含油污水过滤系统的智能解耦适应控制

本文根据污水处理系统的可建模型，工艺设计需求和经验运行规律，设计了智能解耦适应控制系统，运行实践表明，系统性能良好。     

液压活套多变量系统的建模及积分变结构控制

为了实现热连轧中活套高度与张力系统的解耦控制, 需对具有非线性、强耦合、不确定、多约束特性的活套系统建立工程上适用的数学模型. 通过对活套系统动态耦合过程的分析, 在工作点附件, 结合伺服阀和液压缸的模型, 建立起液压活套系统的动态数学模型. 采用积分滑模变结构多变量解耦控制策略以减弱系统的耦合影响, 提高控制效果. 仿真结果验证了本算法的有效性, 表明解耦后的活套控制系统可获得更好的控制效果.     

热带钢轧机活套多变量系统的控制

本文在传统活套控制研究的基础上，建立了活套支持器的多变量数学模型，并讨论了活套多变量系统控制方法。文中用实例说明了其基本性能，进行了仿真研究。结果证明，这种多变量控制系统实用、易行，在应用中可以得到良好的控制效果。     

多变量非线性厚度–活套系统的鲁棒逆控制

针对典型的多变量、强耦合、不确定厚度–活套非线性系统, 提出了一种基于逆系统理论的非线性解耦鲁棒控制策略. 建立了厚度–活套非线性系统动态模型, 应用该策略实现了厚度–活套系统的反馈线性化解耦, 并针对伪线性系统的未建模动态和外界干扰推导了保证厚度系统鲁棒稳定性和鲁棒性能的约束条件, 设计出抗干扰、鲁棒性强的反馈控制器. 仿真效果表明鲁棒逆系统策略对厚度–活套多变量强耦合非线性系统控制的有效性.     

多变量非线性厚度-活套系统的鲁棒逆控制

针对典型的多变量、强耦合、不确定厚度-活套非线性系统.提出了一种基于逆系统理论的非线性解耦鲁棒控制策略.建市了厚度-活套非线性系统动态模型,应用该策略实现了厚度-活套系统的反馈线性化解耦,并针对伪线性系统的未建模动态和外界干扰推导了保证厚度系统鲁棒稳定性和鲁棒性能的约束条件,设计出抗干扰、鲁棒性强的反馈控制器.仿真效果表明鲁棒逆系统策略对厚度-活套多变量强耦合非线性系统控制的有效性.     

多变量系统解耦现状的分析

介绍了传统解耦、自适应解耦、智能解耦和非线性及鲁棒解耦等方法,分析了各种解耦方法存在的问题并叙述了应用情况,指出解耦控制是控制领域研究的热点问题,最后对多变量解耦控制的研究进行了展望,并指出寻求简单易行的解耦方法或融合解耦诸算法是解决工程实际的有效途径.     

多变量双线系统的自校正解耦控制

对多变量双线性系统提出了一种自校正解耦控制算法,该算法具有全局收敛性并能确保闭环系统的稳定性,仿真实验表明了其算法的有效性.     

一种热连轧活套多变量控制方法及仿真分析

针对双输入双输出耦合活套控制系统,提出了一种新的多变量控制方法。该方法将活套控制问题视为双输入双输出随动系统渐近跟踪问题,通过建立活套控制系统状态空间模型,采用多变量极点配置方法配置活套控制系统的期望闭环极点,以实现期望性能指标。该方法计算简单,物理概念清晰,克服了常规解耦控制器设计复杂,计算繁琐的弱点。仿真结果表明,系统不仅具有较好的动态性能和稳态性能,而且有很强的鲁棒稳定性。     

活套高度和张力系统的神经网络自适应解耦控制

通过对活套系统动态耦合过程的分析,在工作点附近,以实际热轧现场数据为依据,建立控制对象的动态数学模型．提出了BP—RBF神经网络自适应控制策略以减弱系统的耦合影响,证明了所设计的控制器能确保闭环系统渐近稳定．最后的仿真结果验证了本算法的有效性,表明解耦后的活套控制系统可获得更好的控制效果．     

热连轧活套系统的自抗扰控制

鉴于热连轧活套系统的典型特性:多变量、非线性和强耦合,使其控制相对复杂.采用角变化法得出张力力矩表达式,并通过对活套套量和张力力矩关系式进行增量化,得出活套系统数学模型.采用自抗扰控制技术,应用扩张状态观测器实时估计扰动,将活套套量和张力的耦合归结于对系统的"总扰动"的一部分进行估计并给予补偿.仿真表明,相比于PID控制算法,此算法具有可行性和有效性.     

Multivariable Intelligent Decoupling Control System and its Application

Many industrial processes have compositive complexities including multivariable, strong coupling, nonlinearity, time-variant and operating condition variations. Combining multivariable adaptive decoupling control with neural networks, this paper presents a multivariable neural network-based decoupling control algorithm. This control algorithm is integrated with distributed control technique and intelligent control technique, and a three-leveled intelligent decoupling control system consisting of basic control level, coordinating control level, and management and decision level is developed. The configuration and function of the control system are discussed in detail. This system has been successfully applied in ball mill pulverizing systems of 200MW power units, and remarkable benefits have been obtained.     

Multivariable Intelligent Decoupling Control System and its Application

Many industrial processes have compositive complexities including multivariable, strong coupling, nonlinearity, time-variant and operating condition variations. Combining multivariable adaptive decoupling control with neural networks, this paper presents a multivariable neural network-based decoupling control algorithm. This control algorithm is integrated with distributed controltechnique and intelligent control technique, and a three-leveled intelligent decoupling control system consisting of basic control level, coordinating control level, and management and decision level is developed. The configuration and function of the control system are discussed in detail. This system has been successfully applied in ball mill pulverizing systems of 200MW power units, and remarkablebenefits have been obtained.     

特征轨迹法解耦活套高度和张力控制系统

针对板带热连轧机活套高度和张力控制系统，给出一种新的多变量解耦控制策略．利用特征传递函数的轨迹来判定闭环系统的稳定性．利用失配角度曲线来检验系统的关联性．采用特征轨迹方法设计出的解耦控制器在最大程度上减弱了活套高度和张力控制系统的关联．最后，用Matlab中的系统仿真工具箱Simulink对活套多变量控制系统进行仿真实验，结果表明解耦后的活套控制系统可获得更好的控制性能．     

基于微分几何的带钢热连轧活套解耦控制

带钢热连轧机活套系统是一个耦合的多输入多输出的非线性系统。针对活套系统的解耦控制问题,提出了基于微分几何的解耦控制方法。微分几何方法利用微分几何中的局部变换来研究系统的基本特性,是处理非线性多变量系统解耦问题的有效数学工具;建立了活套系统的数学模型,利用微分几何方法,通过非线性状态反馈对热连轧活套进行了解耦控制,并针对活套系统实例进行了仿真研究。仿真结果表明,该控制算法具有较好的解耦效果,有效地提高了活套系统的控制效果。     

多变量自学习动态解耦控制

针对多变量系统提出自学习动态解耦控制算法 ,该控制算法设计简单 ,具有较好的动态和静态性能 ,能实现在线实时动态解耦。     

焙烧烟气温度的建模与多变量解耦控制

阳极焙烧烟气温度是一个耦合的非线性的多变量控制时象,是提高电解铝生产质量和效率的主要参数,为实现其精确控制,依据现场实际测得的温度数据,辨识出烟气温度的控制模型.以此模型为初始预测模型,提出了一种多变量预测函数解耦控制方法.仿真研究了焙烧烟气温度解耦控制的有效性,与原有的焙烧烟气温度PID控制方法进行了实际应用比较.仿真和应用比较结果表明,这种控制方法的控制精度和鲁棒性优于原有的PID方法,具有很好的控制效果.     

带钢热连轧活套系统的NNMSAC解耦控制

针对现代带钢热连轧中活套系统的解耦控制问题,提出了基于神经网络简单自适应多变量解耦控制方法（NNMSAC）。该方法运用简单自适应理论结合了神经网络技术用于多变量系统。着重描述了该控制算法的结构和原理,给出了参数选择原则和设计方法,并针对活套系统实例进行了仿真研究。仿真结果表明,这种控制算法具有实现简单,解耦效果好的特点,有效地改进了活套系统的控制效果。     

多变量解耦控制方法

介绍了用于多变量解耦控制的自适应解耦控制和模糊解耦控制两种方法;说明了各种解耦控制方法的特点、应用情况及效果;对各种方法解耦程度进行了评价,同时分析了其对系统的影响。并就多变量PlD自适应解耦控制方法进行了仿真,仿真结果表明了该方法的有效性;最后提出通过传统控制方式的重新组态来解决多变量解耦控制的难点的设想。