多变量解耦控制系统设计与仿真

工业生产过程中,被控系统越来越复杂,需要控制的变量通常不止一对,而且相互耦合,较成熟的线性多变量控制理论与设计方法已难以满足实际的多变量生产过程控制。本文针对多变量强耦合带有延迟环节的被控系统,研究了一种简化的串联前馈补偿解耦控制器设计方法。根据被控对象的辨识模型,设计串联前馈补偿解耦器,使系统解耦成单输入单输出模型,进而分别对解耦后输入输出模型设计PID控制器,整定PID控制器参数。仿真结果表明该方法具有较好的解耦能力和鲁棒性,算法简单,易于实现。     

基于神经网络的多变量非线性自适应解耦控制研究

提出神经网络前馈自适应解耦控制算法．该算法将多变量非线性系统在平衡点处利用Taylor公式展开．分为线性部分和高阶非线性部分。这样．将高阶非线性部分的影响视为可测干扰，采用前馈补偿的方法加以消除．就可以借助多变量线性系统的自适应解耦控制算法．实现多变量非线性系统的自适应解耦控制．这种方法可以取消被解耦系统为最小相位的限制。     

多变量解耦控制系统设计与仿真北大核心CSCD

工业生产过程中,被控系统越来越复杂,需要控制的变量通常不止一对,而且相互耦合,较成熟的线性多变量控制理论与设计方法已难以满足实际的多变量生产过程控制。本文针对多变量强耦合带有延迟环节的被控系统,研究了一种简化的串联前馈补偿解耦控制器设计方法。根据被控对象的辨识模型,设计串联前馈补偿解耦器,使系统解耦成单输入单输出模型,进而分别对解耦后输入输出模型设计PID控制器,整定PID控制器参数。仿真结果表明该方法具有较好的解耦能力和鲁棒性,算法简单,易于实现。     

多变量自学习动态解耦控制

针对多变量系统提出自学习动态解耦控制算法,该控制算法设计简单,具有较好的动态和静态性能,能实现在线实时动态解耦。     

基于BP神经网络的多变量PID解耦控制

基于神经网络的智能PID控制策略，以经典的PID控制理论为基础，并通过具有多变量解耦控制自学习功能的神经网络参数整定来实现。本文给出了网络的结构和算法，示出了一组二元变量强耦合时变系统的实时仿真结果。通过计算机仿真证明，基于神经网络的PID控制具有良好的自学习和自适应解耦控制能力。该系统融解耦器和控制器于一体，易于实现，适用于非线性多变量系统的解耦控制。它使解耦后的系统具有较好的动态和静态性能，特别是当根据BP控制规律确定了网络连接权系数的初值时，还能使系统参数快速收敛。     

多变量广义开环解耦控制算法

针对离散多变量系统提出了一种能有效地处理过程时滞、开环不稳定和非最小相位的解耦控制算法。它原理简明，易于实施，每一回路仅需整定一个参数。仿真结果表明，这一新控制算法在跟踪性、鲁棒性和抗干扰性等方面均可获得满意的控制效果。     

电加热反应器温度的多变量广义开环解耦控制

多段电加热反应器的温度对象是一个存在着严重耦一听多变量，工且呈现一定非线性特性，因此，采用各回路单独调节方式很难对其进行快速，平稳和准确的控制。针对这一问题，本文设计了新型的多变量广义开环解耦控制器，并在小型反应装置上实施：结果表明该控制器控制效果好，容影印件实现并且具有较强的鲁棒性。     

一种多变量系统的内模解耦控制设计方法

针对多变量强耦合的被控系统，提出了一种简化的内模解耦控制设计方法。其宗旨是首先根据对象的名义模型，设计常数阵预补偿器，对其进行对角优势化，进而利用补偿后的主对角线元素作为内模控制设计的内部模型，并基于此内部模型设计多通道内模控制器，同时设计了对角形滤波器。对某加热炉温度控制系统的仿真研究结果表明了该方法的有效性，控制系统具有很好的解耦能力和较强的鲁棒性。算法简单，易于实现，具有较好的工程应用价值。     

改进多变量广义最小方差解耦控制方法及应用

针对现有多变量广义最小方差解耦控制方法不能直接抑制有界可测干扰的问题,以及另加前馈控制器带来的结构复杂且成本增加的难题,提出一种改进的多变量广义最小方差解耦控制方法.所提方法通过在加权多项式矩阵和丢番图方程中的多项式矩阵同时引入积分项,用于直接抑制工业过程中有界可测干扰对系统的影响,从而消除稳态误差,提高控制精度.数值...     

多变量系统的广义预测控制解耦设计

针对在系统关联严重的情况下,通过选择合适的权矩阵,预测控制可以实现间接解耦控制,但是系统的跟踪性能将大大降低的问题,提出了一种带设定值观测器的多变量广叉预测解耦控制算法,结合前馈解耦控制策略与广义预测控制律,将其他通道对当前通道的影响作为扰动,从而实现近似解耦.在目标函数中用控制量的增量代替控制量,使控制增量变化不至于...     

多变量解耦控制的工业过程运行层次控制方法

基于多变量解耦控制技术,提出了一种工业过程运行的层次控制方法,用于实现表征过程整体运行性能的工艺指标.底层回路控制系统采用多回路PI/PID控制技术进行设计,用于将关键工艺参数控制在给定的工作点.针对中被控过程和底层回路控制系统构成的文义对象,采用扩展的单位反馈解耦方法设计上层回路设定控制器,该回路设定控制器能够克服系...     

多变量自学习动态解耦控制

针对多变量系统提出自学习动态解耦控制算法 ,该控制算法设计简单 ,具有较好的动态和静态性能 ,能实现在线实时动态解耦。     

多变量模糊控制在大型风电机组高于额定风速控制中的应用

大型风力发电机组是典型的多变量非线性系统,在控制回路中主要体现存变桨控制回路和力矩控制回路之间的耦合作用.传统的控制方式由于针对的是单变量的控制,没能考虑到同路之间的耦合作用,因此在实际的生产过程中并未能获得最优的控制效果,本文提出基于多变量模糊控制技术的高于额定风速的控制方法,在高于额定风速的情况下同时调节变桨控制器和力矩控制器,保证风力发电机组转速基本恒定在额定转速附近同时发电机输出功率也恒定在额定功率附近.这种控制方式考虑了回路的协调控制,通过模糊控制实现变量之间的解耦,并且不需要精确的数学模型即可产生非线性控制率,具有良好的动态控制性能.仿真证明了本文提出方法的有效性.     

多变量解耦内模控制器的设计

针对一般多变量解耦控制器将解耦与控制器分别设计所造成的误差问题,提出将内模解耦与控制器一起设计的多变量解耦内膜控制器设计方法.该方法让控制器同时扮演解耦补偿器和内模控制器的角色.首先通过解耦分析和稳态误差分析,使得控制器的设计过程不需要对模型进行降阶就可达到理想的控制效果,再详细推导控制器的设计,得到控制器设计的一般通式,保证了控制器的物理实现,同时增强了系统的鲁棒性.仿真结果表明,该控制器较一般的解耦控制器鲁棒性好,设计简单,是消除多变量系统的解耦过程与控制器设计之间误差的一种可行方法,且该方法已在燕山石化常减压项目得到应用,效果非常好.     

多变量解耦控制方法

介绍了用于多变量解耦控制的自适应解耦控制和模糊解耦控制两种方法;说明了各种解耦控制方法的特点、应用情况及效果;对各种方法解耦程度进行了评价,同时分析了其对系统的影响。并就多变量PlD自适应解耦控制方法进行了仿真,仿真结果表明了该方法的有效性;最后提出通过传统控制方式的重新组态来解决多变量解耦控制的难点的设想。     

基于多模型和SVM逆系统单元机组解耦控制

火力单元机组协调控制系统是一个多变量、强耦合的控制系统,具有非线性、耦合和延迟等特性,其性能直接影响单元机组运行的安全性和经济性.为了有效解决火力单元机组协调控制系统的耦合特性和动态非线性,设计了基于多模型和支持向量机(SVM)逆系统的解耦控制方法,并进行了相应实验研究.针对一个300 MW单元机组的试验仿真模型,得到单元机组在5个典型工作点的线性化模型,然后对每个线性化模型分别设计SVM逆模型及其动态PID控制器,进而用模型线性组合成多模型全局控制系统.通过加权多项式选取合成的多模型控制方法,可以解决负荷大范围变化引起的非线性问题;支持向量机与逆系统的结合能很好地解决非线性系统的强耦合问题.仿真研究证明了这种控制算法设计的有效性和优越性.     

多变量时滞过程的解耦控制方法研究

针对工业过程中常见的多变量时滞输入输出系统,在改进的内模控制基础上提出了一种两自由度解耦控制方案,其优点是不仅使得标称系统各路输出响应之间完全解耦,而且能够实现系统给定值响应与负载干扰响应的解耦与在线调节和优化,采用加补偿项方法设计的两控制器矩阵能够保证系统具有较好的标称性能和鲁棒稳定性能.最后,通过仿真实例验证了该控制方案的有效性.     

基于PID网络的航空发动机多变量系统解耦控制

研究飞机发动机稳定性控制问题,由于航空发动机是多变量系统,各同路间存在耦合现象,影响系统稳定性能.为保证飞行可靠性,提出采用PID网络设计航空发动机多变量系统的解耦控制器.根据发动机的工作原理及变量选择的一般原则,利用改进的最小二乘法拟合建立发动机四变量小偏差状态模型,并添加动量PID网络设计航空发动机四变量系统的解耦控制器进行仿真.结果表明,建立的航空发动机四变量系统解耦控制器具有解耦性强、调节时间短、精度高等特点,满足航空发动机控制器设计的要求,为设计提供了科学依据.     

FGC多变量预测解耦控制仿真

该文提出一种基于线性化模型冷连轧机动态变规格(FGC)解耦控制器。该控制器采用预测控制算法,将解耦和控制器的设计融为一体,设计过程相对简单。仿真结果证明系统有很好的动态响应,很大程度上弥补了线性化模型的不足。     

无模型控制方法对多变量耦合系统控制的应用研究

以工业生产中具有耦合环节的控制问题为背景，讨论了多变量耦合系统的控制问题．指出各环节之问的耦合可以看成是相互问的干扰，因而克服耦合问题则变成抑制干扰的问题．无模型控制方法具有较好的抑制干扰的能力，用无模型控制方法对多变量耦合系统进行控制可收到良好的效果．