基于改进VRFT算法的PID控制器参数整定

分析虚拟参考反馈参数整定（VRFT）设计方法和内模控制（IMC）方法的内在关系,提出一种改进的VRFT—PID参数整定方法。该方法的基本思想是将运行一段时间的过程输入输出数据添加到原始数据序列中,用来更新传统VRFT设计方法中的离线数据。然后利用VRFT使性能指标最小时的参数即为控制器参数的设计思想来整定PID控制器。仿真结果表明,改进的VRFT-PID整定方法优于传统的VRFT-PID方法。     

基于VRFT的IMC-PID方法及其在水厂浊度控制中的仿真研究

针对城市供水出水浊度过程的大惯性、大时滞、非线性以及时变等特点,将虚拟参考反馈整定数据驱动方法引入到IMC-PID控制器的整定中来,提出了一种不基于模型参数的VRFT-IMC参数整定方法.该方法集合了内模控制鲁棒性强和数据驱动控制的自适应性两方面的优点,仿真表明其控制性能优于普通IMC-PID控制器,可望用于出水浊度等...     

改进型模糊内模控制在不稳定时滞系统中的应用

开环不稳定时滞系统是工业现场中常见的一类被控过程,这类系统控制难度高,控制精度难以保证。因此提出一种包含三个控制器的改进型内模控制结构,实现设定值跟踪和抗扰性的独立设计,并且根据对系统跟踪性能与鲁棒性能的分析给出了控制器参数的整定方法。对于时变系统,把模糊控制方法引入到改进型内模控制结构中,建立了滤波器时间常数的模糊自整定规则,通过在线实时调整滤波器时间常数来增强系统的鲁棒性。仿真结果表明该结构具有较好的跟踪性能和鲁棒性,参数调节容易,易于工程实施。     

基于改进遗传算法的二自由度PID控制注射机液压控制系统

基于二自由度PID控制器的注射机液压控制系统,采用改进遗传算法进行二自由度参数整定。半实物仿真实验表明:改进遗传算法通过优化选择算子和变异算子提高算法搜索速度并保证全局最优性,具有更快的搜索速度和全局最优性,在最优参数的控制下液压系统具有理想的控制效果。     

基于内模控制的Smith反向解耦控制器设计

针对多变量时滞系统提出了一种基于内模控制(Internal Model Control,IMC)的Smith动态解耦控制器设计方法。其中,Smith补偿器被应用在该控制结构中,包含带有时滞项和不带时滞项的补偿结构,以解决不能完全补偿的问题,通过反向解耦设计实现多变量时滞系统动态解耦。多变量系统被解耦成一系列互相独立的单回路对象,通过内模控制原理对Smith控制器进行参数整定,并分析了系统的鲁棒性。仿真实例表明了该方法的有效性,能够较好地克服系统参数扰动导致的干扰,并具有较好的动态性能。     

改进的内模控制方法对一阶非自衡对象的控制研究

针对传统的内模控制方法在非自衡对象中应用的不足,提出一种改进的内模控制方法。该方法在传统的内模控制结构中添加了一个比例控制器和一个比例微分控制器,分别用于镇定不稳定对象和改善控制系统的抗干扰特性及鲁棒特性,并采用全极点近似法对被控对象的纯滞后项进行近似处理。改进的内模控制方法具有很好的目标跟踪特性和干扰抑制特性,各个控制器的设计简单,且整个控制系统只有一个调节参数。最后通过对一个一阶非自衡对象进行仿真,其结果说明了本文所提出的内模控制新方法的有效性。     

基于Markov参数整定的自适应迭代学习PID控制

针对半间歇反应过程参数时变问题,研究基于Markov参数整定的单神经元自适应迭代学习PID控制方法。首先建立二维迭代学习PID控制器(2D-ILC-PID),采用Markov参数法离线整定控制器的参数初值;然后在批次内采用单神经元自适应调节机制在线调节2D-ILC-PID控制器参数,同时利用批次间的重复特性更新控制输入提高迭代学习速率,有效提升控制系统跟踪性能。最后在环己胺制备反应过程进行仿真实验验证,实验结果表明提出的基于Markov参数整定的自适应迭代学习控制方法能够实现多时段反应器温度的精确跟踪。     

两种IMC-PID整定方法的比较

主要针对一阶时滞过程和二阶时滞过程设计的内模控制器,分别用麦克劳林展开法和分子分母相同幂次系数相等法为相应的IMC-PID控制器进行了参数整定。分别选取模型进行了仿真,结果表明:分子分母对应幂次相等法控制效果略优于麦克劳林展开法,两种方法都能取得很好的控制效果。     

基于次最优模型降阶的自整定PID控制器

针对过程工业中含有振荡环节和大滞后环节较难控制的被控对象,设计了一种基于频域辨识的自整定PID控制器.该控制器采用次最优模型降阶算法,辨识出二阶加纯滞后的模型;然后基于给定的相位裕度和幅值裕度,整定出PID参数.并通过仿真实验表明对于不同的被控对象,自整定得到的PID参数均能取得较好的控制效果.     

3种大滞后控制方法的工程应用研究

对串级PID控制、Smith预估控制和内模控制3种基本大滞后控制方法进行分析比较,并进行控制约束条件下的研究与仿真。结果表明:控制约束的加入使得系统调节过程变慢,甚至产生振荡。控制器作用越强,控制约束对系统的影响越大。考虑到控制约束,系统参数整定时应该使得控制器的作用相对弱一些。此外,合理利用控制约束和模型失配是改善Smith预估控制闭环特性的有效途径。     

模糊PID控制器的发展

将模糊控制技术和PID控制相结合，可克服常规PID控制器的不足，使PID控制器具有参数自适应能力。介绍了模糊控制器和PID控制器间的关系，从一维、二维及三维模糊控制器的输入－输出形式上，以及解析分析角度出发，可以说模糊控制器人本质上讲是一种非线性PID控制器。还总结了模糊PID控制器的结构。模糊PID控制器可分成两大类，一类由参数可变的PID控制器及一个模糊控制器共同构成，模糊控制器用于完成PID参数的在线整定，控制信号仍由PID控制器生成；另一类直接用模糊控制器来构造、实现PID控制功能。分别归纳了这两类控制器的多种结构形式。最后还对模糊PID控制器的发展进行了展望，提出了模糊PID 控制器结构的选择、控制器参数调整及控制器评价标准的确定这几方面是今后工作的重点。     

针对原油性质变化的常减压先进控制研究与应用

针对原油性质变化对常减压装置操作造成的巨大困难,提出了一种稳定原油性质和引入原油性质参数到软测量和控制模型的先进控制综合解决方案。一方面,对待混炼的多种原油进行调度和掺炼比优化,使实际进入常减压装置进行炼制的调合原油性质相对稳定,装置操作参数变化较小,减少工作点大幅变化过程中所产生的波动。另一方面,针对仍然存在的原油性质小幅度变化,在软测量和预测控制建模中引入反映原油性质的馏程参数,克服原油性质变化所引起的扰动。现场实际装置的应用结果说明了此综合方案的有效性。     

Identification and control of a riser‐type FCC unit

This paper addresses the use of feedforward neural networks for the steady‐state and dynamic identification and control of a riser type fluid catalytic cracking unit (FCCU). The results are compared with a conventional PI controller and a model predictive control (MPC) using a state space subspace identification algorithm. A back propagation algorithm with momentum term and adaptive learning rate is used for training the identification networks. The back propagation algorithm is also used for the neuro‐control of the process. It is shown that for a noise‐free system the adaptive neuro‐controller and the MPC are capable of maintaining the riser temperature, the pressure difference between the reactor vessel and the regenerator, and the catalyst bed level in the reactor vessel, in the presence of set‐point and disturbance changes. The MPC performs better than the neuro controller that in turn is superior to the conventional multi‐loop diagonal PI controller.     

Proportion integral-type active disturbance rejection generalized predictive control for distillation process based on grey wolf optimization parameter tuning

The high-purity distillation column system is strongly nonlinear and coupled, which makes it difficult to control. Active disturbance rejection control (ADRC) has been widely used in distillation systems, but it has limitations in controlling distillation systems with large time delays since ADRC employs ESO and feedback control law to estimate the total disturbance of the system without considering the large time delays. This paper designs a proportion integral-type active disturbance rejection generalized predictive control (PI-ADRGPC) algorithm to control the distillation column system with large time delay. It replaces the PD controller in ADRC with a proportion integral-type generalized predictive control (PI-GPC), thereby improving the performance of control systems with large time delays. Since the proposed controller has many parameters and is difficult to tune, this paper proposes to use the grey wolf optimization (GWO) to tune these parameters, whose structure can also be used by other intelligent optimization algorithms. The performance of GWO tuned PI-ADRGPC is compared with the control performance of GWO tuned ADRC method, multi-verse optimizer (MVO) tuned PI-ADRGPC and MVO tuned ADRC. The simulation results show that the proposed strategy can track reference well and has a good disturbance rejection performance.     

一种新型的浊度控制算法

针对城市供水过程中,待滤水浊度控制过程的大惯性、大滞后、模型参数时变和干扰多等特点,采用一种新型的控制算法来实现对该过程的控制,其具体思想是:分别从对设定值的跟踪性要求和对扰动的抑制性要求出发,采用双控制器分别实现各自的控制,且两个独立的控制器分别采用常规PI和带非线性补偿的PI算法。并将该种新型控制算法和传统PID反馈控制算法、Smith预估控制算法和双PI控制算法进行了仿真比较。最后,还将该种算法实际应用到某水厂的中试实验基地。仿真和实验结果表明:所采用算法能够及时克服扰动,并对模型参数变化不敏感,具有很强的鲁棒性,对设定值具有良好的跟踪能力,确保了供水质量的稳定性。     

电加热器温度仿人智能多模型控制

对于实验室电加热器温度一类具有大范围工况、非线性和大惯性特性的对象,用单一模型无法准确描述模型特征,影响控制精度;采用常规控制策略无法解决响应快速性与系统稳定性的矛盾。针对上述问题,利用MATLAB辨识工具箱分别在大幅升温、大幅降温、小幅升温、小幅降温四种工况下对模型参数进行辨识,得到对象模型集;根据仿人智能思想将控制分为"全压加速-零制动-稳态调节"三个阶段,各控制阶段根据对象特性选取相应模型,并利用辨识模型获得控制器参数和切换点,在稳态调节阶段针对升温和降温的正反模型特性引入多模型加权控制方法。在加热器装置上实验的结果表明,该方法控制精度高,系统响应速度和稳定性都有了很大提升。     

Robust model predictive control of an industrial partial combustion fluidized-bed catalytic cracking converter

It is presented here in the study of the application of a robust model predictive control to an industrial partial combustion fluidized-bed catalytic cracking (FCC) converter. This particular type of FCC converter shows an interesting dynamics in which most of the system outputs are integrating with respect to the manipulated inputs. Time delays are also present and the model parameters can change depending on the operating point. Then, the system model should be represented by a set of possible plants, which can stand for different operating conditions of this process system. Moreover, one needs to include a comprehensive model formulation in order to accommodate time-delays for both stable and integrating outputs. The proposed control strategy was tested through simulation for the disturbances commonly found in the FCC converter unit, taking into consideration the plant/model mismatch. Results obtained from the simulated scenarios point out a fine prospective method. The robust controller shows a good potential to be implemented in the real process.     

主分馏塔轻柴油凝点质量控制在TDC3000上的实现

用非线性PLS建立了FCCU主分馏塔轻柴油凝固点的软测量模型,设计了直接控制轻柴油凝点的质量控制方案。在TDC3000的AM模块上,用CL语言实现了控制方案。实际运行效果表明,装置操作平稳,产品质量合格率有明显提高。     

纯碱装置碳化塔温度的模糊控制仿真研究

针对纯碱装置碳化塔温度的控制过程,利用参数自整定PID模糊控制方案进行了该控制过程的仿真研究。结果表明过程参数发生变化时,该类模糊控制器能有效地进行PID参数的修正,较好满足了工程控制要求。其控制效果优于常规PID控制器。     

电磁加热技术及其在热固性玻璃钢生产中的应用

塑料及玻璃钢的生产常用到电加热单元，特别是采用模具成型，其加热效能，会直接影响到产品的质量。国内目前主要采用传统的电阻丝加热，其缺点是效率低、加热不均匀。一些企业尝试采用电磁加热，也因使用电磁加热技术不当，不能保证连续生产而放弃。本文以电磁加热原理为基础，探讨了在热同性玻璃钢生产中电磁加热控制器的优化及保证电磁加热高效...