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李愿来 《自动化与仪器仪表》2013,(3):1-4
针对石油化工过程常用的卧罐,采用机理建模方法,建立了其非线性数学模型,为控制算法的设计打下基础。并采用理论计算数据和模型仿真数据对比验证了机理模型。在卧罐液位上升阶段、稳定阶段、受干扰阶段,基于非线性思想设计了三个阶段的非线性控制算法,进行了稳定性证明和可行性分析,并将其仿真控制效果和PID算法进行了对比,结果证明了非线性控制算法在卧罐液位控制系统中的优越性。 相似文献
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工业电加热炉的非线性控制算法及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文针对一工业无纺针热处理电加热炉,采用非线性系统辨识模型和离散非线性系统的输入/输出解耦控制算法,探讨了非线性控制方法在实际工业过程的应用。工业应用结果表明,利用非线性控制算法可以较好地解决工业电加热炉的控制。 相似文献
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本文针对一类离散非线性系统,提出了一种输入/输出解耦线性化控制算法。并针对一工业无纺针热处理长形电阻炉,通过系统辩识的方法得到离散非线住系统模型,并将所开发的非线性解耦控制算法应用于该电阻炉。工业应用结果表明,利用非线性控制算法可以较好地解决工业电加热炉的控制。 相似文献
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针对环境模拟试验温度控制系统中被控对象存在的非线性、时滞等特点,本文采用区间限幅PID控制算法和模糊PID控制算法对传统控制方法进行了改进。首先为了解决模拟量三通粗调阀调节缓慢的缺点,建立了区间限幅PID控制算法的控制规则表,并将其在PLC中实现。其次提出用模糊PID控制算法来解决电加热器的非线性、大时滞性问题,并结合实际控制经验建立了模糊控制规则表,然后将模糊PID控制算法在PLC中进行实现。最后将限幅PID和模糊PID控制算法应用于某大型环境模拟试验控制系统,实验结果表明利用改进算法对温度控制具有良好的稳定性及精确度。 相似文献
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针对工业过程中普遍存在的非线性被控对象,提出了一种基于支持向量机(SVM)逆系统的广义预测控制算法。该方法根据广义预测控制基于预测模型的特点,将基于支持向量机系统辨识的方法应用于逆系统构建和广义预测控制。该方法利用SVM强大的非线性映射能力离线辨识被控非线性系统的α阶逆模型,并将辨识出的逆模型连接在原被控统之前形成一个α阶纯延时伪线性系统。然后采用广义预测控制(GPC)算法实现对构造出的伪线性系统的预测控制。仿真实验表明了该算法的有效性和优越性。 相似文献
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基于神经网络的非线性预测控制的进一步研究 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了适于具有纯滞后对象的基于人工神经网络的非线性多步预测控制,提出了具有自补偿功能的非线性预测反馈校正方法。仿真实验证明此方法大大增强了非线性预测控制的鲁棒性,改善了控制系统的动态和静态性能。 相似文献
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Halil Akçakaya 《Advanced Robotics》2014,28(9):601-611
Set point tracking control of autonomous underwater vehicle (AUV) via robust model predictive control (RMPC) is considered. Input-constrained RMPC with integral action, which has been developed in our previous work, is used to control the AUV in this study. In order to derive a RMPC control rule, non-linear dynamics of AUV with six degree of freedom is linearized at certain operating points. So, horizontal and vertical plane dynamics of system are represented by linear models which have polytopic uncertainties. Since the derived control rule will be used in real time, the computation time should be reduced. To overcome this computational time problem and get rid of trial–error step of Algorithm 1, a new algorithm is proposed here. The simulations are carried out using the control rule based on this algorithm and these results are presented. 相似文献
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In this paper we present a self-tuning of two degrees-of-freedom control algorithm that is designed for use on a non-linear single-input single-output system. The control algorithm is developed based on the Takagi-Sugeno fuzzy model, and it consists of two loops: a feedforward loop and feedback loop. The feedforward part of the controller should drive the system output to the vicinity of the reference signal. It is developed from the inversion of the T-S fuzzy model. To achieve accurate error-free reference tracking a feedback part of the controller is added. A time-varying error-model predictive controller is used in the feedback loop. The error-model is obtained from the T-S fuzzy model. The T-S fuzzy model of the system, required in the controller, is obtained with evolving fuzzy modelling, which is based on recursive Gustafson-Kessel clustering algorithm and recursive fuzzy least squares. It employs evolving mechanisms for adding, removing, merging and splitting the clusters.The presented control approach was experimentally validated on a non-linear second-order SISO system helio-crane in simulation and real environment. Several criteria functions were defined to evaluate the reference-tracking and disturbance rejection performance of the control algorithm. The presented control approach was compared to another fuzzy control algorithm. The experimental results confirm the applicability of the approach. 相似文献
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为实现对具有非线性、时变和滞后等特性的机车制动系统的制动气缸的精确控制,提出一种气缸压力控制方法;该方法利用模糊控制领域的T-S模糊建模方法对容积室压力控制进行精确建模,通过BP算法学习得到系统的参数,利用模糊C平均聚类方法初始化模型的前件参数,采用带遗忘因子的递推最小二乘法在线修正模型的后件参数;得到系统精确的模型后再运用预测控制领域中基于模型的广义预测控制算法,实现对制动机气缸压力的精确控制;实际应用结果表明,该方法具有控制响应速度快、超调量小、自适应能力强、控制稳定等优点。 相似文献
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针对陶瓷窑炉大热容量、大滞后、非线性等特点,提出了一种基于最小二乘支持向量机动态矩阵控制方法;首先,采用保证种群多样性微粒群算法优化的最小二乘支持向量机离线建立被控对象模型;然后在系统运行过程中,用动态矩阵预测算法实现对被控系统的预测控制;并以陶瓷窑炉温度为控制对象,与Smith预估控制以及内模控制算法进行了比较;仿真结果证明了所提控制方法具有很好的动、静态性能和强鲁棒性。 相似文献
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