带有误差修正项的自适应学习控制

本文讨论了二阶系统在任意初态偏差下的自适应控制问题,借助学习控制及其初始修正的思想,提出了两种带有修正初态偏差功能的自适应控制策略:一阶吸引子控制器和零阶吸引子控制器.两种控制器都是将整个控制过程分成若干个等长时间的子过程,在每个子过程中控制算法都会进行误差校正和参数学习.其中,一阶吸引子控制器在每个子过程中同时修正所有状态偏差;而零阶吸引子控制器在每个子过程中先修正高阶状态偏差,再修正低阶状态偏差.并且两种控制器在控制过程中,都利用反正切函数对控制量进行连续化处理,解决了控制过程中的颤振问题.最后,通过计算机仿真验证了算法的有效性.     

基于相位裕度和幅值裕度的IMC-PID整定方法

提出了一种新的内模PID转换方法,得到了解析PID控制器参数。本方法以相位裕度为稳定性指标,通过数学推导证明了内模控制系统固有的相对稳定性范围。并且在内模PID转化过程中,没有应用任何近似方法来处理内模控制器中的非线性部分。另外,针对高阶过程,采用两点法建模来替代高阶过程,进而使系统取得精确的稳定裕度。通过将提出的控制器应用于二阶、三阶、高阶过程控制器系统中,证明了提出的解析PID控制器取得与内模控制器相同的控制效果。     

液位控制的模糊内模PID控制器设计

本文介绍了液位过程模糊内模PID控制器的设计.利用机理分析和实验辨识相结合的方法建立了被控过程的数学模型,并依据内模控制原理设计了一种PID控制器,该控制器结构简单,只有一个可调参数.为了克服了内模控制器参数整定要在系统标称性能和鲁棒性之间进行折衷选择的局限性,利用模糊逻辑实现了控制器参数的在线自动整定.实验结果表明,模糊内模PID控制器能有效地改善系统的性能.     

基于模糊推理的自整定PID控制器

设计了一种新的模糊PID控制器。用基于给定的相角裕度和幅值裕度的方法给出了PID控制器参数的初值。在运行过程中 ,用模糊控制器在线调整PID参数 ,使过程具有较高的控制品质     

基于改进Smith预估控制结构的二自由度PID控制

针对工业过程中的二阶不稳定时滞过程, 基于改进史密斯预估控制结构提出了一种简单的两自由度控制方案.设定值跟踪控制器和扰动抑制控制器采用同一设计程序, 并基于内模控制原理提出了控制器解析设计方案.设定值跟踪控制器和抗扰动控制器可分别通过单性能参数独立调节和优化, 每个控制器都具有PID形式, 给出了控制器调整参数的选择范围和扰动抑制闭环保证鲁棒稳定性的条件.仿真实例验证了提出方法对于近期其他方法的优越性.     

多变量解耦内模控制器的设计

针对一般多变量解耦控制器将解耦与控制器分别设计所造成的误差问题,提出将内模解耦与控制器一起设计的多变量解耦内膜控制器设计方法.该方法让控制器同时扮演解耦补偿器和内模控制器的角色.首先通过解耦分析和稳态误差分析,使得控制器的设计过程不需要对模型进行降阶就可达到理想的控制效果,再详细推导控制器的设计,得到控制器设计的一般通式,保证了控制器的物理实现,同时增强了系统的鲁棒性.仿真结果表明,该控制器较一般的解耦控制器鲁棒性好,设计简单,是消除多变量系统的解耦过程与控制器设计之间误差的一种可行方法,且该方法已在燕山石化常减压项目得到应用,效果非常好.     

基于迭代学习的云控制设计研究及应用

针对云控制在设计和控制中存在的一些问题,提出了一种基于迭代学习控制方法的云控制器,利用迭代学习算法设置云控制器的论域,简化了云控制器的设计过程。通过对连续搅拌釜式反应器（CSTR）的控制仿真,表明该控制器大大减少了稳态误差,满足了工业过程的要求,并具有较强的鲁棒性。     

MFA控制器控制大时滞过程的实验研究

以大时滞过程为研究对象,对无模型自适应(MFA,M0del-freeAdaptive)控制器进行了仿真和实验研究,并与传统的PID控制器进行了比较,同时进行了鲁棒稳定性的研究。实验结果表明,无模型自适应控制器具有良好的输出跟踪性能,有很强的自适应能力和鲁棒性,能有效地控制复杂过程,特别在控制大时滞过程方面与传统的PID控制器相比,有着明显的优越性。     

移动通讯集群系统总台控制器的自行开发

我们在组网过程中自行开发了一套群系统总台控制器,方便了用户.文中给出了控制器的组成和有关电路,并叙述了有关的工作过程.     

基于NT降阶的乘积型区间二型模糊控制器结构分析

目前区间二型模糊控制器的结构分析主要基于Zadeh的取小推理和KM降阶算法。KM算法是一循环迭代过程,没有解析解,无法进行控制器的稳定性分析,且取小推理需要进行输入空间的划分,过程较为繁琐。提出了一种简化的区间二型模糊控制器分析方法,该方法首先采用乘积推理,模糊规则的激发隶属度为输入变量隶属度的乘积,统一了控制器的表达式形式,避免了输入空间的划分过程,模糊控制器的结构分析更加简单。二型模糊集合采用NT降阶算法,该算法直接利用首隶属度函数的上、下限的平均值来进行解模糊化操作,避免了迭代计算,简化了降阶过程。控制器的表达式等效于一个增量式PI（位置式PD）控制器,其比例增益、积分增益以及补偿项均为非线性可调。而且还能得到控制器的闭环表达式,易于进行区间二型模糊控制器的稳定性分析与设计等。     

一类非线性系统综合自适应模糊滑模控制

针对一类非线性系统把模糊控制,模糊逻辑逼近及模糊滑模控制相结合,提出一种综合自适应模糊滑模控制方法、直接和间接自适应模糊控制器只能利用模糊控制规则或模糊描述信息,而综合自适应模糊控制器能利用上述两种信息。理论证明闭环系统稳定,跟踪误差收敛到零或零的一个小邻域内。仿真结果表明了算法的有效性。     

电弧炉的反步自适应模糊控制

电弧炉是具有三相强耦合、高度非线性和不确定性的复杂被控对象,并且目前对电弧炉的控制要求越来越严格,为此将反步控制与自适应模糊控制相结合,应用于电弧炉电极调节系统中.给出了反步自适应模糊控制系统的详细设计过程.用递推法设计反步控制量,用自适应模糊控制逼近反步控制量中的不确定项,设计出自适应模糊控制律.通过李亚普诺夫函数推导了模糊规则参数调整的自适应律.最后引入监督控制以减少模糊逼近误差.仿真结果表明:所提出的控制算法能有效地抑制弧长的扰动,具有较强的鲁棒性,从而使电弧炉电极调节系统拥有较好的动静态性能.     

自适应模糊控制理论的研究综述

针对近10年来自适应模糊控制的主要研究成果,从模糊系统、模糊控制、稳定性、模糊逼近和神经网络等方面较详细地概括与分析了自适应模糊控制理论的研究与进展,特别是在Lyapunov稳定性理论下,基于模糊模型的自适应模糊控制与鲁棒控制、滑模控制等传统方法的结合与互补为非线性系统建模与控制提供了强有力的工具.最后对自适应模糊控制新的研究方向进行了展望,模糊建模与自适应控制的研究具有重要的理论和实际意义.     

Implementation of Adaptive Fuzzy Control for a Real-Time Control Demo-Model

From 1995–1999 a R&D project on fuzzy control applications to the Belgian Reactor 1 (BR1) was conducted at the Belgian Nuclear Research Centre (SCK·CEN). Due to the safety regulations of the nuclear reactor, it is not realistic to perform many experiments at BR1. In this situation, part of the pre-processing experiments had to be carried outside the reactor (e.g., comparisons of different methods and the preliminary choices of the parameters). Therefore a water-level control system, referred to as a real-time control demo-model, was designed and constructed. In this paper, the construction of the demo-model and related hardware aspects is firstly outlined, then the results of a fuzzy control (Mamdani-type) and an adaptive fuzzy control are presented. The adaptive fuzzy control is a fuzzy control with an adaptive function that can self-regulate the fuzzy control rules. Finally, an implementation of a computer simulation is introduced with an adaptive fuzzy control for this real-time control demo-model.     

Fuzzy adaptive high-gain-based observer backstepping control for SISO nonlinear systems

In this paper, a new fuzzy adaptive control approach is developed for a class of SISO strict-feedback nonlinear systems, in which the nonlinear functions are unknown and the states are not available for feedback. By fuzzy logic systems to approximate the unknown nonlinear functions, a fuzzy adaptive high-gain observer is designed to estimate the unmeasured states. Under the framework of the backstepping design, fuzzy adaptive output feedback control is constructed recursively. It is shown that the proposed fuzzy adaptive control approach guarantees the semi-global boundedness property for all the signals of the resulting closed-loop system. Simulation results are included to illustrate the effectiveness of the proposed techniques.     

一类大系统的分散自适应模糊滑模控制

研究了一类具有未知函数控制增益的非线性大系统的分散模糊控制问题.基于滑模 控制原理和模糊集理论,提出了一种分散自适应模糊控制器的设计方法.通过理论分析,证明 了分散自适应模糊控制系统是全局稳定的,跟踪误差可收敛到零的一个领域内.     

自适应模糊PID在温度控制系统中的应用

根据复杂锅炉温度系统,设计出一种自适应模糊PID控制器。其优点是应用模糊控制适应系统的不确定性,能够提高对象模型不确定时PID参数的自适应能力。很大程度上改善了系统的控制质量,提高了系统的鲁棒性。实际运行结果证明了该方法的有效性。     

非线性系统的模糊免疫PSD控制与仿真

针对模糊免疫PID控制算法中微分与积分增益不能根据系统特性自动调整的问题,提出了一种模糊免疫PSD(Proportional Summation Derivative)控制算法。该方法将自适应PSD算法与模糊免疫PID算法相结合,利用自适应PSD控制算法根据过程误差的几何特性建立的PSD控制规律,使得模糊免疫PID控制算法中的微分和积分增益可以随比例增益的变化而自适应调整,从而进一步提高控制算法的自适应性能。仿真实验表明,采用该算法可以提高非线性、时变系统的控制性能,并能减少参数调整的工作量。     

分散自适应模糊滑模控制器的设计与分析

研究了一类具有函数控制增益的耦合大系统的分散自适应模糊控制问题 ,提出了能够利用专家的语言信息和数字信息的分散自适应模糊滑模控制器的设计方案 .通过理论分析 ,证明了分散自适应模糊控制系统是全局稳定的 ,跟踪误差可收敛到零的一个邻域内     

基于Bang-Bang模糊自适应PID的干燥窑温度控制

为解决产品干燥窑温度控制过程中温度参数不易及时、准确调整的问题,该文提出了一种Bang-Bang(时间最优控制)模糊自适应PID复合控制器,利用Bang-Bang控制能最大限度的提高干燥窑温度的快速性和模糊自适应PID能提高干燥窑温度控制的准确性,使系统静态、动态都有比较理想的性能。建立干燥窑温度模型,并对该模型进行Bang-Bang模糊自适应PID控制和PID控制的仿真,两者比较结果:表明:Bang-Bang模糊自适应PID的响应明显比PID控制的响应效果优越。