工业锅炉燃烧过程智能控制系统

针对典型的大时滞，非线形的工业锅炉燃烧控制系统．本文提出了一种基于PID神经元网络的工业锅炉燃烧控制系统．在仿真实验的基础上。对PID神经元网络控制与传统的PID控制进行比较和分析，仿真结果表明．PID神经元网络控制方法具有良好的鲁棒性和抗干扰性。其控制效果优于传统的PID解耦控制。     

MIMO网络控制系统的稳定性分析

推导了多输入多输出网络控制系统的时滞离散时间数学模型，此模型包括了控制网络的网络延时．提出了一种新的网络控制系统稳定性分析方法，得到了使系统稳定的各网络延时应满足的条件．只要系统的网络延时满足这些条件，网络控制系统的极点便分布在复平面内的一个圆形区域内．若此圆形区域在单位圆内，网络控制系统就是稳定的．仿真实验验证了所提理论的有效性．     

网络控制系统补偿器设计及稳定性分析

为解决网络延时对网络化控制系统性能的影响, 从控制的角度提出基于系统模型的补偿器设计方案以解决网络延时问题. 通过对广义预测控制算法GPC状态空间形式的推导, 设计具有多步预测功能的网络控制器, 实现前向通道的延时补偿; 构造具有延时补偿功能的状态观测器以补偿反馈通道延时. 分析了使用上述延时补偿策略所构成的闭环网络控制系统的稳定性. 通过对不同网络延时补偿的仿真实验, 证实了该补偿算法能有效改善控制系统性能并保持系统的稳定.     

基于自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统

网络控制系统中存在着时延、丢包、网络干扰等问题。针对网络控制系统中存在恶化系统的控制性能,甚至导致系统不稳定的因素,提出了一种基于自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统,它能根据系统的实际输出与期望输出误差,利用自适应模糊控制和神经网络自学习的原理进行控制参数的自行调整,以符合控制系统的实际要求,同时,分析了网络延时,丢包率及网络干扰因素对系统性能的影响。利用TrueTime工具箱建立了包含自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统的仿真模型,并将其分别与基于常规PID控制器的网络控制系统和基于模糊参数PID控制器的网络控制系统进行了比较。实验结果表明,在相同的网络环境下,基于自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统的控制效果比基于常规的PID控制器和基于模糊参数PID控制器的要好,且具有较好的抗干扰能力和鲁棒性能。     

混凝土摊铺机自动找平控制系统的模糊PID控制算法研究

本文对混凝土摊铺机自动找平控制系统的控制原理进行了简要介绍，针对摊铺机自动找平控制系统实时性强、高精度的特点，提出了一种将模糊控制和传统PID控制两者相结合的模糊PID控制算法。仿真研究表明．模糊PID控制比传统的PID控制具有更好的动静态性能。     

基于最优灰色预测的网络控制系统研究

具有随机不确定性网络延时是网络控制系统的重要特点,也是需要解决的首要问题。本文采用灰色预测模型对网络延时建模,并根据最优化理论对其优化,结合预测函数控制实现网络控制系统的控制算法。最后使用True-time软件包和MATLAB进行算法仿真。仿真结果验证了该算法对网络控制系统各种延时具有良好的补偿效果。     

射电望远镜PID控制系统仿真

射电望远镜控制系统是射电望远镜设计中的重点,控制系统的控制精度直接影响到射电望远镜的测量精度和灵敏度.通过对射电望远镜系统建模分析,发现传统的PID算法存在积分饱和缺陷问题,会造成系统超调,调节时间延长等不利结果.将积分分离PID控制算法引入到射电望远镜控制器设计中,利用LabVIEW实时仿真模块的功能,搭建了半实物仿真模型,分别采用传统PID和积分分离PID控制,对系统进行半实物仿真实验,提高控制器的控制性能,实验结果表明,积分分离PID控制效果良好.     

参数模糊自整定PID控制器在皮革收缩温度测定仪中的应用

针对皮革收缩温度测定仪的温度控制系统提出了一种参数模糊自整定PID控制方法,该方法集中了模糊控制和常规PID控制两种控制的优点.在重点介绍了模糊PID控制器的设计方法基础上,并利用MATLAB软件分别进行了参数模糊自整定PID控制系统和常规PID控制系统的仿真实验.仿真实验结果表明,参数模糊自整定PID控制方法使皮革收缩温度测定仪的温控系统的性能得到很大的改善.     

模糊PID在网络控制系统中的仿真研究

为了研究网络控制系统的特性,结合PID结构简单、稳定性好和模糊控制适应性强的特点,设计了模糊PID网络控制系统.综合分析了采样周期、时延、数据丢包率、网络传输速率、通信模式和扰动等主要因素对系统性能的影响,并给出了仿真曲线和分析结果.仿真结果表明,与PID网络控制系统相比,模糊PID网络控制系统具有较好的控制效果.利用TrueTime工具箱,该系统能够比较全面地分析网络控制系统的性能.     

网络化伺服系统控制方法研究

针对网络化伺服电机系统,设计了自抗扰控制和滑模变结构控制算法,在无干扰和加入网络延时两种情况下用MATLAB对控制算法进行仿真。仿真结果表明,与PID控制算法相比,自抗扰控制和滑模变结构控制算法能较好地解决网络延时对伺服系统影响的问题,使伺服系统有较好的跟踪性和鲁棒性。     

A retunable PID multi-rate controller for a networked control system

This paper introduces a control strategy based on retuning a multi-rate PID controller in accordance with the variable delays detected in a networked control system, in order to avoid a decreased control performance. The basic idea is minimising the first-order Taylor terms of a performance measure via gain scheduling, i.e., making the controller gains delay dependent. As network delay is time-variant, the stability of this control approach will be proved by means of linear matrix inequalities.     

基于RBFNN的非线性多变量系统的控制策略研究

针对非线性多变量大时滞系统,研究了一种基于神经网络的智能控制策略。它以经典的PID控制为基础,通过神经网络参数整定,用于多变量系统的解耦控制;用预测模型超前预测系统输出,以克服系统的时滞。该文给出了网络的结构和算法,对一组二变量强耦合时变系统进行了仿真。仿真结果表明,控制器能根据系统运行状态获得对应于某种最优控制律下的PID参数,解耦后的系统具有较好的动态和静态性能。该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并具有较强的自适应性和鲁棒性。     

网络控制系统的自整定PID 控制器设计

结合广义预测控制（GPC）方法和PID反馈结构,设计了一种具有预测功能的PID控制器,PID参数根据未来时刻的预计输出误差进行整定.控制器导出多步控制序列,置于执行器端的延迟补偿器根据网络时延从控制序列中选择控制信息并作用于控制对象,从而对时延进行补偿,使控制性能得到极大改善.控制器结合了PID控制和预测控制的优点,具有较强的鲁棒性和工程意义.最后通过构造Lyapunov函数对闭环系统的稳定性进行了分析,并通过仿真验证了该算法的有效性.     

神经元PID控制在变风量空调室温控制中的应用研究

针对变风量空调系统的延迟,非线性和模型不确定性,本文提出将神经元P I D控制器应用于变风量空调系统中。该控制器综合了神经网络和P I D调节各自的有点,具有神经网络的学习和适应能力,同时具备P I D控制的广泛的适应性。仿真实验表明该控制器控制结果优于传统的P I D控制器。     

基于工业以太网的实时控制性能分析

以太网应用于工业网络控制系统是控制网络的发展方向，但它采用的CSMA/CD媒体访问机理，对于一些时间要求严格的控制过程会造成响应时间的不确定性。在工业网络中采用交换以太网可以消除传统共享以太网中存在的网络操作的不确定性，从而有效提高网络控制系统的控制性能。该文从理论上分析并计算工业以太网的最大通信延时，通过伺服二阶PID数字网络控制系统实例，定量分析网络协议和网络负载对网络控制性能参数的影响，为网络控制系统的设计提供了理论分析依据。     

基于通用学习网络的预估控制

利用通用学习网络具有所有节点互连，任意两节点之间可以有多重连接，且连接允许有任意延迟时间的特点，对典型非线性、大滞后系统进行了辨识．结合PID控制器对pH中和过程实现了高精度的预估控制．通过与传统的Smith预估控制的比较，证明该网络能有效地应用于大滞后系统，利用该网络进行系统辨识是对未知对象模型控制的一种有效新方法．     

基于时延估计组合模型的NCS控制方法研究

在对网络传输时延的组成和特性进行分析的基础上,针对双边网络控制系统,提出了一种时延估计组合模型,并对该组合模型的有效性进行了评估。利用该模型进行网络时延估计,估计结果用来设计网络时延补偿控制器,以实际网络时延为实验数据进行了仿真实验,实验结果表明网络控制系统的动态性能有了明显改善,同时进一步证实了时延估计组合模型的有效性。