基于SVM逆方法的球磨机制粉系统预测控制

根据球磨机制粉过程的特点及相应的动态数学模型,证明了系统的可逆性.进一步利用支持向量机(SVM)对非线性系统具有良好逼近能力的特性,通过其来辩识球磨机制粉过程的逆系统,可以很好解决球磨机制粉系统逆系统建模难的问题,将该逆模型与原系统串联可构成解耦后的伪线性复合系统.同时为了克服逆系统的建模误差,通过设计预测控制器对该复...     

基于阶梯式广义预测控制的钢球磨煤机负荷控制系统

在火电厂的钢球磨煤机中,磨煤机负荷具有大惯性、大滞后、非线性、时变性的特点,常规的PID难以取得很好的控制效果.本文设计了一种基于阶梯式广义预测控制算法的控制器,仿真结果表明,与常规PID控制器相比,该控制器具有良好的控制性能.此方法运用于某电厂#5炉制粉系统中,成功解决了磨煤机负荷难以投入自动的问题.实践表明,该方法是可行的,而且具有良好的市场推广价值.     

多值逻辑混合动态系统的Matlab仿真研究

模拟人的思维逻辑,分析人的思维在控制中的特点,同时融合基于泛布尔代数的逻辑控制器和基于模型的预测控制器的特点,提出一种多值逻辑混合动态系统,仿人逻辑预测控制器(HLPC).Matlab仿真表明,该控制器在模型匹配时性能良好,在模型失配时依然能满意运行,表现出响应快、鲁棒性强、超调量小的特点.该控制器结构简单、数学概念和物理背景清晰,可应用于工业控制领域.     

带有迭代学习外环的快速路入口匝道无模型自适应预测控制

针对快速路交通系统复杂时变以及难以建模的特点,首先,本文设计了基于无模型自适应预测控制的快速路入口匝道控制方案.其次,根据快速路交通系统具有重复性特点,本文在无模型自适应预测控制方法的基础上引入开环迭代学习控制,提出一种带有迭代学习前馈外环的无模型自适应入口匝道预测控制方案.相比无模型自适应预测控制方案,该方案可以利用迭代学习前馈控制器补偿系统可重复扰动,实现系统的完全跟踪.值得说明的是,预测控制器和学习控制器可以独立工作也可以联合工作.最后,文章给出了控制方案的收敛性分析,并通过交通流仿真验证了所提控制方案的有效性.     

氧化铝回转窑制粉系统磨机负荷的智能控制

氧化铝回转窑制粉系统采用回转窑余热产生的热风干燥煤粉时,由于热风温度低且变化频繁,常常导致制粉工况处于过负荷异常工况,出现"饱磨"故障,导致停磨,使负荷控制系统无法投入自动运行.本文提出了有规则推理的切换机制,在磨机负荷PI控制器和过负荷控制器之间进行智能切换.所提出的控制方法成功应用于氧化铝回转窑制粉系统,在热风温度低且变化频繁时,将磨机控制在出力最大的负荷范围内,避免出现故障工况.     

浊度大时滞过程的预测自抗扰控制器设计

待滤水浊度过程涉及复杂的物理、化学反应,具有明显的大时滞、不确定性和干扰多等特点,一直是制水行业公认的难控系统.针对其干扰多和不确定性特点,采用自抗扰控制来主动实时估计扰动并进行补偿;针对其大时滞特点,采用预测控制对输出提前预报来弥补大时滞系统中的信息不及时,从而得到一种既具信息预估又具主动补偿总扰动的预测自抗扰控制器.本文重点分析了预测自抗扰控制器的性能,给出了时滞系统在该控制器作用下的开环频率参数求取方法及简单实用的参数整定公式,最后将其与几种常见控制器进行了仿真比较.仿真结果表明:预测自抗扰控制器具有良好的抗扰恢复能力和设定值跟踪能力,且参数整定容易,具有简单、好用且有效等特点,为该控制器的工业化应用提供了积极的指导作用.     

多步预测性能指标函数下的神经网络逆动态控制方法

将预测控制与神经网络逆动态控制相结合,提出了多步预测性能指标函数下的神经网络逆动态控制方法。该方法用多步预测性能指标函数训练神经网络逆动态控制器的权值,使整个系统具有预测控制的特点,有比通常的神经网络逆动态控制快得多的响应速度和更好的响应性能。     

制粉系统抗扰动预测控制算法研究

为了提高火电厂制粉控制系统抗扰动的能力,在综合考虑制粉系统中各被控量历史输出和预测输出的基础上,提出一种改进的制粉系统多模型预测控制算法.该算法将对被控量偏差的比例、积分、微分作用引入到目标函数中,以改善系统动态调节过程,减小一次风流量和磨出口温度的波动,对于一次风的精确配风有重要意义.仿真结果表明,所提出算法能够提高制粉系统抗煤水分扰动的能力和工况大范围变动时的稳定性,实现制粉系统安全、稳定、经济运行.     

一种新型自调节灰色预测控制器

提出一种结合传统反馈控制方法和灰色预测控制的新型自调节灰色预测控制器，可对系统当前输出误差和预测系统输出误差进行合成形成一个综合误差，并用综合误差代替传统反馈控制方法中的实际误差项，这样控制器可根据系统当前和将来的响应来计算控制律．该控制器可根据预测精度来自动调整控制器参数，使控制器对系统响应具有适应性．仿真结果表明，与传统反馈控制方法相比，该控制器可获得更为优良的动态性能和鲁棒性．     

基于神经网络与多模型的非线性白适应广义预测解耦控制

针对一类非线性多变量离散时间动态系统,提出了基于神经网络与多模型的非线性自适应广义预测解耦控制方法．该控制方法由线性鲁棒广义预测解耦控制器和神经网络非线性广义预测解耦控制器以及切换机构组成．线性鲁棒广义预测解耦控制器用于保证闭环系统输入输出信号有界,神经网络非线性广义预测解耦控制器能够改善系统性能．切换策略通过对上述两种控制器的切换,保证系统稳定的同时,改善系统性能．同时本文给出了所提自适应解耦控制方法的稳定性和收敛性分析．最后,通过仿真实例验证了该方法的有效性．     

Optimal Decoupling Control Method and Its Application to a Ball Mill Coal-pulverizing System

The conventional optimal tracking control method cannot realize decoupling control of linear systems with a strong coupling property. To solve this problem, in this paper, an optimal decoupling control method is proposed, which can simultaneously provide optimal performance. The optimal decoupling controller is composed of an inner-loop decoupling controller and an outer-loop optimal tracking controller. First, by introducing one virtual control variable, the original differential equation on state is converted to a generalized system on output. Then, by introducing the other virtual control variable, and viewing the coupling terms as the measurable disturbances, the generalized system is open-loop decoupled. Finally, for the decoupled system, the optimal tracking control method is used. It is proved that the decoupling control is optimal for a certain performance index. Simulations on a ball mill coal-pulverizing system are conducted. The results show the effectiveness and superiority of the proposed method as compared with the conventional optimal quadratic tracking (LQT) control method.      

Multiple models and neural networks based decoupling control of ball mill coal-pulverizing systems

Using a ball mill coal-pulverizing system as a motivating/application example, a class of complex industrial processes is investigated in this paper, which has strong couplings among loops, high nonlinearities and time-varying dynamics under different operation conditions. Focusing on such processes, an intelligent decoupling control method is developed, where the effects of nonlinearities are dealt with by neural network compensations and coupling effects are handled by specifically designed decoupling compensators, while the effect of time-varying dynamics is treated by a switching mechanism among multiple models. The stability and convergence of the closed-loop system are analyzed. The proposed method has been applied to the ball mill coal-pulverizing systems of 200 MW units in a heat power plant in China. Application results show that the system outputs are maintained in desired scopes, the electric energy consumption per unit coal has been reduced by 10.3%, and the production rate has been increased by 8%.     

基于模糊神经网络的温度控制系统设计

实验室温度控制系统要求精度高,并且具有非线性、大惯性及数学模型难建立等特性,这使得用常规PID控制器以及一般模糊控制器无法很好地满足系统要求,而本文在一般模糊控制器的基础上,融合神经网络技术,设计出模糊神经网络控制器,它既有模糊控制鲁棒性好、动态响应好、上升时间快、超调小的优点,又具有神经网络的在线自学习能力,可以实现温度的智能控制,在实际应用中取得良好的效果。     

大滞后系统控制中专家-模糊PID方法的应用

为解决大滞后系统控制难度大的问题,设计了专家-模糊自适应PID控制器,这种控制器既具有模糊PID控制器高精度、稳定性、鲁棒性高的优点,又具有专家控制器进入稳定状态快的特点。对双容大滞后系统控制的仿真实验结果表明,该方法在动态性能上均优于单独采用模糊自适应PID方法,并且能够较快地进入稳定状态。     

磁悬浮系统的模糊自适应PID控制

针对磁悬浮系统开环不稳定、强烈非线性等特性,结合PID控制和模糊控制的优点,提出一种改进的模糊自适应PID控制方法(IFPID).将微分环节从模糊控制器中剥离出来,只对比例和积分参数进行模糊整定.设计时采用非线性模糊化,利用S-函数建立磁悬浮系统的非线性模型并进行仿真.仿真结果表明,IFPID控制系统的抗干扰和适应参数变化的能力都优于常规PID控制,具有较好的动态特性和稳定性.     

退火炉温度模糊PI控制器的设计与仿真

在退火炉控制系统中,常规的PID控制器及传统的模糊控制器难以达到理想的温度控制效果,针对常规PID控制器或者模糊控制器在控制具有非线性、纯滞后、时变特点的退火炉温度时存在的缺点,文中提出一种结合模糊控制器和PI控制器优点的模糊-Pl退火炉温度控制策略。文中对该模糊-PI控制器进行详细的设计,并用Matlab／Simulink软件对算法进行建模仿真,结果表明该控制器动态响应快、超调小、稳态精度高、鲁棒性好。模糊-PI控制器具有良好的控制性能,非常适合参数时变的大滞后退火炉控制系统。     

The preview control of a class of linear systems and its application in the fault-tolerant control theory

In the fault-tolerant control theory based on model following control, the desired signal of the control system is the output of a reference system. This paper is concerned with the design of the preview controller for a class of fault systems. A composite vector is introduced by including error vector, fault system state vector and reference system state vector. Then, we derived an augmented system from the known system equation, in which the reference input has equal status with the desired signal in the traditional preview control theory. Therefore, we can use the known theory to design the preview controller for the augmented system, then the preview controller of the original fault system can be obtained by the integration method. This paper strictly discusses the connection between stabilisation and detectability of the augmented system and the corresponding characteristics of the original system. Finally, by applying this theory to a real steam generator water level control system, it is found that the actions of the reference input preview and the fault signal preview can effectively eliminate the effect of the fault signal on the water level of the steam generator. The simulation shows the effectiveness of the controller designed.     

基于STM32的泵控马达恒速输出系统的设计

为实现泵控马达系统输出恒转速,建立了系统的液压工作原理,通过对泵控马达调速系统的整体控制设计,确定了以STM32单片机为核心的信号控制器.系统的控制器包括硬件部分和软件部分,从而使该信号控制器将PID控制与PWM信号输出相结合,通过调节控制电压调整变量泵的排量,以抑制外接转速波动影响,从而实现1500r/min恒速输出.通过搭建系统实验平台,对系统的调速特性进行实验验证,得到了系统控制电流与转速的关系,以及控制信号突变对系统响应的影响.最后验证了系统在转速扰动下的调速特性,结果表明本系统具有较好的调速能力,达到国家Ⅲ类发电要求.     

一种改进的模糊免疫反馈PID控制器

针对P型免疫反馈控制器不能克服动态干扰和消除静态误差的问题,利用模糊控制系统的非线性逼近能力,提出了一种将P型免疫反馈控制器同常规PID控制器进行混合联结的模糊免疫PID控制器的设计方法。该控制器通过免疫反馈控制规律和模糊控制规则在线调整控制器的参数。为了选择一组较优的控制器参数,用免疫算法在全局范围内对控制参数进行离线优化。仿真结果表明,该控制器较常规控制器具有更好的动态、静态特性。