具有降阶模型的多模型鲁棒自适应控制

传统鲁棒自适应控制由于考虑了实际系统存在的不确定性,在一定程度上扩大了常规自适应控制的应用范围,但是传统鲁棒自适应控制大多只是从系统全局稳定性的角度出发来设计控制器而忽略系统动态和稳态性能,导致其无法在工况多变的实际被控系统中取得令人满意的效果。针对传统鲁棒自适应控制的不足,本文对由ARMA模型描述并包含未建模动态的系统设计了多模型鲁棒自适应控制器。首先采用正则化技术将系统未建模动态转化为系统有界扰动,并在系统降阶模型的基础上根据系统工况的变化设计了多个固定控制器和2个鲁棒自适应控制器,并根据性能指标函数选择最佳控制器作为当前系统控制器以提高系统性能。仿真实验说明当系统存在未建模动态以及系统工况发生变化时,本文设计的控制器能获得较好的控制效果。     

自适应前馈控制器及其应用

一、引言 当系统纯滞后和干扰都比较大时,通常采用前馈补偿控制,补偿适当时,能够得到比较好的控制效果。常用的前馈补偿器有静态前馈和动态前馈。静态前馈实际上是个比例控制器,其输出控制量与对象动态参数（即时间常数和纯滞后时间）无关。动态前馈控制器是和干扰通道及控制通道动态参数有关的控制器,如能准确测得干扰通道及控制通道的传递函数则能获得比较好的控制效     

多模型分层递阶自适应前馈解耦控制器

针对参数跳变系统,提出一种基于分层递阶结构的多模型自适应前馈解耦控制器.该控制器采用多模型方法来提高系统的暂态性能;采用自适应方法消除系统的稳态误差,采用分层递阶结构减少系统模型集的数量和计算时间.为了在分布式计算机集散控制系统(DCS)中得到应用,该控制器根据耦合的形成机理和DCS的结构特点,将系统变量之间的耦合作用视为可测干扰,采用前馈结构予以消除.通过加权多项式的选取,不仅实现了极点配置,而且可以动态解耦.最后给出了全局收敛性分析.仿真结果表明,与常规多模型控制方法相比,大大减少了固定模型的数量;而当模型数目相同时,系统的暂态响应、解耦效果都大为改善.     

鲁棒自适应前馈控制器及其在间歇式余热锅炉给水系统中的应用

本文提出了基于降阶模型的自适应前馈控制器.当被控对象是开环不稳定或是非最小相位系统,当存在未建模动态时,当受到有界干扰和可测干扰作用时该控制器不仅可以使自适应控制系统稳定运行,而且实现对可测干扰的补偿.本文将该控制器应用于本溪第二炼钢厂间歇式余热锅炉给水系统获得满意效果.     

模型跟踪广义预测鲁棒自适应控制器

本文采用滤波CARMA模型,基于内模原理,提出了一种新的广义预测鲁棒自适应控制器,并分析了闭环系统性能,在新的控制器中,引入适当的前馈作用,使得跟踪和调节问题解耦,利用部分状态跟踪、模型参考以及极点配置方法解决跟踪问题,利用多步预测滚动优化方法解决调节问题;适当选择滤波器可以保证对平稳随机扰动有满意的响应,减少可调参数对闭环系统响应的影响,增强系统对未建模动态的鲁棒性,仿真结果表明:该控制器对确定性和非平稳随机扰动具有不变性,对系统时延和阶次变化具有鲁棒性,适用于非最小相位和开环不稳定系统。     

一种多变量自校正前馈解耦PID控制器及其应用

提出一种多变量自校正前馈解耦ＰＩＤ控制器。利用ＵＪｕｒｙ法确定了对任意时延，使闭环系统稳定的条件。     

具有超稳定结构的鲁棒自适应控制器

针对结构和参数未知的非线性系统,提出了一种具有神经网络的超稳定鲁棒自适应控制器.控制器基于一阶线性模型,采用Popov超稳定理论设计,其建模误差由BP网在线辨识,辨识结果在前馈补偿器中加以补偿,有效地实现了鲁棒自适应控制.文中还给出了仿真结果.     

广义输出误差前馈自校正鲁棒控制器

本文提出了一种新型的隐式自校正鲁棒控制器,即在最优零极点配置自校正控制器的基础上,引入了一个广义输出误差前馈控制信号,文中给出了广义输出误差前馈控制器的设计准则及仿真研究结果。     

存在模型阶失配时多变量积分型自适应控制器

本文对用受控自回归积分滑动平均模型描述并具有有界扰动和模型阶失配的多变量系统提出一种自适应控制方法。同时给出了有界输入有界输出的稳定性证明。最后,一个仿真例子表明了该方法的特点。     

降阶的鲁棒分散自适应反推控制

针对一类含有未建模动态的关联系统,考虑了降阶的鲁棒分散自适应反推控制问题.首先通过一系列坐标变换,将原系统重新参数化,然后引入降阶观测器,得到一个误差系统.基于该系统,给出了一种降阶自适应反推控制器的设计方案.证明了自适应控制系统的所有信号全局一致有界,调节误差渐近收敛到零.控制器阶次的降低使得本文的设计方案更具应用价值.     

具有强相容参数估计的多变量自校正前馈控制器

本文提出了一种新的自校正前馈控制器.该控制器具有如下优点:1)可以控制具有任意传输延时结构的随机多变量系统;2)可以控制开环不稳定或非最小相位系统;3)不加积分作用可以自适应消除偏差和可测干扰对输出的影响,消除跟踪误差;4)具有全局稳定特性;5)参数估计具有强相容性.     

逻辑型多变量鲁棒自校正解耦间接算法

本文提出了一种多变量鲁棒自校正解耦间接算法。它采用一种新的正则化和相对死区实现了鲁棒自校正解耦控制。这种方法可以使系统跟踪特性不受死区界和正则化因子的影响。本文还给出了算法的鲁棒性分析和仿真结果。     

新型多变量广义预测自校正控制器

本文对多变量线性系统提出了一种新的广义预测自校正控制器(MGPC).由于本算法是利用辨识结果直接求解控制器,不需要在线求解Diophantine方程,因而大大减少了计算量,并简化了控制系统的设计过程。仿真结果表明:本文提出的算法能适用于具有有色噪声干扰的不稳定和(或)非最小相位多变量随机系统。     

隐式多变量广义自校正控制器

本文提出了具有在线选择加权阵的两种多变量自校正控制器.加权阵的在线选择和自校正控制算法都采用隐式方案来实现.本文还证明了该自校正控制器具有全局收敛性.     

一种带有模型误差反馈的鲁棒自校正控制器

本文提出一种新的带有模型误差反馈的自校正控制算法，并且证明了：在有界外部扰动及由模型阶次不匹配生产未建模动态存在的条件下，不论系统是否为最小相位，本文算法都能保证闭环系统是鲁棒稳定的，而且平均跟随误差趋于零，仿真结果验证了此算法的有效性。     

多变量非线性自整定PID控制器 *

本文提出一种基于神经网络的多变量非线性自整定ＰＩＤ控制器，通过神经网络权值的学习在线自动整定控制器参数，将其用于某水浴系统的温度多变量控制，仿真结果令人满意。该控制器的设计无需对象模型，具有响应豆腐快，抗干扰能力强和鲁棒性好等特点，控制器不仅算法简单，实现简易，而且适用范围广。     

一种多变量广义最小方差自校正控制器

本文对一类多变量系统给出了一种广义最小方差自校正控制器,并讨论了系统加入这种控制器后的闭环特性,将二次型性能指标的加权阵与系统闭环极-零点联系起来,从而就可根据系统的期望闭环极点的位置在线选取加权阵.仿真结果表明这种控制器性能良好,工作可靠.     

多变量组合极点配置自校正控制器

本文提出一种多变量组合极点配置自校正控制器,它优于现有的其它控制方案,该控制器能够控制开环不稳定、非最小相位以及B0阵为奇异的不同时延系统,其突出优点是在线计算量很小以及应用灵活,具有很强的工程实用价值.