Smith预估补偿器及其应用

介绍Smith预估补偿器在纯滞后控制系统中的补偿原理及作用，着重论述Smith补偿器的DDC系统的控制算法，并在玻璃窑炉的料道温度控制中使用Smith预估补偿器获得了成功应用，其控制精度达到0．1％，升温速度达到2℃/min,Smith预估补偿控制与常规的PID控制相比，具有调节时间短，超调量小，鲁棒性好等优点，适应于一般工业生产过程中有屯滞后环节的控制系统，有较大的推广应用价值。     

自适应修正Smith算法控制大时滞过程的仿真研究

传统的Smith预估器的控制效果严重依赖于被控对象的精确数学模型,对于缺乏精确数学模型且参数时变的大时滞过程,常规的Smith预估控制器就很难获得令人满意的控制效果。本文提出了一种改进的自适应修正Smith算法,并将其应用于恒温箱的大时滞恒温过程控制的仿真中,使控制品质得到改善,提高了系统的鲁棒性。     

史密斯预估PID控制算法研究及其在DCS中的实现北大核心CSCD

随着工业生产规模和复杂程度的不断增大,大迟延系统在工业生产过程中比较常见但又难以控制,一直是控制界关注的研究方向。在利用传统PID控制系统对大迟延对象进行控制的时候,得不到理想的控制效果,针对这类对象一般采用Smith预估算法。Smith预估算法对于大迟延系统的控制已经较为成熟,但由于控制设备发展较慢,Smith算法尚未被加入到DCS中。如今,在火电、化工行业中DCS已被普遍使用,因此有必要在DCS上加入Smith预估算法以解决控制调节速度慢、超调量大等问题。通过在DCS中加入Smith预估PID控制器,对大迟延系统进行控制研究的结果表明,Smith预估PID控制算法可以取得更好的控制效果。     

基于预测的时滞系统拥塞控制算法

为了克服TCP/AQM控制系统中时滞环节带来的不利影响,将Smith预估器与Dahlin算法相结合,提出了一种新的AQM机制——PPI算法,该算法能消除时滞环节对系统性能的影响,并减少整定参数的数量,通过仿真结果显示出PPI控制器能有效避免网络拥塞,提高系统的稳定性,并在系统变化时具有较好的鲁棒性。     

基于Smith预估器的积分切换增益滑模控制

许多化工过程的传递函数往往包含积分环节和一阶惯性加纯时延环节.由于纯时延的存在,一般的控制方法很难使之稳定,即使能,也需要很长的调节时间且会出现振荡,因此在过程控制中这类系统被公认是一挑战性课题.Smith预估控制能克服纯时延,然而对模型非常依赖,当建模出现误差而不确定时,就会出现较大的振荡,甚至发散.特别是系统有常值干扰时,使用Smith预估控制方法,含积分环节的一阶惯性加纯时延系统则会出现余差.因此,本文提出1种基于Smith预估器的积分切换增益滑模控制,该方法使用1种超前一滞后网络前馈补偿常值干扰,利用滑模控制的鲁棒性以克服系统模型的不确定,系统能够实现渐趋稳定.积分型切换增益减小了系统抖动.仿真研究表明本文提出的方法能够控制好包含积分环节的一阶惯性加纯时延系统,是1种有应用潜力的控制方法.     

基于Smith的自适应模糊网络拥塞控制算法

针对网络拥塞控制系统中因网络时滞对主动队列管理算法产生的不利影响, 提出了一种基于Smith预估的自适应模糊主动队列管理算法。该算法将Smith预估控制与自适应模糊控制相结合, 利用Smith预估器补偿网络时滞, 同时运用模糊控制在一定程度上克服了传统Smith预估器对模型结构与参数的精确性过于敏感、鲁棒性差等缺点。仿真结果表明, 该方法可以使队列长度快速收敛到设定值, 同时维持较小的队列振荡, 尤其是在网络条件变化的情况下, 该算法优于传统PI控制、模糊控制和传统的滑模控制。     

Kinco智能伺服在玻璃行业的应用

玻璃倒角工艺是玻璃加工流程中的一个环节。本文主要介绍玻璃倒角的工艺,并重点关注此工艺中使用到的伺服系统控制模式。     

大时延系统的自适应控制方法与实现

本文着重讨论了 Smith 予佔控制结构在模型与过程参数失配情况下的特性。给出一种跟踪搜寻的自适应参数优化的算法。并以某实际玻璃生产线为背景,所取得的数学模型进行模拟仿真结果表明:本文提出的算法适用于具有噪声干扰及参数失配的大时延系统的实时控制。     

预估模糊控制在循环水加药控制中的应用

针对Smith预估控制对模型误差较敏感,适应对象参数变化较差的缺点,提出了一种Smith预估模糊控制方法,利用模糊逻辑实现被控对象模糊化,利用Smith预估控制对被控对象滞后环节进行补偿。以火电厂循环水加药控制为例,对该控制方法进行仿真和实际应用研究,结果表明该系统能有效地避免纯滞后环节在控制系统中带来的振荡现象,工程应用取得了理想的控制效果,为纯滞后、大惯性、模型不确定系统的控制提供了很好的解决方法。     

网络控制系统中基于时延辨识的模糊控制器研究

针对网络控制问题，建立包含变网络时延及网络传输丢包等的统一模型．提出基于允许误差阈值及最大时延等多重准则的网络调度算法．在被控对象模型已知的情况下，本文采用模糊控制器作为Smith控制的内模控制部分，同时将Smith预估环节与被控对象放在一处，减少了冗余信息的传输，补偿了网络时延．仿真结果说明该调度算法及控制方案对于模型精确已知的一类网络控制对象能取得较好的控制效果．     

时滞系统的LM-Smith神经网络控制器

针对Smith控制对时滞系统抗干扰性差的弱点,提出了一种基于神经网络辨识的LM-Smith控制器。该控制器在经典Smith控制中引入神经元模型,实时辨识时变被控对象,使预估模型能准确跟踪被控对象,实现对时滞环节的完全补偿。仿真结果表明该方法构造简单、准确性好、鲁棒性较强,改善了经典Smith控制的控制效果。     

用S7-200 PLC实现Smith预估控制

经典控制论中,对纯滞后生产过程的控制一般采用Smith预估控制算法;Smith预估控制算法基于系统辨识,由辨识结果Gp(s)e-τs设计预估控制补偿器Gp(s)(1-e-τs);采用Padé算法的一阶近似式逼近e-τs,利用S7-200 PLC实现Gp(s)(1-e-τs);实践证明,控制效果优于分段PID的控制效果;对整个实现过程给予阐述。     

Elman网络在Smith预测控制中的应用

Smith预测控制在实际应用中的难点在于很难得到实际系统精确的数学模型. 通过Elman网络拟合传统Smith估计器的模型误差, 并对其进行补偿. 实验结果表明, 这种基于Elman网络补偿模型的Smith预测控制充分利用了神经网络的非线性拟合能力, 只要对纯滞后环节精确建模, 就可以完全抵消纯滞后环节对控制品质及系统稳定性的不利影响. 这种方法使得Smith预测控制可以用于模型不易精确确定的系统.     

冷连轧AGC 系统的自适应Smith 广义预测控制

针对冷连轧AGC 系统存在较大的时间滞后以及对象模型参数时变的特点,提出了一种自适应Smith 广义预测控制算法. 该算法用Smith 预估器来克服滞后的影响,利用激光测速仪间接测量AGC 系统的滞后时间以修 正Smith 预估器的时滞部分模型,使用渐消记忆递推最小二乘算法在线辨识对象参数来修正Smith 预估器的非时滞 部分的模型,并根据辨识得到的对象参数设计自适应广义预测控制器代替传统Smith 预估算法中的PID 控制器. 仿 真研究表明,在模型失配及干扰的情况下,该控制算法仍然具有良好的控制性能和鲁棒稳定性能.     

制粒机温控系统设计与仿真

制粒机调质温度是现代饲料生产过程中的重要参数之一,必须控制在最佳值附近。而调质温度被控对象具有大时滞,非线性以及参数时变的特性。传统的Smith预估器难以取得良好的控制效果。针对上述问题,提出一种IMC-Smith预估控制算法,算法将Smith预估器与内模控制相结合,采用内模控制原理和积分平方差指标设计给定点追踪控制器。在Matlab平台上对IMC-Smith控制算法进行模型匹配和模型失配的仿真,仿真结果表明控制系统性能较常规Smith预估控制有较大的提高,证明了控制方案的有效性。     

基于STM32的恒温水浴温度检测与控制系统设计

针对石油产品运动粘度检测中恒温水浴温度的测量与控制,提出了一种基于PT100测温和高精度控温的系统,搭建了系统的硬件电路和设计了系统软件,并进行了实验验证。本设计采用STM32F407作为主控处理器,PT100传感器测量温度,三线制调理电路消除测量误差,24位A/D芯片进行A/D转换,12864液晶进行实时显示,并具有语音功能。测温部分采用查表与分段数学建模相结合的方法,能够计算得出较精确的温度值,由于在化工领域的温度控制中,被控对象具有纯滞后的特点,系统中控温部分采用PID算法和Smith预估算法相结合进行控制。实验表明,该系统温度测量精度可在0℃~100℃范围内达到±0.1℃,控制精度绝对误差不超过0.1℃,能够达到设计要求。结合了Smith预估的PID算法动态响应迅速,超调量小,稳定性好,明显优于普通的PID算法。     

基于自适应Smith算法的烧制窑温控策略

陶瓷、页岩砖、硅砖烧制过程中的烧制窑温度控制是过程控制研究主要课题.自适应Smith算法在对强扰动系统、大滞后温度系统的控制上有一定优势.该文提出一种自适应Smith算法,构成一种新的自适应Smith烧制窑温度控制策略.软件仿真及实际应用表明:该自适应Smith算法是一种有效解决温控问题的算法,抗干扰能力强,应用前景广...     

肿瘤热疗中温控系统的建模与仿真

热疗是近几年出现的一种治疗肿瘤的新方法,针对热疗温度控制对象的纯滞后特性,在具有一阶惯性环节的Smith预估器的基础上,结合模糊PID控制与模糊自适应Smith预估控制,提出了一种模糊Smith智能控制方法。在生物热传递方程的基础上,建立了典型的热疗数学模型。通过对此模型的仿真研究表明：模糊Smith智能控制方法改善了控制性能,使温度控制系统的鲁棒性和抗干扰性得到了显著提高。     

基于RBF神经网络与Smith预估补偿的智能PID控制

针对工业控制中普遍存在的大滞后现象,提出了一种将RBF神经网络算法和Smith预估补偿算法与传统的PID控制器相结合的智能RBF-Smith-PID控制策略。该方法利用RBF神经网络的在线学习、控制参数自整定能力,和Smith预估补偿对纯滞后系统的良好控制,有效地克服了常规PID控制的缺陷,提高了系统的鲁棒性和自适应性,对纯滞后系统起到了良好的控制。     

合成氨变换装置控制系统的研究和应用

介绍了一种合成氨生产过程中变换装置的自动控制系统.采用了带有可变时间参数Smith补偿器的变比值控制算法和基于极值控制的调优算法,使变换出口变换气一氧化碳含量的控制精度和蒸汽的消耗指标都达到了很好的水平.特别针对变换装置的反应延迟随工艺条件而波动变化大的特点,研究了可以自动设置和校正纯滞后时间的可变参数Smith补偿器,有效地提高了控制能力和控制精度.本变换控制系统已在多个合成氨厂应用,具有良好的使用效果.