基于T-S模糊模型的球磨机负荷控制系统

球磨机负荷控制系统通过调节给煤机的转速控制存煤量在给定值附近。针对其存在非线性、参数时变和大延迟等难以控制的特性,提出基于T-S模糊模型的预测函数控制新方法。用T-S模糊模型描述对象的非线性动态特性,根据模糊规则将非线性模型分解为若干个局部线性模型,并依据球磨机负荷对象的特性,将线性模型简化为一阶纯滞后环节。对辨识后得到的每个局部线性模型采用预测函数控制算法。仿真研究结果表明:系统响应速度变快、超调量较小,表现出较好的动态响应特性,同时还避免了PID控制器3个参数难以整定的困难。     

基于RBF-ARX模型的多变量系统非线性预测控制

提出了基于RBF - ARX模型的压铸机多变量压射过程非线性预测控制算法.在参考历史数据和机理模型建立RBF- ARX全局非线性动态模型的基础上,以快速收敛的结构化非线性参数优化策略离线辨识估计和优化模型参数,确定了预测控制系统的结构和多步向前预测控制输出.与传统PID控制算法的速度设定值跟踪效果对比表明基于RBF- ...     

基于T-S模糊模型的燃气轮机系统负荷跟踪多目标预测控制

传统控制策略主要解决燃气轮机系统负荷跟踪问题,缺乏对经济性能的考虑。设计了基于T-S模糊模型的多目标预测控制器以同步提高系统跟踪性能和经济性能。首先,针对燃气轮机系统强非线性特性,选用T-S模糊模型增量结构,选取某联合循环机组历史数据进行模型辨识,所得模型能够根据运行工况实时更新模型参数,避免了模型失配问题。然后,基于此模型设计多目标预测控制器,定义负荷跟踪指标和经济性能指标,并对指标进行加权构成多目标代价函数。在多目标优化问题求解中,使用同步传热搜索算法优化代价函数获得控制量,提高控制系统快速性。仿真实验及评价指标结果表明,该多目标预测控制策略能够有效提高系统跟踪性能和经济性能。     

基于T-S模糊模型的燃气轮机系统负荷跟踪多目标预测控制

传统控制策略主要解决燃气轮机系统负荷跟踪问题,缺乏对经济性能的考虑。设计了基于T-S模糊模型的多目标预测控制器以同步提高系统跟踪性能和经济性能。首先,针对燃气轮机系统强非线性特性,选用T-S模糊模型增量结构,选取某联合循环机组历史数据进行模型辨识,所得模型能够根据运行工况实时更新模型参数,避免了模型失配问题。然后,基于此模型设计多目标预测控制器,定义负荷跟踪指标和经济性能指标,并对指标进行加权构成多目标代价函数。在多目标优化问题求解中,使用同步传热搜索算法优化代价函数获得控制量,提高控制系统快速性。仿真实验及评价指标结果表明,该多目标预测控制策略能够有效提高系统跟踪性能和经济性能。     

基于T-S模型的烧结终点广义预测自适应控制

针对铁矿石的烧结过程具有时滞、非线性、不确定等特性,在研究了烧结工艺和烧结终点子系统的部分参数选型的基础上提出一种基于T-S(Takagi Sugeno)模糊模型的烧结终点的预测控制方法。首先,根据烧结终点和台车速度之间的动态非线性化关系,建立烧结终点的T-S模糊模型;然后,在此基础上进行广义预测控制器的设计;最后加入了模糊补偿控制,以实现对烧结终点的自适应控制。利用某烧结厂产生的历史数据对该方法进行仿真实验,结果表明该方法具有较高的辨识精度,超调量小,控制时间短,方法有效。     

非线性模糊自适应直接广义预测控制

针对广义预测控制(GPC)计算量大的缺陷,提出一种模糊自适应直接广义预测控制(FDGPC)方法.该方法利用中值定理将一类非线性系统等价表示为时变线性系统,通过模糊逻辑系统直接设计预测控制器,利用三次样条基函数多项式逼近广义误差时变系数,基于广义误差估计值对控制器参数θu和广义误差估计值中的未知向量θe'进行自适应调整.理论证明了该方法可使广义误差收敛到原点的一个小邻域内.仿真结果验证了此方法的有效性.     

基于模糊T-S模型的最优励磁控制

采用传统线性化方法,将单机无穷大系统线性化,求 得多个平衡点的线性化模型,再通过隶属度函数把各个子 系统联系起来,建立系统的全局模型--模糊T-S模型. 设计各个子系统线性最优励磁控制器以后,采用并行分配 补偿技术设计全局系统的控制规律,将原来的固定系数反 馈改进为随系统状态变化而变化的动态反馈.利用Matlab 进行了仿真,结果表明本文设计的控制器能较好改善系统 的静态和暂态稳定性能.     

T-S模糊模型控制器的LMI设计方法

为了探讨模糊控制系统的稳定性分析和设计方法,依据模糊控制理论,把离散T-S模糊模型看成是一个线性不确定系统,提出了基于线性矩阵不等式和分段Lyapunov函数的模糊控制器设计方法.将闭环控制系统的稳定要求、性能指标约束条件统一到线性矩阵不等式的框架内,通过求解线性矩阵不等式族获得控制器参数.该方法能够保证系统全局稳定,并且具有良好的动态和稳态性能.     

基于模糊建模的非线性鲁棒模型预测控制

针对离散不确定模糊模型，提出了一种鲁棒非线性模型预测控制方法，导出了预测性能指标上界，将稳定性约束，输入约束和输出约束变换成容易求解的线性矩阵不等式（LMI）形式，从而将非线性模型预测控制Min-Max优化问题变换成具有线性矩阵不等式约束的广义特征值问题（GEVP）。对于采用的状态反馈预测控制器，讨论了滚动时域优化的可行性，证明了闭环系统的鲁棒稳定性。仿真结果表明了控制器的有效性。     

非线性系统基于T-S模型的鲁棒二次稳定控制

基于模糊动态模型研究非线性系统的稳定控制问题，将全局模糊系统模型表示成不确定系统形式。采用鲁棒二次稳定控制器设计方法，设计使全局模糊系统渐近稳定的控制器，避免了并行分配补偿法中求解公共矩阵P的困难。通过一级倒立摆的模糊控制器设计实例，证明了方案的简洁有效。     

多变量汽温模糊预测控制

针对火电厂锅炉汽温对象具有大迟延、非线性时变的特性,提出一种基于T-S模糊模型的多输入多输出(MIMO)预测控制策略.将MIMO系统分解为多个多输入单输出(MISO)系统,利用T-S模糊模型描述对象的动态特性,模糊规则将非线性对象划分为多个局部子线性模型,并用加权最小二乘法辨识其参数,然后用预测函数原理设计控制器.为提高预测控制性能,采用多步线性化模型构成多步预报器.仿真结果表明对于MIMO系统的长期预报和控制,多步线性化模型预测控制性能优于单步线性化模型预测控制性能.     

基于超平面的T-S模糊模型辨识

针对多输入多输出(MIMO)的非线性热工动态对象,基于超平面的建模思想,提出了一种新的T-S模糊模型建模方法,既能够统一前、后件的参数辨识,又能防止过多增加计算量。介绍了通用的T-S模糊模型,详细推导出点到超平面的距离公式,据此,提出基于平均线性度的有效性能指标函数S(c),从而避免了规则数确定的盲目性。针对T-S模糊模型分段线性的特点,得出了输入、输出联合空间中的点到各后件子模型所对应的超平面距离,归纳出具体的建模步骤,同时给出了平均线性度D(c)的计算公式。新的建模算法可解释性好,不仅具有良好的精度,而且具有较好的泛化能力。最后,针对典型负荷被控对象的仿真结果证实了该方法的有效性。     

基于预测模型双模糊分数阶PID的BLDCM调速系统优化控制

无刷直流电机（BLDCM）具有复杂的非线性系统,强耦合、变量多等特点,传统的PID控制无法获得满意的控制效果。为此,在模糊控制、分数阶微积分及模型预测相关理论的基础上,提出了预测模型双模糊分数阶PID控制器。分数阶控制为系统提供更多的控制余度,并采用一种间接算法（Oustaloup算法）完成整数阶PID控制的延伸和扩展,模糊控制实现分数阶PID控制参数的在线调整;建立预测模型,并引入模糊控制动态调整预测模型系数K值,实现更加精确的控制。针对模糊分数阶PID控制器中参数选择,又提出了一种改进的万有引力算法进行参数优化,增强控制器的自适应能力。仿真结果表明:基于改进万有引力算法的预测模型双模糊分数阶PID控制的BLDCM调速系统较传统的PID控制具有更快的响应速度、更小的超调量及抗负载扰动能力强等优良的动、静态性能指标。     

核电站蒸汽发生器水位的模糊GPC控制系统研究

蒸汽发生器水位直接影响到整个核电站的安全及稳定运行,但蒸汽发生器本身由于所具有的高度复杂性、非线性、时变性等特性,导致传统的串级PID控制等多种方法难以取得好的控制效果.在串级控制的基础上,采用模糊广义预测控制来对蒸汽发生器水位进行控制,此法能充分发挥模糊控制及预测控制的优点,首先利用T-S模糊模型对系统进行辨识,并将其转化为线性时变状态空间模型,然后基于线性化的模型设计出广义预测控制器,并对蒸汽发生器水位进行自适应控制.仿真结果表明,与传统的串级PID控制相比,模糊广义预测控制方法无论是抗干扰能力还是鲁棒性,都有了很大的提高.     

一种基于MAC的非线性预测励磁控制器的设计

提出了一种新的非线性系统控制设计方法。通过运用预测控制理论中的模型算法控制(MAC)的设计原理,同时引入机端电压偏差积分项,针对单机无穷大系统进行非线性预测控制设计,得到了一种基于模型算法控制的非线性预测励磁控制器。仿真结果表明:这种设计方法不仅能够有效解决由于原动机阶跃输入扰动带来的发电机机端电压偏差问题,而且改善了功角稳定性和发电机机端电压的动态特性。     

基于T-S模糊模型的鲁棒自适应滑模控制

针对一类具有时滞的非线性连续时间系统,基于T—S模糊模型,考虑系统的外界干扰和建模误差不存在的理想情况,并利用滑模控制理论和LMI方法,设计了滑模控制器;考虑系统的外界干扰和建模误差存在的情况,采用神经网络逼近建模误差,引入自适应控制鲁棒项,设计了自适应滑模控制器,根据Lyaponuv稳定性理论,证明了系统状态渐近稳定。仿真示例表明了所提方法的有效性。     

基于非线性模型的开关磁阻电机自适应模糊控制

开关磁阻电机（SRM）结构特殊且具有严重非线性,开关磁阻电机驱动系统（SRD）更是一个多变量高度耦合,非线性极强的控制系统,采用常规控制方式难以获得良好的控制效果,为研究自适应模糊控制对SRD控制系统的有效性,本文从建立SRM非线性电感模型入手,导出适合于控制策略研究的SRM非线性数学模型,基于此模型进行了SRD系统自适应模糊控制的仿真与实验研究,结果表明这种自适应模糊控制能使SRD获得较好的动,静态特性。