大时滞系统的一种模糊-Smith控制

该文分析了采用常规模糊控制的大时滞系统控制性能不佳的原因,研究了一种适合大时滞系统的模糊-Smith控制策略。仿真实验表明,该模糊-Smith控制算法具有较好的性能,且对于时滞参数大范围变化的系统具有良好的鲁棒性。     

基于改进型灰色预测大时滞过程的自适应PID控制研究

针对传统PID控制对大时滞控制效果不佳的情况,提出一种基于改进灰色预测模型的自适应PID控制系统。采用等维新信息、改变初始条件和精指数拟合法对G（1,1）模型进行改进,将改进后的G（1,1）模型与传统PID结合,组成灰色预测控制系统。用预测结果代替被控对象测量值,克服了大时滞系统控制效果不能及时反馈的不足,并在控制运算中,沿二次型性能指标的负梯度方向对加权系数进行在线修改,实现了自适应PID的优化控制。仿真结果表明了该预测控制算法的响应速度快、鲁棒性强,有较好的适应性。     

非线性时滞系统自适应模糊动态面控制

针对含完全未知时滞的不确定非线性系统的控制问题,提出了一种自适应模糊动态面控制方案.首先采用模糊逻辑系统逼近系统的未知时滞函数,进而用参考信号代换逼近器输入中的未知时滞信号,取消了对未知时滞常作的假设,摆脱了控制器构造对时滞假设条件的依赖性.模糊逼近和时滞代换产生的误差则采用自适应边界技术处理.基于Lyapunov-Krasovskii泛函,证明了闭环系统所有信号半全局一致最终有界,通过调节设计参数可以实现任意的跟踪精度.仿真实例进一步说明了该方案的可行性.     

基于自适应内模控制的时滞系统的仿真研究

工业过程中很多的控制对象都存在着大迟延现象,而常规的PID控制器难以解决,IMC是一种实用性很强的控制方法,对大迟延系统有较好的控制效果,现采用自适应与内模相结合的方案,避免模型失配仿真表明控制效果良好。     

交流伺服系统模糊自适应控制研究

针对交流伺服系统提出了模糊自适应控制方案,将模糊控制器和PID控制器结合在一起,进一步完善了PID控制器的性能,实现了PID控制器参数在线调整.仿真结果表明:参数自适应模糊PID控制器提高了控制精度和快速跟踪能力,抗干扰能力强,具有较强的鲁棒性.     

时变大时滞神经元自适应预测PID控制器

本文提出一种克服时变大时滞,扰主被控制过程参数时变的神经自适应预测ＰＩＤ控制算法。该算法利用预测控制克服时滞,利用智能方法优化ＰＩＤ控制器的参数。     

基于Lyapunov稳定理论的大时滞不确定过程参数自适应时滞补偿器

本文提出了参考对象的参数自适应时滞补偿器，该补偿器用一族模型拟合大时滞不确定过程。以大时滞不确定被控过程为参考对象，基于Lyapunov稳定理论综合出自适应律，使预估补偿器的参数逐渐逼近被控过程的参数。仿真研究表明，在参数小匹配的情况下，时滞补偿器有良好的自适应跟踪能力。     

数控机床切削加工过程智能自适应控制研究

在华中Ｉ型数控系统的基础上开发了智能自适应数控系统,以实现数控机床切削加工过程智能自适应控制,提高切削效率。用模糊控制器对数控铣削过程所进行的智能自适应控制试验结果表明,该智能自适应数控系统性能良好,能提高数控机床在切削加工过程中的智能水平及自适应能力,提高了其切削效率。     

一类时滞系统的无模型自适应控制仿真研究

工业过程中的被控系统大多是时滞系统,这些系统在设计控制器的时候往往无法建立精确的数学模型,而传统的控制方法都是建立在被控系统的数学模型上的。文章运用无模型自适应控制方法,该方法在设计控制器的时候无需建模,仅利用被控系统的输入输出数据,很好地解决了这一矛盾。通过MATLAB仿真试验证明了该方法对于大滞后系统的控制具有很好的稳定性和有效的抗干扰性以及较强的鲁棒性。     

直接型模糊自适应滑模控制在智能减振结构中的应用

在智能减振结构中,需要控制器有很好的鲁棒性,以保证在结构参数发生变化的情况下仍可以获得理想的控制结果。简单模糊逻辑控制在系统结构参数变化比较大的情况下,其鲁棒性能比较差。引入滑模控制的思想,把基本控制量分为等效控制量和开关控制量,并同时用两个模糊逻辑进行近似逼近,自适应率的设计保证了系统的稳定性,从而建立了直接型模糊自适应滑模控制。通过和简单模糊控制的控制结果比较,验证了直接型模糊自适应滑模控制在智能减振系统中的有效性。     

基于初态矩阵控制的时延系统预测补偿算法研究

针对工业过程控制中难以避免的时延问题,分析了其产生的机理.对于系统等效时延,采用预测思想,阐述了以动态矩阵控制的预测状态空间形式,并在此基础上,提出了时延补偿算法.引入补偿因子和过渡因子在线整定预测控制量和时延控制量,使控制作用快速平稳过渡,对于突变频繁的时延系统亦能迅速跟踪输入.仿真结果表明,该改进算法的时延补偿性能良好,保证了控制的稳定性和快速性.     

大滞后过程的模糊免疫自整定PID控制

目前大滞后过程的控制问题仍然是控制理论研究的重要课题,本文研究提出了一种模糊免疫PID控制器,针对一阶大时滞模型进行数字仿真。仿真结果证明了该方案在一定的时滞范围内具有很好的动静态响应特性和较强的鲁棒性,为解决大滞后过程的控制问题提供了一种可行的方法。     

针对纯滞后系统的RBF神经网络智能控制的研究

针对工业控制过程中普遍存在的大惯性、纯滞后、时变性、非线性对象的控制问题,采用传统的控制方法不能达到满意的控制效果,提出了基于RBF神经网络的PID自适应控制方案。采用神经网络辨识器在线辨识系统模型,自动调整PID控制器参数,从而实现系统的智能控制。仿真结果表明：该方法对于纯滞后控制系统能进行有效的控制并且具有很好的自适应性和鲁棒性。     

基于Kinect的智能花盆体感控制系统研究

针对花盆系统以人机交互方式实时变换布景图案的控制问题,对体感技术与控制系统的结合进行了研究,提出了一种基于体感技术的智能花盆控制系统.该系统可通过人体动作实时控制花盆系统的布景图案,通过采用微软的Kinect体感设备识别人体动作和姿势,对不同的人体动作进行了定义,根据人体的不同动作向智能花盆阵列系统发出相应的位置指令,由多个轮式机器人构成的智能花盆阵列系统在以无线通信的方式接收到各种不同的位置指令后,可进行相应地移动而组成各种不同的图案.研究结果表明,该系统能够有效、准确地识别人体的各种不同动作,并准确地发出相应的位置控制指令,控制智能花盆阵列组成各种相应的图案.该系统具有较好的观赏性,也可应用于互动科普教育.     

大纯滞后系统一种新预估模糊控制

提出了一种大纯滞后系统新预估控制方法,对大纯滞后系统进行了有效的模糊控制.该控制方法与纯滞后时间τ无关,方法简单,易于工程实现,使常规模糊控制在大纯滞后系统的控制中如同对无纯滞后系统的控制一样有效.文中证明了该方法使系统的稳定性与系统的纯滞后无关,并经MATLAB仿真验证,该法具有良好的控制品质,且能适应对象参数和结构有一定变化的时滞系统.     

Generalized eigenvalue minimization for uncertain first-order plus time-delay processes

This paper shows how to apply generalized eigenvalue minimization to processes that can be described by a first-order plus time-delay model with uncertain gain, time constant and delay. An algorithm to transform the uncertain first-order plus time delay model into a state-space model with uncertainty polyhedron is firstly described. The accuracy of the transformation is studied using numerical examples. Then, the uncertainty polyhedron is rewritten as a linear-matrix-inequality constraint and generalized eigenvalue minimization is adopted to calculate a feedback control law. Case studies show that even if uncertainties associated with the first-order plus time delay model are significant, a stable feedback control law can be found. The proposed control is tested by comparing with a robust internal model control. It is also tested by applying it to the temperature control of air-handing units.     

开关磁阻电机的模糊自适应简化控制

为解决开关磁阻电机运行中存在的强耦合、非线性等问题,将模糊自适应控制技术应用到开关磁阻电机调速控制中。通过分析运行中速度误差和误差增量对模糊控制输出量的影响,同时考虑到开关磁阻电机自身的特性,建立了带有校正因子的输出量与误差、误差变量之间的关系,在兼顾计算量和性能的基础上,提出了一种简化的校正因子选择方法,从而实现了根据运行条件在线改变模糊规则。同时,在一台8/6四相开关磁阻电机上分别采用传统PI控制和简化模糊自适应方法进行了试验验证。对比研究结果证明,简化的模糊自适应方法能够有效提高开关磁阻电机调速的鲁棒性。通过使用Matlab仿真,验证了校正因子对模糊控制的影响,简化的模糊自适应方法能够应用于不同的情况,具有较好的动静态性能。     

柔性自适应桁架结构的振动控制方法实验研究

为提高结构对外部环境的抗干扰能力,构造了空间柔性自适应桁架结构,并对其主动控制进行了研究。通过加速度传感器测量位移的实验,建立了由dSPACE数据采集与处理系统、压电传感器、压电作动器、桁架结构和微机实时测控组成的实时计算机控制系统。基于自适应桁架结构的有限元理论,采用改进的二次积分力反馈控制方法,研究了空间柔性自适应桁架结构的振动主动控制问题。通过正弦激励进行了实时控制实验,给出了控制前后节点18x方向的位移振幅抑制变化情况及功率谱响应曲线。实验研究结果表明,该控制方案对空间柔性结构的低频大幅振动有很好的控制效果。     

初态学习下时滞非线性系统的迭代学习控制

针对在有限时间区间上重复运行的一类状态时滞非线性系统,研究了一种带有初态学习的迭代学习控制算法。基于算子谱理论证明了系统在任意初态条件下经过迭代学习后,其输出能够完全跟踪期望轨迹,得到了该算法谱半径形式的收敛条件,比范数形式的收敛条件放宽了。并通过对系统初态的迭代学习,放松了迭代学习控制算法对初始状态函数的要求。仿真结果验证了所提算法的有效性。最后,将该算法应用到含有状态时滞的非线性间歇过程,结果也表明了该算法的有效性和可靠性。     

一类纯滞后系统Fuzzy-Dahlin控制策略的研究

针对工业控制过程中普遍存在的大惯性、纯滞后、时变性、非线性对象的控制问题,提出用模糊控制器与Dahlin算法相结合的控制策略.仿真结果表明:该方法对此类控制具有超调小(可达到无超调)、调节时间短、鲁棒性好等优点.