智能算法在交流调速系统中的研究

提出一种基于遗传算法优化的异步电机参考模型模糊自适应矢量控制调速系统,其异步电机模糊自适应速度辨识机构可根据参考模型输出与被控可调模型输出之差及其变化率,产生一个模糊自适应信号,控制被控可调模型的输出趋于参考模型的输出.仿真和实验表明,该系统具有良好的动态特性,在稳态精度上也优于普通的模型参考自适应系统,为无速度传感器...     

异步电机单神经元自适应智能控制系统

针对传统抽油电机控制器自适应性能较弱的特点,提出一种单神经元模型参考自适应控制方法,此法在模型参考自适应控制基础上,采用单神经元代替复杂神经网络,选择线性函数作为参考模型,并将速度变化考虑进误差函数,采取磁链开环、转速闭环的控制结构建立控制系统,建立基于此控制方法的异步电机控制系统仿真模型,并基于DSP构建实验控制系统,仿真及实验结果表明所述控制器输出平稳,具有参数及负载时变的自适应能力,应用前景广泛。     

发泡成型机蒸汽压力的神经网络自适应逆控制研究

针对发泡成型机蒸汽压力的非线性系统存在控制精度差和动态性能不佳的问题,设计了基于神经网络的自适应逆控制方法。建立了发泡成型机蒸汽压力的参考模型,利用参考模型的输入输出对训练单层神经网络逆模型作为逆控制器,并采用LMS自适应算法在线调节神经网络权向量。通过与PID控制器进行对比实验,结果表明,所设计的神经网络自适应逆控制方法提高了蒸汽压力的稳定性以及快速响应能力,几乎不存在系统超调。     

基于神经网络的电子节气门系统模型参考自适应控制

使用多层感知器神经网络模型来识别和控制非线性电子节气门系统。首先,神经网络模型在不同运行条件下辨识,它代表非线性节气门伺服系统的动态特性。其次,使用油门辨识器网络模型来设计和训练神经网络控制器模型,从而使节气门系统的追踪控制位置遵循参考模型。油门辨识器网络模型用于辅助以离线模式训练的神经网络控制器。神经网络控制器使用相同的输入来进行训练,这些输入被反馈到实际的节气门系统以产生相同的输出。通过调整神经网络控制器的权重和偏差参数,使用自适应算法来减小输出之间的差异。对使用神经网络控制器的节气门控制系统的跟踪控制性能与使用经典自适应PID控制器进行比较。仿真结果表明:采用神经网络控制器可实现跟踪控制,满足控制性能的所有需求。     

基于通用模型自适应控制的DC/DC变换器控制系统研究

针对DC/DC变换器的强非线性,将平均电流模式控制中的电流环作为被控对象,使用RBF神经网络辩识对象的逆模型,嵌入通用模型控制器中.为了克服对象逆模型的辨识误差,通过引入自适应控制,可以保持系统输出对参考轨迹的有效跟踪.仿真结果表明,该系统具有较强的可实现性,控制效果良好.     

基于改进VRFT算法的PID控制器参数整定

分析虚拟参考反馈参数整定（VRFT）设计方法和内模控制（IMC）方法的内在关系,提出一种改进的VRFT—PID参数整定方法。该方法的基本思想是将运行一段时间的过程输入输出数据添加到原始数据序列中,用来更新传统VRFT设计方法中的离线数据。然后利用VRFT使性能指标最小时的参数即为控制器参数的设计思想来整定PID控制器。仿真结果表明,改进的VRFT-PID整定方法优于传统的VRFT-PID方法。     

自来水厂待滤水浊度的智能控制研究

水厂加药絮凝过程是一个大惯性、大时滞、非线性和时变的难控过程,常规的控制系统难以取得理想的控制效果。而无模型自适应控制器具有良好的输出跟踪性能,有很强的自适应能力和鲁棒性。能有效地控制复杂过程。将无模型自适应控制器（MFA）应用到广东省佛山市某水厂的中试装置的加药絮凝过程的自动控制系统中,进行了大量的控制实验。实验结果表明MFA控制系统可以有效克服流量波动以及原水浊度变化对出水浊度的影响,取得了良好的控制效果。     

基于smith预估的水泥分解炉温度MRFAC控制器设计

针对水泥分解炉温度控制系统具有大滞后、模型不确定等特性,采用MRFAC(模型参考模糊自调整控制)的方法设计了其控制器。该方法在普通模糊控制器的基础上,增加了利用参考模型输出和实际被控对象输出之差,来在线修改常规模糊控制器规则库的辅助模糊控制器,从而提高了系统对参数不确定性的鲁棒性。为了削弱系统大滞后特性的不利影响,系统中还引入了基于神经网络的smith预估器,用其输出代替实际系统输出来进行反馈控制。仿真结果表明,该控制系统能有效抑制大惯性、大滞后的影响,具有较好的鲁棒性和动、静态性能,获得了满意的控制效果。     

基于神经网络和多模型的非线性自适应PID控制及应用

针对一类未知的单输入单输出离散非线性系统,提出了基于神经网络和多模型的非线性自适应PID控制方法。该方法由线性自适应PID控制器、神经网络非线性自适应PID控制器以及切换机构组成。采用线性自适应PID控制器可保证闭环系统所有信号有界;采用神经网络非线性自适应PID控制器可改善系统性能;通过引入合理的切换机制,能够在保证闭环系统稳定的同时,提高系统性能。理论分析表明,该方法能够保证闭环系统所有信号有界,如果适当地选择神经网络的结构和参数,系统的跟踪误差将收敛于任意给定的紧集。将所提出的方法应用于连续搅拌反应釜,仿真结果验证了所提出方法的有效性。由于该方法基于增量式数字PID控制器,在工业过程中有着广阔的应用前景。     

水煤浆锅炉的神经网络参考模型自适应控制

采用神经网络模型参考自适应控制方法对水煤浆锅炉的燃烧系统进行了有效控制。针对水煤浆锅炉的高度非线性、大惯性和多输入多输出的特点设计了一个神经网络辨识器（NNI）与神经网络控制器（NNC）,并对训练步骤和算法进行了详述。仿真结果表明,对水煤浆锅炉的燃烧采用神经网络间接模型参考自适应控制是行之有效的。     

基于波波夫超稳定性在永磁同步电机控制系统中的应用

针对永磁同步电机无速度传感器控制系统进行设计,选择定子电流为状态变量,利用波波夫超稳定性(Popov)理论确定转子转速、转子电阻和控制绕组电阻的自适应律,然后将由观测器得到的定子电流直接用于永磁同步电机控制中。根据模型参考自适应(MRAS)的稳定性原理,得到估计速度的自适应规律,而超稳定性保证了永磁同步电机控制系统和速度的渐进收敛性。理论分析表明,所探究的方法保证了速度辨识算法的全局渐进稳定性,经过MATLAB/Simulink环境下的仿真,证明了这种方法的有效性。     

基于VRFT的IMC-PID方法及其在水厂浊度控制中的仿真研究

针对城市供水出水浊度过程的大惯性、大时滞、非线性以及时变等特点,将虚拟参考反馈整定数据驱动方法引入到IMC-PID控制器的整定中来,提出了一种不基于模型参数的VRFT-IMC参数整定方法.该方法集合了内模控制鲁棒性强和数据驱动控制的自适应性两方面的优点,仿真表明其控制性能优于普通IMC-PID控制器,可望用于出水浊度等...     

New results on VRFT design of PID controller

Virtual reference feedback tuning (VRFT) design method can be applied to determine the parameters of a PID controller from the available process input and output data without resorting to the identification of a process model. Although it is an attractive alternative to the popular model-based controller design methods, the existing results are restricted to the linear systems. In this paper, an adaptive VRFT design method with application to the adaptive PID controller design is proposed. In addition, the relationship between the VRFT and IMC designs is analyzed as well. Simulation results are presented to illustrate the advantage of the adaptive VRFT design over the conventional VRFT design.     

基于动态补偿逆的非线性RBF内模控制及其应用

针对非线性不确定系统和传统的非线性内模控制在控制上存在的不足,提出一种基于动态补偿逆的非线性不确定系统RBF内模控制,在引入RBF建立逆模型的同时,将无模型自适应控制方法作为附加控制器,用于模型偏离被控对象时在线修正逆模型。仿真结果表明,本文提出的方法不仅对系统的常量摄动具有较好的鲁棒性,对时变不确定性仍然保持较好的跟踪效果,具有较好的实时性、鲁棒性和在线校正功能。     

基于PSO-SVR算法的燃煤锅炉结渣特性预测

针对燃煤锅炉结渣特性的有限样本、非线性和高维数问题,提出了一种基于粒子群优化（PSO）和支持向量回归（SVR）的预测模型。对于支持向量回归机在建模中存在的参数选取问题,采用改进的粒子群算法（PSO）对模型参数进行优化,该方法结合了PSO的快速全局优化能力和SVR的结构风险最小化理论,精确地逼近非线性映射关系的能力。仿真结果表明：相比遗传算法（GA）SVR预测模型和模拟退火（SA）SVR预测模型,PSO-SVR模型预测燃煤锅炉结渣特性具有较高的准确率。     

野战弹药存储方舱的自适应模糊温湿度控制

分析了传统后方仓库温湿度控制的方法及特点,针对野战条件下温湿度控制的非线性、强时变性、随机干扰大的特性,提出了一种基于自适应模糊控制技术的温湿度控制系统。该系统在引入温湿度参考模型的基础上,给出了自适应模糊控制的控制规则、知识库修正方法和控制策略,同时,为较好克服扰动,加入了前馈控制器。仿真结果表明:该系统对温湿度的控制超调量小、响应时间短,克服扰动强,能较好地满足野战弹药存储的温湿度要求。