鲁棒保护-时滞跟踪自适应控制及其在球磨机上的应用

本文介绍鲁棒保护-时滞跟踪自适应控制新方法,着重论述该方法在球磨机微机自控系统中的成功应用.实践和计算机仿真实验都一致表明:该方法成功而有效地解决了时变滞后系统的控制问题,克服了自校正调节器等方法的主要缺点,其实际工程应用效果令人十分满意.     

基于感知模糊自适应蚁群算法的非线性PID控制

随着系统复杂度的提高和对象不确定性因素的增加,为克服线性PID动态性能和稳态性能差的缺陷,分析了非线性PID控制器各控制参数对误差的理想变化过程,构造非线性PID控制器。由于增益参数大量增加,传统参数优化方法不再适用,在分析蚁群算法的基础上,提出了基于感知自适应蚁群算法,并加入模糊自适应信息素更新机制,用于优化非线性PID控制器的设计方法。通过仿真实验将该控制器与基于蚁群算法的非线性PID控制器和基于蚁群算法、Z-N法的PID控制器进行对比,并对控制性能和收敛性能进行了分析,结果表明该算法有效克服了传统蚁群算法收敛速度较慢、容易陷入局部最优而停滞的缺陷,该控制器具有更好的动态性能和稳态性能。     

具有间隙非线性系统的自适应控制*

本文对具有间隙非线性系统提出了自适应控制算法,在确定和随机情况下,控制算法都具有大范围渐近收敛性质,仿真结果表明该算法能有效地改善系统的控制性能。     

基于灰色预测PID球磨机负荷控制

为改善球磨机的负荷PID控制系统,提出了基于灰色预测PID控制的球磨机负荷控制方案。方案融合了灰色预测、常规PID控制这两者的设计思想;并将灰色预测在线应用,用其预测结果代替被控对象测量值进行控制运算。仿真结果表明,与传统的反馈方法相比,使用灰色预测PID控制器可得到更为优良的动态性能,具有鲁棒性好、跟踪快速等优点。     

基于神经网络的非线性自适应控制*

本文对非线性自适应控制的一个新领域－基于神经网络的非线性自适应控制（以下简称ＮＮＢＮＡＣ）的研究进展进行了综述，讨论了这一领域中存在的几个重要问题，然后指出了与这些问题相关的未来的研究方向。     

一类非线性系统的稳定神经网络自适应控制

利用神经网络作为非线性系统的模型，研究了一类非线性系统的神经网络自适应控制问题，设计出的自适应控制器具有如下的特点：（１）网络仅值是基于参考误差信号学习的投影算法来调节，这样可保证权值的有界性；（２）为了减小神经网络参数估计误差对跟踪误差的影响，提出了根据参考误差信号实时修正神经网络输入的方法。仿真结果对该控制方案进行了验证。     

MIMO非线性系统的直接自适应控制

本文给出模型未知多输入多输出非线性系统的一种动态线性逼近方法，提出了基于该线性化方法的自适应控制律。讨论了在一定假设条件下自适应控制律的收敛性。     

死区非线性系统的全局收敛自适应控制

本文通过引入一类新的目标函数，对死区非线性系统建立了全局收敛的自适应控制算法，该算法可用于最小相应和非最小相位系统，并具有渐近最优的控制效果。仿真实验表明本文算法具有良好的动态性能。     

一类非线性系统的自适应模型控制

对一类非线性不确定连续系统，提出了一种新的自适应控制方法。此方法用Ｔ－Ｓ模糊系统对未知函数进行逼近，引入Ｈ＾∞控制减弱外部干扰及逼近误差对输出跟踪误差的影响，证明了该方法可保证闭环系统稳定。仿真结果验证了此算法的有效性。     

异步电动机的非线性自适应控制

本文针对对磁场定向的ｄ－ｑ坐标系下的４阶包含机、电动力学的异步电动机的模型，运用非线性自适应的反馈线性化的控制方法，设计一个新近跟踪负载和转子电阻实际值的非线性辩识算法，一旦这两个未知常数被辩识，则可实现速度和磁链调节的解耦控制，仿真结果证明系统具有良好的稳、动态性能。     

球磨机制粉系统的解耦PID控制

中储式钢球磨煤机制粉系统具有多变量、强耦合、大惯性等特点,使用常规的PID控制回路进行控制无法取得理想效果。针对这种情况,本文提出了一种解耦PID控制策略。该方案在PID回路中加入解耦补偿器,以实现对多变量的解耦控制。仿真试验表明,该策略有效地解决了多变量的耦合问题,取得了较好的控制效果。     

自适应模糊控制在空气球运动系统中的应用

针对具有非线性和多扰动的空气球运动系统以及对快速定位的要求,采用了模糊PID控制方法,即基于ITAE最优控制的对量化因子和比例因子进行在线寻优的自适应模糊控制方法。在Matlab环境下建立了空气球运动系统的模型,进行仿真分析;并利用B＆amp;R公司的可编程计算机控制器（PCC）对整个方案的可行性进行了验证。仿真和实验结果表明,控制方案使系统的响应速度和鲁棒性都优于常规PID控制,达到了很好的控制效果。     

球杆系统自适应遗传PID控制

遗传算法全局寻优参数,但训练时间较长;PID控制算法简单,却难以控制非线性复杂过程.将自适应遗传算法和PID相结合,可有效地改善控制效果.通过建立球杆系统机械部分模型、角度模型和电机模型,得到整个球杆系统的数学模型;设计基于遗传算法的自适应PID控制器,通过在线整定控制器参数,提高球杆系统的控制性能.仿真实验结果证明了该算法的控制效果良好,适应能力较强,具有算法简单、参数整定容易等优点.     

专家控制在球磨机中的应用

中储式球磨机制粉系统是一个大迟延、强耦合的多变量非线性时变系统。针对强耦合多变量的特性,提出一种新的解耦方法——利用专家控制器代替前馈补偿器进行补偿解耦。介绍了专家控制器的制定过程,并应用于球磨机制粉系统中。仿真结果表明：该方法具有较好的解耦能力,动静态特性及鲁棒性。     

模糊PID在高精密球抛光机床压力控制中的应用

针对高精密球体抛光机床压力加载控制中,存在的加压精度低、抗干扰能力差等问题,提出了基于模糊PID控制策略的压力加载控制系统;分析了抛光机床的加压装置,并对机床整体控制系统进行设计;针对高精密抛光机床加压过程中存在的滞后性、非线性及时变性等特点,分析模糊PID控制器的设计过程及其软件实现;静态加载实验表明,运用模糊PID的控制系统可将静态加压误差控制在1％以内;同时,动态加工实验表明,动态误差可控制在4.2％以内;将模糊PID控制方法运用于高精密球体抛光压力控制中,提高了压力加载精度和稳定性,在实际加工中有较好的运用效果.     

基于结构分散化控制的球磨机制粉系统控制与仿真

按照球磨机制粉过程运动特性的基本因果关系,建立一种球磨机制粉过程的结构分散化模型,它由6个单元模型、3条因果链和4支链间关联的模型构成.以该模型为基础,设计球磨机制粉过程的预估系统,它拥有单元预估系统、基本关联模型和依托因果链的预估信息传递模型,保证在子系统设计预估算法,仍然能够获得对整体系统运动特性的满意预估.设计球磨机制粉过程的控制系统,它包含单元控制系统和依托因果链的控制指令传递模型,保证在子系统设计控制算法,仍然能够获得对整体系统的期望控制性能.该新型控制系统应用于球磨机制粉过程控制,具有良好的稳定性、抗干扰和容错能力.     

基于改进遗传算法的磨煤机模糊控制系统

针对火电厂制粉系统中的钢球磨煤机由于具有纯滞后、大惯性、数学模型难以建立等特点采用数值型模糊控制器,使用伪并行遗传算法对其调整因子、量化殷子和比例因子进行优化,提出了一种适用于多变量对象的适应度函数,同时对交叉和变异算子进行分析和改进,仿真实验结果表明经过优化的模糊控制器具有较好的鲁棒性和抗干扰性。     

水泥磨负荷控制系统研究及应用

在分析水泥粉磨系统运行特性的基础上，以水泥球磨机的最佳负荷状态为控制目标，通过在线自寻优算法确定水泥磨的最佳料位，并以分段控制的思想为指导。采用Fuzzy-采样PI算法调整水泥磨的入料量，控制磨机长期稳定在最佳运行状态。在控制系统的硬件和软件实现上，充分利用水泥厂现有DCS的可扩展性，降低了系统的成本。采用磨音传感变送器测量水泥磨机的实际存料量，克服了料位测量的难题。现场运行表明．该控制系统在提高水泥产量、节能降耗及确保水泥质量等方面均取得了满意的效果。