基于多模型混合的广义最小方差控制性能评估

针对实际工业过程中控制系统经常会受到时变扰动的影响,致使针对单一扰动模型设计的性能评估方法不再适用于时变扰动控制系统的问题,提出了基于多模型混合的广义最小方差控制性能评估方法．该方法综合考虑被控对象输出方差与控制器输出方差的两个指标,同时提出了一种“判断—加权”的控制器设计策略．首先,在任一时间段选取使广义输出方差最小的控制器,并判断其与上一时间段采用的控制器是否一致;然后,在此基础上采用多模型混合思想进行控制器设计,并将其作用下的广义输出方差作为性能评估的基准．通过乙烯裂解炉仿真,验证了本文所述方法在时变系统性能评估中的有效性．     

基于MMTMV方法的多变量时变扰动系统性能评估

工业控制系统性能评估关系到工业生产安全与企业绩效. 工业过程扰动频繁且存在时变特性,多变量时变扰动系统缺少统一有效的性能评估方法. 本文提出了基于多模型混合时变最小方差(Multi-model mixing time-variant minimum variance, MMTMV)的多变量系统性能评估方法. 首先,根据扰动作用起止时间设定混合权重,基于多模型混合的思想利用混合权重与每一时变扰动特性设计多变量MMTMV控制器. 然后,利用多变量MMTMV控制器得出各被控变量输出方差,将多变量MMTMV控制器下被控变量的平均方差作为性能评估的基准. 最后,本文通过在裂解过程和精馏过程中的控制性能评估应用,验证了多变量MMTMV评估方法的有效性.     

基于多模型混合最小方差控制的时变扰动控制系统性能评估

在实际工业过程中,控制系统经常会受到时变扰动的影响,致使针对单一扰动模型设计的最小方差控制准则不再适用于评估时变扰动控制系统的性能. 当多个扰动信号同时出现时,采用常规多模型切换方法会发生间歇切换进而产生较大的暂态误差,不能准确评估系统当前性能. 针对上述问题,本文提出了一种基于多模型混合最小方差控制准则的性能评估方法. 首先根据每个扰动模型分别制定最小方差控制器,组成多模型最小方差控制器,然后在每个时间点混合多模型最小方差控制器,并将在其作用下的输出方差作为最终的性能评估基准,该方法既 充分考虑到每个扰动的特性,又避免了常规多模型切换方法因间歇切换而产生的暂态误差对评估结果准确性带来的影响,实现了准确、可靠地评估时变扰动控制系统的性能. 通过仿真,验证了基于多模型混合最小方差控制准则的性能评估方法的有效性.     

基于多模型模糊自适应PID的无人机纵向姿态控制研究

针对无人机典型的非线性,且气动参数随着工作环境时变的问题,文中研究了基于模糊控制规则下的多模型模糊自适应控制方法,以实现对无人机纵向姿态控制;该方法对局部采用经典PID设计的子控制器进行加权处理,从而达到多控制器集的平滑切换,在利用S函数建立的无人机六自由度模型基础上进行控制仿真,得出仿真曲线;基于无人机纵向姿态俯仰角控制仿真结果表明,设计的多模型模糊自适应PID控制器具有较好的控制性能和鲁棒性。     

基于输出方差限制的广义多变量控制系统性能评价

研究具有线性时变扰动的多变量控制系统性能评价的方法.通过将时变扰动分为三类定常扰动, 进而构造一个加权的性能指标,权值矩阵与不同扰动类型和优先级相对应.在指定合理的输出方差后, 运用对角关联矩阵方法明确计算出广义多变量系统闭环输出方差的上下限值.经过ITAE (Integral of time-weighted absolute value of the error) 寻优得到最 小输出方差下的控制器参数,并给出可实现的最优控制器模型.仿真实例证明了该方法计算的简便性和有效性.     

基于灰狼优化算法的PID控制器设计

为了寻找最佳的比例、积分和微分（PID）控制器增益因子,使系统输出尽可能接近参考输入信号的变化,使得控制系统的时间加权绝对误差积分最小,提出了基于灰狼优化算法（GWO）进行PID控制器增益因子优化设计的方法。为了评估该方法的性能,针对设定点跟踪设计目标,通过使用3种基准线性数学模型进行仿真测试,并与粒子群优化算法（PSO）、引力搜索算法（GSA）得到的仿真结果进行了比较。仿真结果表明,基于灰狼优化算法的最优参数PID控制器比基于其他算法的性能更好,最优值更佳。     

基于神经网络多电机偏差耦合同步控制研究

针对多电机同步驱动系统,以四台电机为控制对象,基于智能控制技术,并结合多电机同步控制系统的非线性、时变、容易受负载扰动等特性,设计了神经网络PID控制器,提出了基于神经网络PID控制器与偏差耦合控制结构相结合的多电机同步控制策略;采用Matlab/Simulink构建系统仿真平台,对该控制策略进行仿真,结果表明:该控制算法稳定性能高,鲁棒性能好,收敛速度快,能有效的克服外部扰动和参数变化带来的同步误差,相对于传统的同步控制方案能够更好的实现多电机的同步控制.     

一种基于H∞与PID混合控制的速度控制器设计

以PID为核心的速度控制系统易受到参数摄动以及外部扰动的影响,鲁棒性较差。针对这点不足,以某型飞机的数学模型为基础,提出了基于H∞与PID混合控制的速度控制器设计方法,以鲁棒控制姿态,实现内回路的设计,以PID控制速度,实现外回路的设计。在参数摄动情况下,将混合控制器与单纯PID控制器的控制效果进行对比评估,仿真结果表明所设计控制器性能满足要求,且比单纯的PID控制器具有更好的鲁棒性。     

基于小脑模型关节控制器与PID复合的高速公路交通流密度控制

高速公路交通控制系统是一个复杂的非线性时变系统, 传统的匝道控制方法难以取得满意的控制效果. 为此, 本文提出基于小脑模型关节控制器(CMAC)与PID复合的匝道控制方法. 首先建立了二阶宏观动态交通流模型, 然后研究了CMAC与PID复合控制算法, 结合非线性反馈理论, 设计了基于CMAC与PID复合的高速公路交通流密度控制器, 该密度控制问题是一个输出跟踪和扰动抑制问题, 最后采用两个仿真实例对该方法的有效性进行验证. 结果表明, 复合控制具有优越的密度跟踪性能和抑制噪声干扰的能力; 复合控制方法能够有效地消除交通拥挤, 并使主线车流趋于稳定.     

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     

自适应的时变比例增益的预测PID控制器

为了利用PID控制获得先进的控制性能,将广义预测控制(GPC)用于PID参数的实时优化,在此基础上提出了一种新的基于GPC的自适应PID控制器的设计方法.该PID控制器具有时变的比例增益,并且PID控制器的设计利用了GPC的未来参考输入.因此,GPC控制律能由设计的PID控制器精确实现.为使GPC控制器稳定地获得比例增益,采用了基于互质因子分解扩展的强稳定GPC,独立于利用标准GPC设计的闭环系统而重新设计GPC控制器,保证了闭环系统的稳定性.此外,利用递推最小二乘法对系统进行在线辨识,修正模型参数,增强了系统的抗扰性.以一阶时滞非最小相位系统为被控对象,在Matlab中对该设计方法进行了仿真,仿真结果验证了该方法的有效性.     

支持向量机的内模控制器在集气管压力中应用

焦炉集气管压力控制系统是炼焦自动化生产过程中的重要组成,该系统具有非线性、时变性和强扰动等特点。传统的常规PID控制已不能满足现场复杂生产工艺的要求。文中设计采用基于最小二乘支持向量机LS_SVM的内模控制器IMC,应用于焦炉集气管压力控制系统,具有调节性能好、鲁棒性强、以及能消除不可测干扰等优点。仿真结果表明,该控制器具有较简单的模型和良好的控制性能。     

基于补偿灵敏度PID方法的负荷频率控制

基于继电辨识技术估计时滞LFC动态响应,提出一种改进的PID控制器反馈控制结构,并采用补偿灵敏度函数来评估负荷扰动影响,构建系统参数与控制器参数传递函数模型,通过对传递函数进行罗朗级数展开求解控制器参数。基于系统模型参数扰动和负荷干扰的MATLAB/SIMULINK仿真结果表明,本文设计的控制器具有很好的抗负荷干扰能力,能快速调整系统频率偏差、联络线功率偏差和ACE为0,同时系统过渡过程性能明显优于传统PID控制方法的结果。     

用模糊控制自整定PID参数的研究

针对复杂的非线性时变系统,研究了将模糊系统与普通PID相结合的自适应模糊PID控制系统,总结了该控制器的设计过程及设计方法。仿真结果表明,这种控制器是一种易于理解、便于实现、性能良好的控制器,能适用于非线性、时变、较强干扰的复杂系统。     

基于RBF神经网络的烟叶烤房PID解耦控制

针对具有非线性、大滞后、时变耦合特点的烟叶烤房系统,提出将基于RBF神经网络的智能PID控制器应用于烟叶烤房,并给出控制系统的控制结构和原理。通过算法实现、与常规PID控制的性能比较以及模型参数不确定性等多方面的仿真研究表明：该方法可以实现PID控制参数的自整定,控制效果明显优于常规PID,控制精度高,响应速度快,跟踪性能、解耦性能良好,且对模型不确定性具有较强的鲁棒性,符合烟叶烤房控制系统的设计要求。     

飞机燃油系统地面模拟试验引气箱压力控制

飞机燃油系统地面模拟试验的引气箱压力控制系统是电、液气压控制系统;由于气体的可压缩性及控制过程中气体压力、体积、温度三者之间的变化,系统具有很强的非线性和时变特性;针对系统这些特点,提出了基于模糊自适应PID的控制策略,将模糊控制器响应快、抑制扰动能力强的优点与PID控制器鲁棒性强的特性融为一体;仿真分析表明该方法有效地提高了非线性时变系统的动、静态特性。     

基于智能自动化复合PID控制技术的研究

针对具有时滞一阶非最小相位系统的被控对象,提出了一种基于智能复合PID控制方法,推导出复合PID控制器控制参数的整定方法.考虑到被控对象的不确定性、慢时变等特点,以神经网络元构造基于智能自动化复合PID控制器,解决了基于智能自动化复合PID控制参数在线调整的问题,使复合PID控制器适用范围更广泛.对闭环控制系统模拟结果表明,该系统控制参数整定方法简单,具有非常好的控制效果.     

继电反馈多模型控制及应用

作为简单、鲁棒的设计方法,基于继电反馈的PID控制器巳广泛应用于工业过程控制。它可以由继电反馈引起的振荡近似估计过程临界信息进行控制器的设计。多模型控制是解决系统时变、非线性、参数不确定性等复杂问题得一种有效方法。该文将继电反馈控制与多模型控制相结合,对时变、非线性的电厂主汽温系统过进行控制。首先在各个工况点应用继电反馈方法设计子控制器。然后在系统整个运行区间进行多模型自适应控制以克服非线性、时变对系统的影响。仿真表明本方法所建立的控制系统具有良好的控制品质及较强的自适应能力。     

一种主蒸汽温度的鲁棒串级PID控制系统设计

火电厂主汽温系统是典型的大滞后开环稳定系统,其过程模型可以等效为常用的一阶加纯滞后形式（FOPDT）。该文基于最小二乘法直接辨识FOPDT模型,并基于FOPDT模型,采用鲁棒控制理论中的技术设计PID控制器,使得被广泛应用的PID控制器具有较强的鲁棒性,同时避免了直接采用控制理论设计的控制器阶次较高而不便于实现的问题。对主汽温系统的计算机仿真研究结果表明了该文方法的有效性,在模型变化情况下获得了较强的鲁棒控制性能,而且采用的PID控制器易于在广泛使用的分散控制系统（DCS）和现场总线控制系统（FCS）上实现,具有一定的应用价值。     

船舶无刷发电机励磁控制系统的数字仿真

在船舶发电机性能优化控制问题的研究中,无刷发电机励磁控制系统能改善船舶电力系统的电压稳定性.由于输电线路受负载扰动,影响电网的稳定性.为了提高电网性能,在各单元数学模型的基础上进行分块数字建模,采用船舶常用的相复励与PID结合的控制策略,用控制器为核心的闭环励磁控制模型建立仿真系统.根据实际系统设置参数,仿真扰动和故障工况.仿真结果反映了船舶无刷发电机励磁控制系统的动态性能和故障特征,证明了仿真模型和方法的正确性,可用于船舶励磁控制系统的设计调试和性能评估.