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1.
通过调研某发电厂循环流化床锅炉,利用从该电厂获得的历史数据以及现有的数学模型,采用MATLAB工具箱建立了传递函数模型,在此模型基础上通过仿真研究循环流化床锅炉燃烧系统的动态特性.主要研究给煤量、一次风、二次风等输入量与床温、主蒸汽压力、主蒸汽温度、炉膛出口烟气含氧量等输出量之间的关系,给出了可用于控制系统设计的燃烧系统的传递函数阵.仿真结果表明,所建立的模型能准确地反映系统的动态性能.同时分析了影响动态特性的因素,为循环流化床锅炉燃烧系统的控制策略研究建立了平台.  相似文献   
2.
本文提出了一种基于约束预测控制的机械臂实时运动控制方法.该控制方法分为两层,分别设计了约束预测控制器和跟踪控制器.其中,约束预测控制器在考虑系统物理约束的条件下,在线为跟踪控制器生成参考轨迹;跟踪控制器采用最优反馈控制律,使机械臂沿参考轨迹运动.为了简化控制器的设计和在线求解,本文采用输入输出线性化的方式简化机械臂动力学模型.同时,为了克服扰动,在约束预测控制器中引入前馈策略,提出了带前馈一反馈控制结构的预测控制设计.因此,本文设计的控制器可以使机械臂在满足物理约束的条件下快速稳定地跟踪到目标位置.通过在PUMA560机理模型上进行仿真实验,验证了预测控制算法的可行性和有效性.  相似文献   
3.
高效鲁棒预测控制 (ERPC) 是一种在线计算量较小, 且控制性能较好的鲁棒预测控制算法. 但采用单一椭圆不变集的设计方法存在保守性. 本文采用衰减集结策略, 通过离线设计在系统状态空间中投影彼此正交的两个椭圆不变集, 在线进行凸组合的方法设计 ERPC 控制器, 使系统初始可行域进一步扩大, 并在一定程度上改善了控制性能.  相似文献   
4.
一种改进的鲁棒约束预测控制器的综合设计方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对多包描述的不确定系统,提出一种新的鲁棒约束预测控制器.高线设计多包系统worst-case情况下性能最优的不变集,在线求解多包系统无穷时域性能指标的rain-max优化问题.设计方法采用了时变的终端约束集,扩大了初始可行域,并能获得较优的控制性能.仿真结果验证了该方法的有效性.  相似文献   
5.

提出一种基于多面体不变集的离线鲁棒预测控制器综合算法.该算法离线确定一组反馈控制律及其对应的不变集,在线控制时根据当前状态所处的位置选择相应的控制律,不仅扩大了初始可行域,还能在一定程度上改善控制性能.仿真结果表明了采用多面体不变集的优越性.

  相似文献   
6.
基于多步控制集的鲁棒预测控制器设计   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对有约束多胞不确定系统, 本文提出多步控制集的概念, 并将其作为终端集进而设计鲁棒预测控制器. 由于设计了一系列可变的反馈律, 鲁棒预测控制器可以得到更好的控制性能和更大的初始可行域. 另外, 利用多步控制集的特性, 本文提出了一种将预测控制器的在线计算量转移到离线完成的算法. 通过该算法, 可以有效地平衡鲁棒预测控制器的控制性能、在线计算量和初始可行域. 仿真算例验证了这些算法的有效性.  相似文献   
7.
针对具有外界扰动的线性定常(Linear time invariant, LTI)系统, 本文研究了其鲁棒预测控制器(Robust model predictive control, RMPC)的设计方法. 设计采用了混合的H2/H∞控制方法以有效地兼顾系统的抗干扰能力和闭环控制性能. 同时, 为了降低设计的保守性, 设计利用闭环多步控制策略以扩大控制器的可行范围, 改善系统控制性能. 进而, 为了便于实际实施, 提出该RMPC的简化设计, 通过将大部分在线计算量离线完成以降低鲁 棒预测控制器的在线计算量.  相似文献   
8.
对贵州某沉积钙质磷块岩进行了浮选工艺研究。采用H2SO4为氟磷灰石抑制剂、BW-1为白云石捕收剂,进行了浮选单因素试验; 在此基础上进行了正交试验,并采用响应面曲线法进行了浮选条件优化。确定了最佳浮选条件为: 磨矿细度-0.074 mm粒级占60%、H2SO4用量13.20 kg/t和BW-1用量400 g/t。采用一段反浮选试验流程,可得到精矿品位30.94%、回收率92.45%的磷精矿。研究结果表明,磨矿细度与H2SO4用量的交互作用对精矿品位影响显著,H2SO4用量和BW-1用量的交互作用对精矿回收率影响显著。  相似文献   
9.
10.
1988年4月26日,我县北冶乡杨沟村农民马××为儿子操办婚事,因食用病死猪肉造成370人食物中毒。现将调查情况报告于后:中毒经过:4月24日,马××买邻村史某一头猪,大约重六、七十公斤,赶回途中死亡。马××找人屠宰后,将猪肉及内脏煮熟放在荆条篓内,准备待客用。据知情者讲:猪己患病数天,不进食。猪肉外观暗红,加工时未引起重视。26日12时开始待客,共待客50余桌,  相似文献   
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