焦炉集气管压力相关解耦控制系统

本文针对焦炉集气管压力系统动态耦合的特点,引进随机相关因子,对耦合系统进行相关分析,提出用相关系数构造解耦控制器,有效的解决多种不确定原因引起集气管压力波动的问题。     

焦炉集气管压力模糊控制系统

针对焦炉集气管压力的强耦合、多变量、参数时变的特点 ,在进行系统特性分析的基础上 ,提出了一种模糊控制器 ,实现焦炉集气管压力的自动控制。实验结果表明 ,在推焦装煤期间 ,集气管压力控制在 ( 80± 1 0 )Pa内 ,吸力管压力控制在 ( 1 50 0± 1 0 0 )Pa内。系统主要技术指标优于原指标 ,具有良好的动态和静态特性     

基于MAS的分布式焦炉集气管压力解耦控制

针对焦炉集气管压力这类多变量非线性耦合系统,提出了一种基于multi-agent system(MAS)的焦炉集气管压力智能协调控制系统方案,给出了agent的分层组织结构和演化机制．在控制agent中,采用TS模糊神经回归网络对被控对象进行分布式建模,运用分布式智能协调解耦算法进行解耦控制,监督学习与强化学习相结合,采用遗传协进化算法对多个agent协调优化．通过agent模态变迁进行模式切换,以适应快速突变环境．工程应用表明,提出的控制策略有效地解决了集气管压力这类复杂对象的过程控制问题．     

集气管压力自适应模糊解耦控制系统的设计

针对焦炉集气管压力系统具有强耦合、强干扰、非线性等特点,应用模糊控制理论,提出了一种基于过程状态的自适应模糊解耦控制方法,对集气管压力进行控制;首先,通过在线获取过程状态选取相应的模糊控制策略,以期在复杂工况卞提高被控系统的性能——鲁棒性;然后利用模糊补偿解除了多座焦炉集气管压力之间的耦合;最后设计蝶阀专家控制器以适应蝶阀的特性,提高控制品质;实际运行结果表明,该系统具有控制灵活、响应速度快和稳态精度高的优点,对外界扰动具有良好的自适应能力。     

焦炉集气管压力Fuzzy-PID控制系统设计

针对焦炉集气管压力这类多变量非线性系统，提出了一种基于Fuzzy—PID控制的智能分段控制方案．构成了焦炉集气管压力智能控制系统。采用Siemens公司的S7-200PLC进行控制．采用WinCC组态软件实现监控功能。实际应用表明，提出的控制策略有效解决了集气管压力控制过程中的多扰动、强耦合的非线性问题，具有良好的动态和静态特性，系统主要技术指标优于原指标。     

多焦炉集气管压力智能控制系统

针对多座焦炉集气管压力系统具有多回路、强耦合、非线性、参数时变的特点,SM-YL600A多焦炉集气管压力智能控制系统采用基于模糊控制理论的控制方法,并与计算机技术相结合,提出了一种切实可行的控制方法,解决了具有相互耦合的多座焦炉集气管压力稳定的问题。所提出的SM-YL600A多焦炉集气管压力智能控制系统成功应用于实际工程当中,实际运行结果表明,该智能控制系统保证了集气管压力系统调节的协调性、稳定性和快速性,提高了对工艺美术品变动和干扰的适应性。     

专家优化控制在焦炉集气管压力调节上的应用

我国的焦炉大多采用多集气管并联,共用一套风机、冷凝系统。本文针对集气管压力被控过程的多样性、时变性、非线性的特点,通过分析影响集气管压力控制的多种因素,建立了一种新形式的焦炉集气管压力系统的数学模型。本文详细介绍了自适应专家智能控制系统程序的编制以及具体实现方法,通过专家控制算法和解耦相结合控制集气管压力,结果令人满意。经过两年的实际应用,表明了所建模型和控制方案的合理性和实用性。     

基于Step7和WinCC的焦炉集气管压力分级控制系统

针对采用常规控制方法对焦炉集气管压力控制效果差、无法满足要求的现状,运用模糊控制和解耦控制原理以及Step7和WinCC软件,在已有焦炉集气管压力控制系统基础上提出一种基于模糊解耦控制的分级控制系统;介绍系统控制策略、程序开发、监控界面设计及系统运行调试等;运行表明:该系统控制效果良好,其控制精度、抗干扰能力等技术指标优于原指标。     

计算机模糊控制系统在焦炉集气管压力控制中的应用

结合先进经典的模糊控制理论,介绍SIEMENS PLC、SIEMENS组态软件WinCC 6.2、STEP7和Visual Basic 6.0在济钢焦炉集气管压力控制中的应用.     

冻结站中盐水流量和温度的模糊解耦控制

针对现有冻结站盐水流量和温度控制方法存在控制精度低的问题,提出了一种盐水流量和温度的模糊解耦控制方法。首先根据盐水流量和温度控制精度的不同,采用模糊控制法对流量和温度进行模糊控制;然后分析和研究盐水流量和温度间的耦合关系,采用解耦控制法对模糊控制输出的流量和温度进行解耦控制。仿真结果表明,该控制方法无需对盐水流量和温度建立精确数学模型,可实现盐水流量和温度的解耦控制,控制精度高。     

燃气发生器空气压力控制策略研究与实现

燃气发生器采用高压空气加燃料燃烧的方式产生持续气流,为了保证发生器的效率和稳定性,燃气发生器对空气压力调节速度和精度要求很高。系统采用压力和位置串级控制方式,并结合模糊PID控制策略,通过优化控制参数,确保了大范围压力调节的动态响应和控制精度,通过试验验证,调压阀位置调节精度优于0.2%,在1.5MPa~5.8Mpa范围内,压力调节时间小于1秒, 压力控制误差小于0.1MPa。     

Fuzzy sliding-mode control with rule adaptation for nonlinear systems

Abstract: A fuzzy sliding-mode control with rule adaptation design approach with decoupling method is proposed. It provides a simple way to achieve asymptotic stability by a decoupling method for a class of uncertain nonlinear systems. The adaptive fuzzy sliding-mode control system is composed of a fuzzy controller and a compensation controller. The fuzzy controller is the main rule regulation controller, which is used to approximate an ideal computational controller. The compensation controller is designed to compensate for the difference between the ideal computational controller and the adaptive fuzzy controller. Fuzzy regulation is used as an approximator to identify the uncertainty. The simulation results for two cart–pole systems and a ball–beam system are presented to demonstrate the effectiveness and robustness of the method. In addition, the experimental results for a tunnelling robot manipulator are given to demonstrate the effectiveness of the system.     

焦炉集气管压力的变结构模糊控制研究

提出了集气管的智能控制方法．详细介绍了新2#焦炉集气管压力控制器的设计方法．针对该焦炉集气管压力波动幅值大、压力振荡剧烈的情况，提出了变结构模糊控制算法；该方法对集气管压力的不同波动范围，通过采用不同的控制规则以及量化因子设计了两个模糊控制器．仿真试验以及现场实际运行结果表明，根据变结构模糊控制算法建立的控制系统能够迅速调节新2#蝶阀开度使压力在15s内达到稳定，实际效果证明了该算法的有效性和可靠性．     

基于粒子群优化的集气管压力变结构模糊控制

针对某焦炉集气管压力波动幅值大、压力振荡剧烈的情况,提出了一种基于粒子群优化的变结 构模糊控制方法．该方法针对集气管压力的不同波动范围,采用不同的控制规则设计了两个模糊控制器．针 对模糊量化因子调节的困难,采用粒子群优化惯性系数的自适应调整机制,以寻优模糊控制器量化因子．仿 真实验以及实际运行结果表明,采用该方法所建立的控制系统能够快速调节3#阀门开度,使集气管压力在短 时间内达到稳定,证明了该算法的有效性和优越性．     

Disturbance decoupling control design for switched Boolean control networks

This paper investigates a kind of disturbance decoupling problems (DDPs) for switched Boolean control networks (BCNs), that is, the disturbance-independent output decoupling problem, via the semi-tensor product of matrices. By converting the dynamics of switched BCNs into an algebraic form and using the redundant variable separation technique, all possible state feedback controllers are designed for the disturbance-independent output decoupling problem. Then, based on the obtained state feedback disturbance decoupling controllers and the system’s output equation, a constructive procedure is proposed to design all possible output feedback disturbance decoupling controllers. The study of two illustrative examples shows that the new results obtained in this paper are effective in designing disturbance decoupling controllers for switched BCNs.     

六维腕力传感器非线性正解耦方法设计

多维力传感器利用其多个转换单元完成测量加载于其结构上未知负载的作用效果,解耦是其设计的重要组成部分。针对传统静态线性解耦方法的不足,试图将传统线性解耦方程扩展为多项式结构,受其多元高次方式通解形式的启发,构造了一种多项式非线性静态正解耦方程,该方法无需传统线性解耦方法中的曲线拟合、逆解,不依赖以系统是线性为前提,且方程可以扩展成任意结构的多项式。实验结果表明:该方法能降低输出耦合误差。     

LPV decoupling for control of multivariable systems

This article investigates methods for decoupling multivariable linear parameter varying (LPV) systems and proposes a new interaction measure for decoupled proportional-integral (PI) feedback control design in LPV systems. The proposed approach seeks to benefit the multivariable control of multi-input multi-output (MIMO) systems with variable operating conditions, variable parameters or nonlinear behaviour. This method can improve the tracking performance and reduce the operating conditions variability of such systems with significant coupling in the system dynamics. We design MIMO decoupling feedback LPV controllers to address loop interaction effects. The proposed method uses a parameter-dependent static inversion or SVD decomposition of the system to minimise the effects of the off-diagonal terms in the MIMO system transfer function matrix. A new parameter-dependent interaction measure is introduced based on the SVD decomposition and static inversion which is subsequently utilised for tuning multi-loop PI controller gains. Numerical examples are presented to illustrate the validity of the proposed LPV decoupling methods, as well as the use of the proposed interaction measures for a decoupled multi-loop PI control design.