基于Smith预估的纯滞后系统的控制

针对具有纯时间滞后的系统,分析了PID算法、Dahlin算法和Smith预估算法的特点,指出只要对Smith预估控制器进行适当的设计,就能等效于Dahlin算法.提出了利用Smith预估器补偿时间滞后,按Dahlin算法原理设计控制器的Dahlin～Smith算法和将Smith预估系统结构变换为内模控制器(IMC)结构,再按内模控制原理进行控制器设计的IMC-Smith算法.在模型匹配和失配情况下进行了仿真研究,结果表明,所提出的新控制算法在系统模型不精确的情况下,具有更好的稳定性和鲁棒性,对于大时间滞后系统是一种比较实用的控制方法.     

纸浆浓度的新型模糊-Smith控制

Smith控制是解决大滞后系统控制的有效方法，但其对过程对象模型参数的精确要求限制了它的应用．作者针对纸浆浓度控制系统具有大纯滞后和模型不确定的特性，提出了新型模糊-Smith控制策略．仿真研究表明，该方案不仅能够克服纯滞后，而且具有模糊控制较强的鲁棒性和PID控制精度高的特点，尤其是在模型失配时表现出了良好的稳定性和鲁棒性，对于大时间滞后系统是一种实用而简便的控制策略．     

基于两级Smith预估的纯滞后系统串级模糊控制仿真

在工业过程中,纯滞后系统普遍存在.针对副回路中含有纯滞后的串级控制系统,对典型的PID串级控制系统加以改进,提出基于主副回路Smith预估补偿的串级模糊控制方法,在主副回路分别加入Smith预估器,并利用模糊控制器为主调节器.仿真结果表明,该种控制方法相比传统的PID串级控制方法具有更优的动态特性和鲁棒性.     

时滞系统Fuzzy—Smith控制的仿真研究

针对时滞对象,把Smith预估控制原理和模糊控制器结合起来,即在Smith预估控制系统中控制器采用模糊控制器.仿真结果表明,所采用的方法能有效克服普通模糊控制算法不适应时滞系统控制和常规Smith预估控制算法过分依赖模型精度的缺陷,提高普通模糊控制器对时滞系统的控制能力,同时该算法具有很强的鲁棒性和良好的控制品质.     

Fuzzy-Smith控制器在烧结制粒湿度控制中的研究

针对烧结制粒湿度控制系统具有纯滞后、模型参数时变的特性,在常规史密斯控制的基础上,结合模糊控制理论,设计了Fuzzy-Smith控制器.该算法利用Smith预估控制克服系统纯滞后的影响,利用模糊控制对模型参数要求的不精确性和不适应性.仿真结构表明,该控制算法具有较强的鲁棒性、有效地抑制了大纯滞后、时变的影响,对参数变化具有很强的适应性,对烧结制粒湿度控制能取得良好的控制效果.     

Smith-模糊PID在过程控制中的应用

针对过程控制中被控对象数学模型难以建立,以及经常存在滞后、时变等现象,提出了将传统的Smith预估器与模糊PID控制相结合的方法。把Smith补偿原理与模糊控制结合起来,利用Smith预估器对模糊控制进行有效补偿,从而达到二者的优势互补。仿真实验表明：Smith-模糊PID控制器较单纯的PID控制和Smith-PID控制在控制跟踪曲线、鲁棒性方面有很大改善。     

非线性系统中自调整模糊神经网络控制方法的应用研究

针对难以解决的纯滞后非线性系统控制,提出一种基于自调整模糊神经网络控制的辨识Smith预估方法,采用模糊神经网络与PID控制动态复合,保持了模糊控制较强的鲁棒性和神经网络可以任意逼近非线性系统的能力以及PID调解器消除静态误差的优点.同时利用神经网络进行参数在线辨识以构成Smith预估器,适应了被控对象的实时变化.在热连轧中的仿真结果证明了该方法的有效性.     

改进的加热过程模糊自调整PID算法及仿真分析

为解决工业控制中大惯性、纯滞后、参数时变的非线性受控对象难于控制的问题,提出一种改进的控制算法。该算法采用1个单输入3输出的模糊控制器结构代替3个单输入单输出模糊控制器结构,通过Mam—dani模糊推理运算自调整PID（Proportional Integral Derivative）参数,并结合Smith预估补偿控制作用,优化系统动态响应指标,改善了控制器性能。将其应用于注塑机加热过程的温度控制中,并与常规PID控制器和Smith预估PID控制器比较。仿真结果表明,该控制器各项性能均好于其他两种控制器,调节时间为420s,超调量和稳态误差均为0,具有抗干扰性强和鲁棒性好等优点,为进一步改善注塑机加热过程的实际控制性能提供了理论依据。     

一种Fuzzy-Smith控制器的设计

针对具有大时滞环节的被控对象难以实现优化控制的问题,设计了一种Fuzzy-Smith控制器.该控制器可充分发挥Smith预估器和模糊控制器的优势,利用模糊控制对参数变化不敏感和鲁棒性强的特点,借助Smith预估器对模糊控制进行有效补偿,以实现对大时滞系统的优化控制.以二阶纯滞后环节为对象进行了仿真分析.仿真研究结果表明：该控制器对大滞后被控对象有较好的补偿作用,对被控对象参数的变化有较强的适应能力,改进的Fuzzy-Smith控制器具有较强的鲁棒性和良好的控制品质.     

基于ARM的嵌入式自适应温度控制系统设计

针对传统电阻炉温控系统受时滞长、惯性大和非线性等因素影响而普遍存在超调量大和调节时间长等问题,设计了一种基于ARM的嵌入式自适应温度控制系统.采用基于神经网络的PID自适应控制器对温度进行准确控制,提出了模糊Smith预估补偿控制方法来消除纯滞后系统的超调并提高稳定性,并将该方法与传统PID和模糊PID的控制方法进行了比较.结果表明,该系统能够实现电阻炉温度的快速和准确控制.相对于其他两种方法,该方法在系统超调和调节时间方面有极大提高,增强了系统的鲁棒性,具有较好的工程应用前景.     

Tuning of fuzzy PID controller for Smith predictor

An analytical tuning method was proposed for fuzzy PID controller used in Smith predictor in order to extend its application and improve its robustness. The fuzzy PID controller was expressed as a sliding mode control. Based on Lyapunov theory, Smith predictor was analyzed in time domain. The parameters of the fuzzy PID controller can be obtained using traditional linear control theory and sliding mode control theory. The simulation experiments were implemented. The simulation results show that the control performance, robustness and stability of the fuzzy PID controller are better than those of the PID controller in Smith predictor.     

PSO算法在Smith-PID控制器参数整定与优化中的应用研究

大部分工业过程的控制对象通常具有纯滞后环节,常规的Smith-PID控制很难取得预期的效果。针对传统Smith-PID控制需要精确数学模型且不适应参数变化纯滞后系统的缺陷,在继电整定的基础上,提出了用PSO算法来整定和优化Smith-PID参数,削弱了Smith-PID控制对于对象参数精确性的要求,提高了系统的鲁棒性。仿真结果表明,所提出的Smith-PID参数整定方法有较强的鲁棒性和较好动静态性能。     

过热汽温的改进型Smith预估复合模糊控制

针对过热汽温对象的非线性特性,设计了改进型Smith预估复合模糊控制算法.采用模糊与PID控制相结合的复合算法,可以有效改善系统的动态特性和适应性;采用一类改进型Smith预估算法,克服了过热汽温对象的大迟延特性.仿真结果表明,所设计的控制算法具有更强的负荷适应能力,系统的动态特性有了较大改善.     

基于ITAE标准函数的纯滞后系统控制

针对纯滞后控制对象,提出了一种基于ITAE标准优化函数的控制器设计方法,将控制器和对象构成的闭环传递函数等效为具有ITAE控制指标的ITAE最佳传递函数,从而求解出控制器参数.对于纯滞后对象,利用一阶Pade近似式来近似纯滞后环节,给出了改进后的系统模型,利用ITAE控制器在模型匹配和失配情况下进行了仿真研究,结果表明:所提出的设计算法简便实用,避免了复杂的参数在线调整过程,在系统模型发生摄动的情况下,均有着较传统PID控制更好的稳定性和鲁棒性,显示了这一设计方法较好的应用前景.     

无辨识自适应算法的大滞后对象的控制方法

在实际工业生产中 ,由于对象纯滞后的存在 ,降低了控制系统的稳定性 ,使控制品质下降 ,对控制系统极为不利。对大滞后对象 ,Smith预估控制是一种重要方法 ,但常规Smith预估控制对模型的误差 (包括时间延迟的估计误差 )十分敏感 ,不适用于具有时变时延参数的系统。因此 ,常规Smith预估控制策略难以广泛用于工业控制 ,但该方法仍然得到了控制界的广泛认可。无辨识自适应控制是Marsik和Strejc提出的一种无需辨识系统参数的自适应控制算法 ,该算法简单、鲁棒性强 ,只需在线检测过程的实际输出及期望输出便可形成具有较好动态性能指标的自适应控制系统 ,但是该方法不能解决大滞后问题。借鉴无辨识自适应控制的思想和神经网络强的函数逼近能力 ,首先用一个神经网络来构成被控对象的Smith预估模型 ,然后利用无辨识自适应控制算法设计了一种适用于大滞后对象的控制器 ,两者结合 ,提出了一种简单、实用、鲁棒性强的大滞后对象控制的新方法     

PSO算法在Smith-PID控制器参数整定与优化中的应用研究

大部分工业过程的控制对象通常具有纯滞后环节,常规的Smith-PID控制很难取得预期的效果。针对传统Smith-PID控制需要精确数学模型且不适应参数变化纯滞后系统的缺陷,在继电整定的基础上,提出了用PSO算法来整定和优化Smith-PID参数,削弱了Smith-PID控制对于对象参数精确性的要求,提高了系统的鲁棒性。仿真结果表明,所提出的Smith-PID参数整定方法有较强的鲁棒性和较好动静态性能。