增量作为量子染色体的基因,通过量子旋转门扩展种群多样性,并滚动优化GPC的控制增量Δu(k)。试验表明,与常规广义预测控制相比,该控制方法具有良好的控制效果和更强的鲁棒性。     

广义预测控制在火电厂单元机组协调控制中的应用研究

设计有效的火电厂单元机组机炉协调控制系统是提高热工自动化水平的关键问题。本文采用了广义预测控制算法，它具有算法简单，在线计算量小，鲁棒性强等特点。将其应用于火电厂单元机组的协调控制系统进行仿真研究，对被控对象的不确定性具有良好的适应性和鲁棒性。仿真结果表明该算法是有效的。     

广义预测控制的鲁棒化改进

利用内模控制结构分析了广义预测控制在未建模动态鲁棒性方面的缺陷,提出采用失配滤波器以增强系统的鲁棒性。针对广义预测控制的特点,提出了次优失配滤波器的简单设计方法。     

递推广义预测自校正控制器

本文给出了广义预测自校正控制器的递推算法,用递推平方根法代替最小二乘法估计参 数,改善了计算精度,比牛津大学克拉克等人的算法节省了计算时间.仿真实验表明,该控制 器对系统时延与阶次有很好的鲁棒性,性能优于PID调节器、广义最小方差自校正器与极点 配置自校正器,有较强的抑制干扰能力.     

Kleinman控制在GPC中的实现

解决了当控制量加权λ很小时广义预测控制增益的不可计算，以及增益计算中求逆矩阵维数随控制时域增加而增加的问题。     

非最小相位系统的加权预测控制

广义预测控制（GPC）算法对非最小相位系统具有一定的鲁棒性，但理论分析和应用经验都表明，控制参数在极限情况下还不能保证GPC算法对非最小相位系统的强鲁棒性．本文对此提出一种改进的加权预测控制算法．     

水泥生料立磨压差的广义预测PID控制

针对立磨粉磨系统的非线性、大滞后、慢时变问题,设计了广义预测PID控制器(GPC-PID).通过构造广义预测控制目标函数中的控制加权序列使广义预测控制具有PID控制算法的结构,通过广义预测控制和PID的相互递推关系计算PID参数.仿真结果表明,广义预测PID控制能较好地稳定磨内压差,并且具有响应速度快、抗干扰性强、鲁棒性好等优点.     

高炉铁水质量鲁棒正则化随机权神经网络建模

高炉炼铁过程运行优化与控制依赖于可靠、稳定的难测铁水质量(Molten iron quality, MIQ)指标模型.针对现有MIQ建模方法的不足, 本文提出一种新型的数据驱动鲁棒正则化随机权神经网络(Random vector functional-link networks, RVFLNs)算法, 用于实现MIQ指标在线估计的鲁棒建模.首先, 为了提高建模效率和降低计算复杂度, 采用数据驱动典型相关性分析方法从众多变量中提取与MIQ相关性最强的变量作为建模输入变量; 其次, 由于传统RVFLNs网络的输出权值由最小二乘估计获得, 易受离群数据影响而鲁棒性差, 引入基于Gaussian分布加权的M估计技术, 提出新型鲁棒RVFLNs算法建立多元MIQ指标的鲁棒模型; 同时, 在鲁棒加权后的最小二乘损失函数基础上, 进一步引入${L_1}$和${L_2}$两个正则化项以构成优化目标函数的Elastic net, 用于稀疏化RVFLNs网络的输出权值矩阵, 解决RVFLNs网络多重共线性和过拟合的问题.最后, 基于某大型高炉工业数据, 进行充分数据实验, 结果表明所提方法具有更高的建模与估计精度以及较强的鲁棒性能.     

适用于降阶模型的新型多步预测控制算法

基于参数自校正机理在线修正预测模型的广义预测控制（ＧＰＳ）具有自校自控制器的共同问题－对降阶模型存在鲁棒性问题，针对这一问题，在文在文（２－３）的基础上，用频域建模和时域控制相结合的方法，提出了一种对降阶模型鲁棒的新型多步预测控制算法（ＮＬＲＰＣ），该方法的主要思想是，在时域上设计具有较大稳定裕度的加权多步预测控制算法，并得到该算法的稳定裕度的定量结果，再用主要频率特性拟合的方法得到对象的阵阶模型