一类化工过程多变量系统的自适应非线性预测控制

针对化工过程的一类多变量非线性系统,提出了一种自适应非线性预测控制(ANMPC)算法。在采用递归最小二乘法进行预测模型参数在线辨识的基础上,将系统的静态非线性关系用一个反向传播(BP)神经网络稳态模型来表示,通过稳态模型求得的动态增益来进一步校正预测模型的参数。详述了ANMPC控制器设计步骤,通过在一个多变量pH中和过程中的仿真验证了本算法的可行性和有效性。     

新型模糊预测PID控制在pH中和过程中的应用

利用自适应学习算法及模糊推理方法在线修正pH过程所得的局部线性化模型,同时基于广义预测控制(GPC)的思想和离散PID算法的相互关系,提出了一种以预测控制这类先进控制方法为思想,以经典PID控制为实现的新型控制器。其中,控制器的参数通过GPC与PID的相互关系递推计算得到。仿真研究表明本文所提出方法的可行性和有效性。     

模糊自适应PID控制在水泥生产中的应用

水泥生产是一个复杂的化学过程,具有大惯性,滞后等特点。由于AQC炉对水泥生产的影响及水泥生产的滞后性,传统的PID控制难以有效的实现对水泥二次风和三次风温度的控制。针对这一情况,提出一种模糊自适应的控制系统,显著提高了系统的跟踪和抗干扰性。     

自适应模糊PID控制在陶瓷压机布料系统液压调速中的应用

受外界环境的影响,陶瓷压机布料系统采用电液比例阀控制液压调速具有非线性、时变性、磁滞性等特点,常规PID控制和常规模糊控制对布料系统的小车速度控制效果不够理想。本文设计了一种自适应模糊PID控制器,通过仿真结果表明,这种自适应模糊PID控制器既具有模糊控制灵活、响应快、适应性强等优点,又具有PID控制精度高的特点,它改善了布料系统速度的控制效果。     

模糊神经网络控制在二阶液位控制中的应用

以化工生产中典型的二阶液位控制为背景,针对大多数控制系统中存在的强耦合性,提出模糊神经网络控制(FNNC)与传统PID结合的FNNC-PID复合控制方法.对模糊系统构成、网络层的输入输出关系、网络学习算法等方面作了详细描述.该方法已成功地应用于二阶非线性液位控制系统.     

浅谈自适应控制在纯碱生产过程中的应用

1问题的提出我厂是以氨碱法生产纯碱、年产100万吨的过程装置,原设计过程控制主要是以电动Ⅲ型仪表构成。近年来,随着微电子技术和信息技术的高速发展,我厂自2000年以来相继对热电、重碱、石灰、煅烧、压缩5个主要工序的仪表实施了DCS化,使生产装置基本实现了生产过程最佳化,系统控制智能化,操作性能柔性化。为实现生产过程最优化,系统控制智能化,我们在主要工序中影响产品质量的关键参数控制上引入了新型控制系统———自适应控制。例如:锅炉水位控制、热负荷控制、碳化塔反应温度及转化率控制、重灰水合机水碱比值控制等等。由于这些生…     

化工过程强非线性系统的变模型自适应预测控制

提出一种变模型自适应预测控制算法 ;基于非线性状态空间模型 ,通过每步在当前工作点 (非平衡点 )线性化获得线性化子模型 ,以此进行状态反馈预测控制 ,线性化子模型随工作点变化 ,且不限于平衡点。通过pH值控制的对比仿真实验 ,证明其对强非线性过程的控制效果优于传统的多模型预测控制。最后分析讨论了该控制算法存在的几个重要问题 ,并指出与之相关的未来研究方向     

基于模糊滑模迭代的注射机液压系统控制

注射机液压控制系统是一个非线性、大时滞性、时变性的复杂过程,传统PID控制精度较低、灵敏性较差,为此设计了一种模糊滑模迭代的注射机液压控制器。其中迭代学习控制算法用于实现目标值的跟踪;滑模控制器采用液压系统的偏差及其变化率对滑模输出进行模糊化和解模糊化处理;通过实时控制调节迭代学习控制器的增量得到理想的控制效果。仿真结果表明,与传统PID控制方法相比,模糊滑模迭代控制算法超调量小、调节速度快,能够满足注射机液压系统控制精度与鲁棒性的要求。     

模糊自适应控制算法在配料系统中的应用

介绍模糊自适应控制算法在配料系统中的应用。模糊自适应控制器以误差E和误差变化量Ee作为输入,可以满足不同时刻E和Ee对PID参数自整定的要求;利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改,消除了生产过程中人为因素的影响,提高了产品质量的均一性和稳定性。     

基于控制规则调整的自适应模糊控制器

工业对象大多是具有非线性、大时滞、高阶次的复杂对象 ,常规的控制方法往往难以适应这些对象的变化。文中提出了一种自适应模糊控制器 ,它能在控制过程中不断调整和修改控制规则 ,以适应对象和环境的变化。对控制方法与常规PID控制、Smith预估控制、基本模糊控制进行了仿真比较。仿真曲线表明 ,自适应模糊控制器的控制性能明显好于其它 3种控制方法     

核反应堆稳压器水位和压力控制系统研究

利用前馈补偿控制方法实现水位和压力系统的解耦后,利用模糊自适应PID控制方法对系统进行控制。仿真结果表明：稳压器水位和压力的稳态性能都得到了较大的改善。     

分散模型跟踪滑模控制器在陶瓷取坯机械手中的应用

首先从理论上研究了一类非线性大系统的分散自适应滑模控制方案 ,通过理论分析证明了该分散自适应滑模控制系统是全局稳定 ,跟踪误差可收敛到零的一个邻域内。针对现有的陶瓷取坯机械手在运行过程中出现的位置误差大、不稳定等问题 ,采用滑模控制对陶瓷取坯机械手进行了仿真应用 ,收到了良好的效果。     

高阶滑模控制及其研究现状

高阶滑模控制器的研究已经成为解决抖振问题的热点。总结了目前高阶滑模控制研究的成果,归纳了它在国内外的应用,并探讨了发展趋势。     

连续搅拌釜式反应器的鲁棒最优控制

针对一类带不确定性的连续搅拌釜式反应器,提出基于滑模控制理论的鲁棒最优控制算法。输入输出线性化方法用于线性化对象模型,假设系统的不确定因素有界,滑模面采用积分型滑模面以确保系统稳态误差为零,将线性二次型理论用于等效控制律的设计中,保证了系统的性能指标最优,自适应滑模切换控制增益的选取在降低系统抖振的前提下补偿了系统的不确定因素及外部扰动,实现了控制器的鲁棒最优。通过仿真实验表明,提出的控制器对匹配的不确定性因素及外部扰动具有鲁棒性,且闭环系统的性能指标最优。     

锦纶聚合釜温度模糊自适应PID控制系统研究与仿真

锦纶聚合釜温度具有非线性、大滞后等特点,使用传统PID控制器的控制效果不够理想。在建立聚合釜温度数学模型的基础上,采用模糊算法与PID控制相结合的模糊自适应PID控制算法,实现PID参数自整定,提高控制精度。基于MATLAB平台构建釜温控制系统模型,仿真结果表明所提模糊自适应PID控制算法效果优于传统PID控制。     

参数不确定非线性系统切换控制

针对一类含有不确定参数的非线性系统,基于其参数的不确定范围,设计多个滑模变结构控制器。在此基础上,基于一给定的指标切换函数构造切换控制器。在确保系统Lyapunov稳定性的前提下,被控对象的控制器按照预先设定好的切换条件,在多个控制器之间相互切换,从而极大地改善系统的瞬态响应。以工业机器人手臂为研究对象,针对机器人手臂运动方程构造滑模变结构控制器,并设计以输出误差为自变量的指标切换函数,基于此切换函数构造切换控制器,使机械手的控制器在多个控制器之间进行切换。针对不同的参数变化范围,研究切换控制的有效性。多个仿真实例表明切换控制能极大地改善控制品质。     

一种改进的滑模控制方法在非线性不确定系统中的应用

对传统滑模面设计方法进行了改进,引入滑模面斜率,将其应用于一类非线性不确定系统,并基于此设计滑模控制器,其控制目的是使非线性系统在存在不确定及干扰时,系统输出依然能够很好地跟踪参考输入,理论证明该设计方案是可行的。另外还对该系统进行了稳态误差计算,分析了滑模面斜率及边界层厚度对稳态误差的影响,通过理论计算与分析,找到了一种方便简单的减小误差的方法,同时还可更进一步抑制抖振,使系统具有更强的鲁棒性能。仿真实例表明,文中提出方法是正确有效的。     

低速摩擦伺服系统的模糊切换滑模控制研究

建立伺服系统的摩擦模型,针对高精度伺服系统易受测量延迟及测量噪声等不确定性干扰因素的影响．提出基于模糊切换增益调节的变结构控制策略,并用Lyapunov方法分析了滑模控制的稳定性。最后通过仿真,证明该策略有效削弱了抖振,系统鲁棒性得到提高。     

化学反应器的神经元自适应观测和非线性控制

提出了一种基于神经网络的自适应观测和非线性控制策略,证明了自适应观测器的收敛件和非线性控制系统的稳定性,将其用于连续搅拌釜式放热反应器的浓度控制。根据可在线测量的反应温度,在线估计不可在线测量的反应物浓度和辨识Arrhenius指前因子,并利用重构的状态信息设计出带约束的非线性控制策略。仿真结果表明,观测器/控制器的组合提供了满意的闭环特性,证实了本文方法的有效性。