IGPC在循环流化床锅炉控制系统中的应用设计

循环流化床锅炉因其具有大扰动、多参数、强耦合、非线性等特点,使用常规控制理论很难建立其数学模型。针对这一问题,采用隐式广义预测控制算法和在线辨识自适应控制结合的方法。利用Matlab在线仿真及实验数据结果均表明了控制效果的可靠性,与传统的广义预测控制相比,隐式广义预测控制具有更好的求解效果,且弥补了传统广义预测控制计算量大的缺点。用Matlab绘制的隐式广义预测控制GUI图进一步简化了工业系统中使用广义预测控制的难度。     

混沌系统的自适应函数投影同步与参数辨识

为了实现两未知参数混沌系统的同步控制与参数辨识,采用自适应函数投影同步控制策略,基于李亚普诺夫稳定性原理,设计了实现参数未知、不同初值的两同构或异构混沌系统同步的控制器和参数自适应控制律,给出了实现同步的控制参数的取值范围,分析了控制参数对同步系统性能的影响规律.以最新提出的单参数简化洛仑兹混沌系统模型为研究对象,采用Matlab/Simulink进行动态仿真研究,表明了理论分析的正确性和同步控制与参数辨识方法的有效性.     

永磁同步电机系统的无速度传感器研究

为了提高永磁同步电机系统的抗干扰能力,提出一种无速度传感器方法,用于速度辨识.将滑模(SM)变结构控制与模型参考自适应系统(MRAS)方法相结合,选取电机本体作为参考模型,利用逆变器输出的电压和电流,构建基于磁链方程的可调模型,利用两模型误差运用SM变结构方法辨识速度.在Matlab仿真平台对无速度传感器方法进行了分析,研究结果表明:所提出的无速度传感器方法具有较好的动静态性能,可以实现对速度的准确辨识.     

直接辨识扰动模型的内模极点配置自适应控制

给出了直接在辨识器中估计扰动模型和过程模型参数的算法,扰动模型用于极点配 置自适应控制,根据内部模型原理消除未知确定扰动.由于使用了与常规方法不同的观测向 量,因而省去了分离扰动模型的计算过程.这种方法可适用于多个扰动频率的情况,且辨识器 的阶数不超过常规辨识器.分析了参数的可辨识性和系统的稳定性.     

基于LabVIEW的神经网络自适应逆控制系统

目前基于人工神经网络的非线性自适应逆控制研究主要集中在Matlab仿真研究方面,无法直接推广为实际应用。为此,采用基于LabVIEW的动态神经网络非线性自适应逆控制方法,首先在LabVIEW中建立动态神经网络结构及在线学习算法,并依此建立非线性对象的辨识器和逆控制器等模型;然后构建完整的非线性对象自适应逆控制系统,并在LabVIEW环境中通过仿真验证了系统性能。通过配置相应的数据采集设备,该系统可以直接推广为实际应用。     

单变量系统建模与控制器设计的软件实现

工业过程对象一般可用带时间延迟的低阶单变量系统描述.针对工业控制对象,设计了一个新的软件,该软件从系统辨识得到控制对象模型,根据辨识模型进行PID控制器的设计,可指导手动控制器参数调节.该软件用Matlab实现系统辨识、控制器设计算法和GUI图形界面,可独立于Matlab运行;并在模型阶辨识准则、带时间延迟一阶模型近似、PID控制器设计饱和环节和非线性环节三个方面提出了新的方法.仿真结果表明,该软件设计的控制器具有良好的控制效果.     

一种直接多变量自适应解耦控制算法

本文将广义最小方差控制策略和前馈控制策略结合进来,提出了解耦控制器并讨论了如何采用修改最小二乘辨识算法和直接方案对具有任意延时结构的一般随机多变量系统实现自适应解耦控制,本文还证明了所提出的自适应算法即使用于开环不稳定或非最小相位系统也具有整体稳定性和收敛性。     

自适应插补控制器及其在时变系统中的应用

为提高时变系统的稳定性和精度,提出了基于在线参数辨识的自适应插补控制方法.首先,采用传递函数的即约分解方法,利用Bezout等式,导出了针对时变参数系统的插补控制器,并证明了插补控制系统的稳定性.这种插补控制器还可改形为常用PI形式,以方便工程上的应用.其次,引入在线辨识方法,构造出自适应插补控制器.最后,将自适应插补控制器应用于参数时变的胶带压延机厚度控制系统中,通过仿真证明了控制的有效性.     

自适应超混沌系统修正广义同步及其电路实现

运用自适应控制方法,实现超混沌Chen系统的同结构投影同步,并能辨识出响应系统的未知参数。首先通过采用MATLAB进行数字仿真,表明该自适应控制方法的可行性以及系统的参数辨识作用。其次利用EWB仿真设计模拟电路,结果与MATLAB的仿真结果相吻合,从而进一步证明了该自适应控制方法的有效性和系统参数辨识方法。     

基于SVM算法的碟形水下机器人姿态预测方法研究

碟形水下机器人的运动控制过程是非常复杂的,涉及到很多影响因素,并且是一个非线性控制过程,其姿态控制过程的系统模型的辨识对于实现机器人精确的控制和不同水文环境的自适应预测控制有着重要意义。因支持向量机(SVM)算法经过严格的数学推导,且在非线性等方面的良好表现,提出了将SVM算法用于碟形水下机器人模型的辨识,并设计了一组基于SVM的多输入多输出系统辨识器,可针对控制量进行姿态变化预测。通过在水池中测试的实验数据进行辨识和预测。实验验证预测的均方差不超过0.004,实验结果验证了该算法对碟形潜水器的姿态运动控制系统的辨识与预测有着良好的效果。     

参数不确定离散随机系统的加权多模型自适应控制

研究离散时间参数不确定的线性随机系统的加权多模型自适应控制(Weighted multiple model adaptive control, WMMAC)问题,采用一种改进的加权算法,在模型输出误差可分的情况下,可以保证其收敛性;然后在加权收敛的前提下, 借助虚拟等价系统的概念和方法证明了此类加权多模型自适应控制系统的稳定性和收敛性.本文所采用的分析方法和结论不依赖于局部控制策略和加权算法的具体形式, 而只取决于它们的某些属性.最后,基于Matlab对相应的加权多模型自适应控制系统进行了仿真,仿真结果验证了加权算法的收敛性和闭环控制系统的稳定性、收敛性.     

Recursive functional series modeling estimators for identificationof time-varying plants-more bad news than good?

The properties of a class of recursive estimators-the exponentially weighted functional series modeling estimators-are discussed. These estimators can be used, e.g. in adaptive prediction or control applications. It is argued that there exists a relationship between the amount of information about time-varying system parameters, which is available a priori, and the robustness of the identification algorithm based on such prior knowledge. The more specialized the estimation algorithm is, the less reliable it might be under nonstandard conditions. This is the reason why simple algorithms such as exponentially weighted least squares have to be recommended as if no information about the system nonstationarity is available in advance     

变论域自适应模糊PID控制系统仿真与应用

由于电液伺服系统具有非线性、时滞性等问题,自适应模糊PID控制方式仍难以精确控制马达转速,故设计了变论域自适应模糊PID控制算法。通过设计合适的伸缩因子,将变论域与自适应模糊PID控制相结合,该算法可以精确控制电磁比例阀的流量进而控制马达的转速。将PID控制、模糊控制、自适应模糊PID控制和变论域自适应模糊PID控制算法进行Matlab仿真,结果表明：变论域自适应模糊PID控制具有响应快、无超调、稳态误差基本为零的特点。通过可编程控制器实现了模糊PID控制与变论域自适应模糊PID控制算法在电液伺服系统中的应用,实验数据表明,变论域自适应模糊PID控制更加精确,符合工业控制要求。     

适应性模糊控制系统的研究

本文基于参考模糊集建模方法，给出了模糊模型在线辨识方法，并按模糊模型求取模糊控制规则，实现了模糊自适应控制。仿真研究结果表明该方法是有效的。     

Recursive identification for Hammerstein–Wiener systems with dead-zone input nonlinearity

A new recursive algorithm is proposed for the identification of a special form of Hammerstein–Wiener system with dead-zone nonlinearity input block. The direct motivation of this work is to implement on-line control strategies on this kind of system to produce adaptive control algorithms. With the parameterization model of the Hammerstein–Wiener system, a special form of model estimation error is defined; and then its approximate formula is given for the following derivation. Based on these, a recursive identification algorithm is established that aims at minimizing the sum of the squared parameter estimation errors. The conditions of uniform convergence are obtained from the property analysis of the proposed algorithm and an adaptive setting method for a weighted factor in the algorithm is given, which enhances the convergence of the proposed algorithm. This algorithm can also be used for the identification of the Hammerstein systems with dead-zone nonlinearity input block. Three simulation examples show the validity of this algorithm.     

变风量空调末端(VAV BOX)系统的辨识

介绍了变风量空调末端VAV BOX的基本结构和控制原理,运用最小二乘法,对变风量空调末端控制系统的两个未知模型(风阀模型和房间模型)分别采用了开环辨识和闭环辨识两种方法进行系统辨识,并用Matlab进行了模型的仿真验证。建立的模型可以根据不同房间的具体情况实现单独控制,以达到节能舒适的目的。     

基于阶跃响应曲线特征的线性系统辨识方法研究

针对阶跃响应法建模的局限性,提出一种基于阶跃响应曲线特征的线性系统辨识方法。高阶线性系统可由多个一阶与二阶典型环节并联而成,分析典型环节各参数对曲线形状影响的规律,并依据其调整各参数值,以典型环节并联模型的拟合曲线逼近实际的阶跃响应曲线,从而得到系统的传递函数。另外,借助Matlab图形用户界面（GUI）平台,开发了辨识软件以验证该算法的正确性与可行性,实验结果表明,该方法辨识精度高,对于复杂控制系统建模具有一定的参考性。     

参数不确定的广义Lorenz系统的同步研究

针对参数不确定的广义Lorenz混沌系统,提出一种新的自适应反馈同步方法。利用Lyapunov稳定性理论,设计了参数不确定的广义Lorenz混沌系统的自适应反馈同步控制器,并给出了参数自适应律的解析式。理论上证明了所设计控制器的正确性,并通过Matlab进行仿真实验,成功地实现了系统状态同步和系统不确定参数的辨识。数值仿真结果验证了所提出方法的可行性和有效性。该方法同步建立时间短,同步精度高,对系统初值没有特殊要求。     

一种改进的不确定性时滞系统控制算法

针对工业控制过程中普遍存在的不确定性时滞系统的控制问题,提出自适应鲁棒控制器与Smith预估器相结合的控制策略。用Matlab软件对该算法进行了仿真研究。并在电控柴油机系统中进行试验研究。仿真和实验结果表明该算法控制效果良好,解决了由不确定性和时滞性引起的系统不稳定问题,且易于实现。