基于α阶逆解耦的多变量内模控制系统研究

由于工业过程控制中存在大时滞现象,使得单变量内模控制难以获得有效的控制,而多变量内模控制成为一种较好的控制策略。文中简单介绍了多变量内模控制的原理,分别基于主回路为控制对象、V规范解耦的原则和α阶逆解耦进行内模控制器的设计,阐述了各个控制器的主要思想及其设计的具体方法。通过仿真比较模型匹配与模型失配下的内模控制输出仿真图。由仿真结果可以得出,基于V规范解耦的内模控制器具有较好的控制效果,但是解耦效果存在缺陷,针对非线性系统提出的基于α阶逆解耦的内模控制系统具有较好的解耦和控制效果。     

基于神经网络和遗传算法在换热站控制中的研究与仿真

针对集中供热系统换热站采用质与量并调时,质调节通道与量调节通道间所存在的强耦合问题,本文采用RBF神经网络对系统进行解耦,消除或减小质通道与量通道间的耦合作用,并用遗传算法优化PID参数,减小供热时的误差,以达到供热过程稳定的效果。仿真结果表明该方法具有良好的控制效果,满足供热系统多输入输出控制回路的控制要求。     

一种新颖的基于内模电流控制的矢量控制系统

无速度传感器矢量控制系统中存在两个关键性的问题，即速度辨识的稳定性问题和控制器结构问题。本文提出一种新型的基于模型参考自适应的内模电流控制的矢量控制系统。首先，利用MRAS理论，保证了速度辨识的全局稳定性。然后通过内模控制实现动态解耦，克服了PI控制不能动态解耦和其他解耦方法中对参数敏感的问题。仿真结果表明：系统对参数变化具有较强的鲁棒性，取得较好的解耦效果和系统控制性能。     

永磁直驱风力发电系统内模解耦控制研究

针对永磁直驱风力发电系统中传统解耦策略易受系统参数变化的影响、对负载变化的适应能力差和抗干扰能力弱等缺点,本文将内模解耦控制引入双三电平永磁直驱风力发电系统网侧和机侧控制系统,并对机侧内模控制器的设计进行了详细的介绍。仿真实验结果表明电流内环采用内模解耦控制后,可有效抑制干扰及模型失配对输出的影响,克服传统的PI控制不能动态解耦以及对电机参数敏感的问题,并增强对给定信号的跟踪能力。     

板形板厚自适应模糊PID解耦控制

带钢冷轧过程中,板形控制和板厚控制之间存在着很强的耦合关系,互相影响对方的调节效果。针对这一复杂、多变量耦合的非线性系统,建立了板形板厚综合系统数学模型,并提出应用前馈补偿解耦方法和一种增益调整型自适应模糊PID控制方法对板形板厚综合系统进行解耦控制。仿真结果表明,该解耦控制方法比传统解耦PID控制方法解耦效果好、响应速度快、自适应跟随能力强,有效地提高了板形板厚的控制精度。     

BTT导弹自适应反演控制律设计与仿真

针对倾斜转弯(BTT)导弹控制中的多变量强耦合问题,研究了一种适用于BTT导弹的反演算法,以实现自动驾驶仪的自适应解耦控制。根据BTT导弹控制的基本特性,建立导弹的非线性控制模型,并将其转化为适合于反演设计的反馈块模型。在此模型上,基于反演的非线性控制系统综合设计方法,加入自适应神经网络逼近系统中存在的不确定性,利用Lyapunov稳定性定理推导了自适应调节律,设计了导弹控制律。通过仿真验证了该设计方法的有效性和可行性,该控制器能够实现控制解耦目的,且对指令信号跟踪效果良好。     

基于自抗扰技术的四旋翼姿态解耦控制方法

针对小型四旋翼飞行器姿态控制问题,基于姿态非线性耦合数学模型,设计了一种自抗扰姿态控制器。引入自抗扰控制技术,介绍了自抗扰控制器结构,包括安排过渡过程,扩张状态观测器以及非线性状态误差反馈。针对模型非线性耦合特点,介绍了多变量系统的自抗扰解耦控制原理,并设计了一种自抗扰姿态解耦控制器。基于Simulink搭建仿真模型进行了仿真。参数整定及仿真结果表明,所设计自抗扰控制器具有强鲁棒性、抗干扰性,系统具有良好的动态性能和稳态性能,对非线性耦合系统能有效地控制。     

一种静不稳定无人机快速跃升与俯冲机动控制器设计

针对无人机在快速跃升与俯冲机动中存在的气动耦合、操纵耦合与不确定扰动,以及由于静不稳定性而造成的不稳定俯仰力矩等问题,提出了一种新的鲁棒模型参考自适应非线性逆控制器。首先,通过基于状态反馈的非线性逆控制完成多通道之间的解耦;然后,依据解耦后的线性闭环系统设计鲁棒模型参考自适应控制器,其主要作用是对非线性逆误差与不稳定俯仰力矩进行补偿,并对不确定扰动进行抑制,从而保证无人机在整个快速机动飞行中的稳定性。通过非线性仿真验证了该控制方法在快速跃升与俯冲纵向机动控制中的有效性与可靠性,并与典型的鲁棒伺服LQR最优控制器对比,说明了该控制器的解耦性能以及对于不确定扰动的抑制作用。     

内模解耦控制在中央空调系统的应用

基于工业空调 PID 控制系统的温湿度控制具有耦合性、非线性和时变性,难以建立精确的数学模型的缺陷。采用将解耦理论与多变量内模控制方法相结合的控制方案,利用对象传递函数模型行列式的静态增益及次对角元素与同行相应主对角元素之商的不合理部分的逆来设计控制器,以弥补常规PID 控制在温湿度控制系统的不足。通过MATLAB进行仿真,实验结果表明：该方案既解决了温湿度耦合问题又提高了控制的精度和稳定性,增强了系统的鲁棒性和适应性,具有较好的动、静态性能。     

矢量控制电流环的内模解耦控制

电机矢量控制虽然实现了励磁电流和转矩电流解耦,但交流电机内部M轴和T轴之间存在交叉耦合电压及转子温升造成矢量控制条件的破坏.提出采用定子电流解耦的内模控制,推导出其设计过程和控制器型式,通过数字仿真论述了感应电动机定子电流控制系统采用解耦内模控制,可有效抑制干扰及模型失配对输出的影响,增强系统对给定信号的跟踪能力.     

基于神经网络的VAV空调系统多区域解耦控制

分析变风量空调系统多区域运行时的耦合关系,针对变风量空调参数多变、强耦合的特点,提出了一种改进的误差反向传播算法的神经网络分散解耦控制方法,对送风量-室内温度进行解耦;然后采用基于BP神经网络的PID控制方法对解耦后的2个近似独立的单输入单输出系统进行控制。仿真结果表明,神经网络分散解耦算法具有很强的自学习功能和自适应解耦能力,控制系统响应快,稳态误差小,有效提高变风量空调系统的控制精度及性能指标。     

光电伺服控制系统多回路内模控制器分析与设计

针对光电稳定平台中伺服控制系统的模型不确定性、内外部扰动和传感器误差等各项因素,提出基于多回路、双自由度内模控制的稳定环控制器设计方法,实现对各项误差因素的控制器分层设计.首先,对伺服控制系统的单回路控制结构和多回路内模控制结构进行描述,并深入分析了两者的误差扰动和模型扰动抑制性能;然后,详细讨论了多回路内模控制结构中...     

基于单神经元PID解耦的激光漂移量控制方法

简述了激光光束漂移量控制原理,并指出在特定方向(一维)激光光束漂移量控制过程中存在严重耦合问题。传统PID(proportionalintegralderivative)解耦控制难以很好抑制耦合现象。针对此问题,提出了应用单神经元PID解耦控制对激光漂移量控制过程中的耦合进行解耦。与传统PID解耦控制相比,本方法解耦控制的响应速度明显加快,抗干扰能力加强,可以更好地抑制系统耦合。实验表明,应用单神经元PID解耦控制后系统振荡现象基本消除,激光光束在特定方向的准直精度可以稳定在5×10-8rad。     

基于扰动转矩估计的导引头自适应内模控制

为了降低扰动转矩变化对导引头伺服控制系统的影响,提出了一种基于扰动转矩估计的自适应内模控制方案。首先建立导引头伺服控制系统的数学模型,设计系统的内模控制器;接着采用扰动转矩估计的方法,辨识导引头伺服控制系统转动惯量的变化情况;最后根据转动惯量的变化、通过线性自适应率自动调整内模控制器的参数,从而确保控制器的控制性能。实验结果表明,该控制方案对系统工况变化有着很强的自适应性,提高了导引头伺服控制系统的抗干扰性能和鲁棒性,取得了较好的控制效果。     

基于拉普拉斯本征函数的Woofer-Tweeter自适应光学系统解耦控制算法

为了实现对Woofer-Tweeter双变形镜自适应光学系统的解耦控制,提出了一种基于拉普拉斯本征函数的解耦控制算法。通过求解不同齐次Neumann边界条件下的拉普拉斯本征方程,获得不同光瞳区域下自身和一阶偏导数均正交的拉普拉斯本征函数。利用不同光瞳区域下的拉普拉斯本征函数,实现了对不同光瞳区域下WooferTweeter双变形镜自适应光学系统的解耦控制。此外,拉普拉斯本征函数的一阶偏导数具备正交性,这使得在构建Tweeter耦合抑制矩阵时无需对Tweeter驱动器响应函数面形进行逐个测量,极大简化了Tweeter耦合抑制矩阵的构造过程。采用Woofer-Tweeter双变形镜自适应光学系统对该算法的有效性进行了实验验证,结果表明:基于拉普拉斯本征函数的解耦控制算法能够实现对Woofer和Tweeter同步控制,并能有效地抑制Woofer和Tweeter之间的耦合误差。     

三相电压型PWM整流器新型双闭环控制策略研究

针对三相电压型PWM整流器交流侧电感值实际控制系统中存在误差,往往忽略掉耦合项,以及系统参数变化影响整流器的动、静态性能等问题,提出了一种新型的双闭环控制策略。其中电流内环采用同步旋转d-q坐标系下无电感L参数的解耦控制与内模控制相结合的方法,电压外环采用滑模控制,在Matlab中利用Simulink工具箱搭建三相电压型PWM整流器数值仿真数学模型,数值仿真结果表明系统仍获得了较好的动、静态性能,鲁棒性强。并通过实验平台验证该控制策略的正确性和优越性。     

基于干扰观测器的解耦控制算法

针对多变量系统之间的耦合问题,设计了一种干扰观测器与PID控制器相结合的多变量解耦控制器。而且干扰观测器可以对实际对象与名义模型之间的差异在控制中进行等量的补偿。用MATLAB软件对一个耦合系统模型进行仿真实验,结果表明加入干扰观测器的控制算法对抑制噪声和其他变量的耦合干扰有显著效果。     

基于双前馈+双神经网络自适应快速反射镜的解耦控制

基于柔性铰链结构支撑和音圈电机驱动的两轴快速反射镜是一个两输入两输出强耦合系统,X轴和Y轴间的耦合大幅降低了反射镜的定位精度,采用传统的PID控制算法很难实现高精度的解耦控制。针对中心对称和轴对称结构形式的两轴快速反射镜,理论分析了两轴快速反射镜耦合来源—直流耦合分量和非直流耦合分量;建立了X轴和Y轴间的耦合物理模型;提出的双前馈+双神经网络自适应解耦控制算法分别补偿直流耦合分量和非直流耦合分量。实验结果表明:该控制算法与传统的PID控制算法相比,耦合度从5%左右降低到1.0‰以内,从而定位精度从2.5%左右提高到0.5‰以内。     

一种基于对角递归神经网络的PID解耦控制器

在PID多变量解耦控制的基础上,设计了一种基于对角递归神经网络的PID解耦控制器。基于对角递归神经网络构造了PID控制器,并把几个PID控制器平行采用作为解耦控制器,以同时实现解耦和控制功能。通过对2输入2输出非线性耦合对象进行计算机仿真结果表明,该控制器对多变量非线性系统解耦控制效果很好。     

精馏模糊解耦控制系统探究

本文介绍了精馏塔的精馏工艺,分析了精馏塔塔顶和塔底温度控制回路的耦合关系,提出了模糊解耦控制应用的必要性。针对精馏塔塔顶和塔底温度的控制特点,设计了一种双输入双输出模糊解耦控制系统,具体分析了系统中该模糊解耦控制器的结构以及模糊控制各环节的具体实现方法,应用Simulink对控制系统进行仿真研究,得到了较好的控制效果。