大滞后系统模糊自适应PI-Smith控制

工业过程中普遍存在大时滞对象,为了解决大时滞系统控制中超调量大和调节时间长等问题,将史密斯(Smith)预估控制原理和模糊PI控制器参数的自适应调整方法结合起来,在Smith预估控制系统中,用模糊PI控制器代替传统的PID控制器,根据模糊控制原理对PI的2个参数进行在线整定,提出一种大时滞系统的模糊自适应PI-Smith控制方法.通过对电加热炉的仿真研究,结果表明该方法具有调节时间短、无超调量、控制精度高、无稳态偏差的优点,同时对系统模型变化具有良好的适应性.     

大时滞网络自适应主动队列管理新算法

针对PID控制器无法严格处理主动队列管理（AQM）中的大时滞情况,且不能随着变化的网络环境在线调节参数,提出了一种基于增益自适应Smith预估控制和模糊控制的大时滞网络的自适应PID主动队列管理（GAS-FPID）算法。引入增益自适应Smith预估控制器实现滞后补偿,模糊控制器来实现PID参数动态网络环境的在线调整;NS2仿真表明,所提出算法能克服滞后的影响,能快速的适应动态网络环境,具有很好的稳定性和鲁棒性。     

油田回注水余氯模糊系统

针对油田回注水系统中余氯控制对象具有非线性、大时滞和时变性等特点,以及难以建立数学模型的现状,介绍了一种基于自适应Smith的模糊PID控制方案。利用模糊控制,实现对PID 3个参数的自整定;采用Smith预估器对加氯控制系统的滞后进行补偿,结合模型参考自适应算法,弥补Smith控制器对模型的依赖性。仿真结果表明,该方案能有效提高余氯的控制效果,增强了系统的鲁棒性及适应参数变化的能力。     

模糊免疫PID的Smith预估主汽温控制系统

针对火电厂机组主汽温被控对象的大迟延和模型参数不确定性,结合传统Smith预估控制方法和模糊免疫PID控制方法,设计了基于Smith预估的模糊免疫PID控制器.模糊免疫PID控制器可自整定参数,对被控对象参数变化有自适应能力,在纯迟延现象严重的惰性区使用预估器预先估计出过程在基本扰动下的动态特性,使调节器提前动作,从而明显地减少超调量.将设计的控制器应用到主汽温串级控制系统中,并用Matlab对该系统在不同工况下进行仿真,结果表明所设计的控制系统对模型参数变化有较强的适应能力,在稳定性,准确性方面优于常规Smith预估控制系统和串级控制系统.     

冷连轧AGC 系统的自适应Smith 广义预测控制

针对冷连轧AGC 系统存在较大的时间滞后以及对象模型参数时变的特点,提出了一种自适应Smith 广义预测控制算法. 该算法用Smith 预估器来克服滞后的影响,利用激光测速仪间接测量AGC 系统的滞后时间以修 正Smith 预估器的时滞部分模型,使用渐消记忆递推最小二乘算法在线辨识对象参数来修正Smith 预估器的非时滞 部分的模型,并根据辨识得到的对象参数设计自适应广义预测控制器代替传统Smith 预估算法中的PID 控制器. 仿 真研究表明,在模型失配及干扰的情况下,该控制算法仍然具有良好的控制性能和鲁棒稳定性能.     

基于Smith的自适应模糊网络拥塞控制算法

针对网络拥塞控制系统中因网络时滞对主动队列管理算法产生的不利影响, 提出了一种基于Smith预估的自适应模糊主动队列管理算法。该算法将Smith预估控制与自适应模糊控制相结合, 利用Smith预估器补偿网络时滞, 同时运用模糊控制在一定程度上克服了传统Smith预估器对模型结构与参数的精确性过于敏感、鲁棒性差等缺点。仿真结果表明, 该方法可以使队列长度快速收敛到设定值, 同时维持较小的队列振荡, 尤其是在网络条件变化的情况下, 该算法优于传统PI控制、模糊控制和传统的滑模控制。     

一种模糊PID-Smith污水处理的控制方法

针对污水处理控制系统的大惯性、大时滞及时变等特点,在分析常规PID控制和模糊控制不足的基础上,以溶解氧DO为控制对象,建立了一种Smith预估器+模糊PID组合控制器.该组合模型中的模糊控制部分以误差和误差变化率作为输入,通过模糊推理实现对PID的3个参数,即比例常数、积分常数和微分常数的自整定,以满足被控对象DO的不同误差和误差变化率对控制器参数的要求:采用Smith预估器实现对被控制对象的时间滞后的修正.该模型集成了模糊控制器鲁棒性高、PID静态控制,及Smith预估器可以补偿时滞的优点.通过对SBR污水处理系统的控制仿真,并与常规PID和模糊PID控制效果比较,超调量和调节时间明显降低,证实了组合控制器的优越性,从而为解决大滞后大惯性系统提供一种有效途径.     

自适应修正Smith算法控制大时滞过程的仿真研究

传统的Smith预估器的控制效果严重依赖于被控对象的精确数学模型,对于缺乏精确数学模型且参数时变的大时滞过程,常规的Smith预估控制器就很难获得令人满意的控制效果。本文提出了一种改进的自适应修正Smith算法,并将其应用于恒温箱的大时滞恒温过程控制的仿真中,使控制品质得到改善,提高了系统的鲁棒性。     

网络控制系统Smith Fuzzy PID控制器的设计

针对网络控制系统中普遍存在的时延问题,提出了一种将模糊自适应算法和Smith预估补偿算法与常规PID控制器相结合的智能控制策略。该方法充分利用了Smith预估控制算法对带时延系统的良好控制能力,同时利用模糊推理算法实现对PID参数的在线自整定,进一步改善PID控制器的性能。仿真结果表明,基于该智能控制器的网络控制系统克服了传统PID控制超调量大及常规Smith预估补偿过分依赖于被控对象精确数学模型的缺陷,可以有效降低时延对系统性能的不利影响,使被控对象具有良好的动、静态特性。     

基于神经网络的Smith预估PID控制器设计与仿真

针对大时滞非线性受控对象,将数字Smith预估控制原理和神经网络（NN）控制器参数的自适应调整方法相结合,根据系统出现的不同特点适时调节控制器参数,以适应对象特性的变化。将其应用于加热炉温度控制系统中,并与常规PID控制器和Smith预估补偿PID控制器进行比较,仿真研究表明,该控制器各项性能均优于上述两种,且在被控对象参数改变或出现干扰时系统的控制性能也得到了较好的改善,具有良好的控制品质。     

一类时滞系统的自校正模糊Smith控制器设计

Smith预估控制是解决时滞系统控制的有效方法,但其对系统模型参数的精确要求限制了其应用.而模糊控制本质上属于PD控制,无法消除系统的稳态误差.文中设计了一种自校正模糊Smith 控制器,结合模糊控制、Smith预估器及自校正控制的优点,既保持了模糊控制鲁棒性较强的特点,又消除了系统的稳态误差,且改善了系统的动态性能.仿真结果表明了自校正模糊控制器的有效性和优越性.     

羰基合成模式评价装置温控器的算法研究

以羰基合成模式评价装置的温度控制系统为研究对象,针对加热系统存在的惯性、纯延迟、非线性、热耦合等特性,提出将模糊控制、PID控制及纯滞后控制算法有机地结合起来实现加热系统的模糊自整定PID参数的Smith预估控制策略,以实现温度的高精度控制.并运用MATLAB对研究结果进行了仿真,结果表明该控制策略自适应能力、控制品质和鲁棒性明显优于常规Smith预估控制.     

基于时延动态补偿的网络控制器的设计

在网络控制系统中由于网络带宽的限制,不可避免地使网络系统产生网络诱导时延,从而导致系统性能下降甚至不稳定。文章针对延时不确定使得Smith预估补偿控制效果差的问题,提出了新的Smith补偿控制算法,根据控制器反馈信息对网络延时进行动态补偿,并与模糊PI控制方法相结合,构成Smith预估模糊PI控制器,使得闭环控制系统即使在模型失配的情况下,仍具有较高的稳定性、较强的鲁棒性。仿真结果表明,该方法可行有效。     

时滞系统的自适应模糊控制器的研究

利用模糊控制方法研究出一种自适应智能控制器，将Smith预估器和内模控制结构结 合起来，能在一定的模型误差范围内得到良好的控制品质．主要控制量来源于模糊控制器,通过智能积分对模糊控制器不能消除的稳定误差进行克服，并对系统性能进行监测，使用模糊控制对控制量进行校正．经仿真研究，这种智能控制器在一定的误差范围内有很好的鲁棒性，稳态误差为零．     

基于电加热炉温度系统的Smith-FNNC-PI复合控制器研究

针对大滞后的电加热炉温度控制系统,研究了一种由Smith预估控制、模糊神经网络控制(FNNC)与传统PI相结合的复合控制器。该控制器将模糊控制具有的较强逻辑推理功能、神经网络具有的较强自学习能力以及传统PI控制的优点融为一体。仿真结果表明该复合式控制器具有良好的稳定性和鲁棒性,对于大时间滞后的电加热炉温控系统是一种实用而简便的控制方法。     

基于神经网络Smith预估器的预测控制

针对非线性系统时滞问题,给出了一种新型的单神经元Smith预测控制算法.神经网络的预测控制器由不完全微分的单神经元自适应PID控制器和神经网络的Smith预估器组成.预估器对输出进行多步预测,控制器超前动作以消除时滞对系统的影响.不完全微分的单神经元自适应PID控制器通过改进的Hebb学习规则实现其权值调节,通过权系数的在线调整实现自适应控制.仿真实验证明了该方法具有较快的响应速度和较好的响应性能.     

史密斯模糊整定PID控制器的设计及仿真

对传统的史密斯预估器进行改良.针对传统的史密斯控制系统过分依赖被控对象的精确数学模型、以及当预估器与实际对象有差异时控制效果不佳的缺点,提出了史密斯纯滞后补偿和模糊整定PID参数原理相结合的集成控制算法,该算法将该模糊自适应整定PID控制器引入史密斯控制系统中,用模糊控制器取代原系统的控制器;并将该方法用于激光晶体生长系统的直径调节器中,结果表明,该系统同时兼顾了史密斯控制和模糊控制的优点,对纯滞后、参数时变的激光晶体生长系统有很好的控制作用.     

带有自校正的PID预测计算机控制算法研究

常规PID控制有许多不完善之处,其中最主要的问题就是PID控制器参数一旦调整好后。在整个控制过程中都是固定不变的,从而使系统很难达到最佳的控制效果。提出了一种带有自校正的PID预测计算机控制算法,包括控制结构、控制器设计以及变换为具有PID结构形式的过程。仿真结果表明带有白校正的PID预测控制算法调整时间短,平滑性较好,表明该带有自校正的PID预测计算机控制算法的有效性和较好的控制综合性能。     

智能控制与复合控制在二阶时变纯滞后对象的应用研究

针对二阶时变纯滞后对象难以控制的问题,提出了采用改进Smith预估器提高系统的稳定性和鲁棒性;采用CMAC和PID并行控制的算法来提高动态性能;以CMAC神经网络作为一个前馈控制器,通过对PID控制器输出的学习,实现二阶变时滞系统的自适应稳定控制。仿真实验表明,这种复合控制方法保留了Smith算法与CMAC神经网络和PID算法的各自特长,具有学习速度快,适应能力强、动态性能好的优点,具有良好的稳定性控制效果。