增益和相位补偿的双模Smith预估控制算法

针对具有大滞后和大惯性的难控对象,在常规Smith预估控制的基础上加入了P-PID双模控制来提高系统的初期响应速度和减小过大的超调,并提出了带增益和相位补偿的双模Smith预估控制算法.仿真结果表明:当对象模型失配时,该算法能有效改进Smith预估控制的效果,提高系统的自适应能力.     

增益和相位补偿的双模Smith预估控制算法

针对具有大滞后和大惯性的难控对象,在常规Smith预估控制的基础上加入了p-PID双模控制来提高系统的初期响应速度和减小过大的超调,并提出了带增益和相位补偿的双模Smith预沾控制算法．仿真结果表明：当对象模型失配时,该算法能有效改进Smith预估控制的效果,提高系统的自适应能力．     

火电厂水质调节系统的模糊免疫自适应Smith-PID控制

火电厂水质调节加药系统为大时滞时变被控对象.模糊免疫自适应PID控制和常规Smith控制难以取得令人满意的控制品质.借鉴生物免疫反馈响应过程的调节作用和模糊推理的自适应性,以及Smith预估器可以解决系统时滞性的特点,提出了将模糊免疫自适应PID控制器和Smith预估器组合成复合控制器的控制策略.用模糊免疫P调节器实时整定P1D控制器的比例增益,用模糊控制器在线整定PID控制器的积分时间常数和微分时间常数.仿真研究表明,该控制算法具有调节时间短,系统稳定性强,抗干扰能力强等优点,取得了令人满意的控制效果.     

Smith自适应辨识控制系统设计与仿真

以具有时滞特性的暖通空调为被控对象,将Smith预估控制算法与自适应算法结合,以李雅普诺夫稳定性理论为基础推导自适应律,设计出Smith自适应辨识器,从而实现控制器参数的自整定,并解决了控制过程中的参数时变问题,控制效果得以优化。实验仿真结果表明,Smith自适应辨识器控制算法优于常规Smith预估控制算法。     

自适应控制在火电厂主蒸汽温度控制中的应用

火电厂主蒸汽温度具有大迟延、大惯性和时变性。自适应Smith预估控制及自适应内模控制均能根据对象状态的改变随时整定控制器参数。将这两种方法应用于火电厂主蒸汽温度控制系统中,可提高控制系统的鲁棒性。     

无辨识自适应算法的大滞后对象的控制方法

在实际工业生产中 ,由于对象纯滞后的存在 ,降低了控制系统的稳定性 ,使控制品质下降 ,对控制系统极为不利。对大滞后对象 ,Smith预估控制是一种重要方法 ,但常规Smith预估控制对模型的误差 (包括时间延迟的估计误差 )十分敏感 ,不适用于具有时变时延参数的系统。因此 ,常规Smith预估控制策略难以广泛用于工业控制 ,但该方法仍然得到了控制界的广泛认可。无辨识自适应控制是Marsik和Strejc提出的一种无需辨识系统参数的自适应控制算法 ,该算法简单、鲁棒性强 ,只需在线检测过程的实际输出及期望输出便可形成具有较好动态性能指标的自适应控制系统 ,但是该方法不能解决大滞后问题。借鉴无辨识自适应控制的思想和神经网络强的函数逼近能力 ,首先用一个神经网络来构成被控对象的Smith预估模型 ,然后利用无辨识自适应控制算法设计了一种适用于大滞后对象的控制器 ,两者结合 ,提出了一种简单、实用、鲁棒性强的大滞后对象控制的新方法     

自适应Smith预估极点配置自效正PI控制器

对具有大惯性、大纯时延、变参数的过程控制对象,提出了一种带有自适应Smith预估的极点配置的自效正PI控制方案,以10t/h链条炉作为控制对象,通过数字仿真,并与常规PI比较,证明了该方案比常规PI有更好的控制性能。     

基于Smith预估的神经网络循环流化床锅炉床温控制

料床温度是循环流化床锅炉正常运行的一个重要指标,它影响着锅炉的燃烧效率和污染物排放速率。在燃烧过程中,它具有时变性、大惯性和大滞后的特点。针对这一问题,将BP-Smith预估控制算法应用于循环流化床锅炉床温控制,该算法基于BP整定的PID控制,提高对被控对象参数变化的自适应能力和Smith预估控制能够克服对象的大迟延特性,并对BP-Smith预估控制进行了仿真。仿真结果表明,所设计的控制系统性能均优于常规PID控制和Smith预估补偿PID控制系统。     

时滞系统Fuzzy—Smith控制的仿真研究

针对时滞对象,把Smith预估控制原理和模糊控制器结合起来,即在Smith预估控制系统中控制器采用模糊控制器.仿真结果表明,所采用的方法能有效克服普通模糊控制算法不适应时滞系统控制和常规Smith预估控制算法过分依赖模型精度的缺陷,提高普通模糊控制器对时滞系统的控制能力,同时该算法具有很强的鲁棒性和良好的控制品质.     

一种Fuzzy-Smith控制器的设计

针对具有大时滞环节的被控对象难以实现优化控制的问题,设计了一种Fuzzy-Smith控制器.该控制器可充分发挥Smith预估器和模糊控制器的优势,利用模糊控制对参数变化不敏感和鲁棒性强的特点,借助Smith预估器对模糊控制进行有效补偿,以实现对大时滞系统的优化控制.以二阶纯滞后环节为对象进行了仿真分析.仿真研究结果表明：该控制器对大滞后被控对象有较好的补偿作用,对被控对象参数的变化有较强的适应能力,改进的Fuzzy-Smith控制器具有较强的鲁棒性和良好的控制品质.     

基于神经网络的鲁棒型预测控制算法实现回转窑温度控制研究

回转窑的生产过程是一个复杂的物理化学反应过程,具有大惯性、纯滞后、非线性等特点。工艺过程复杂多变,难以得到精确的数学模型,常规控制算法难以满足控制要求。本文提出一种利用神经网络作为预测模型,遗传算法作为滚动优化策略的预测控制算法。将这种算法用于回转窑温度控制系的仿真研究表明,该控制方案具有较强的鲁棒性和自适应能力,明显优于传统的PID控制。     

网络控制系统的Smith预估时滞补偿方法

针对网络控制系统中存在网络延时、非线性系统本身滞后以及延时对系统控制的影响,建立了时滞被控对象的网络控制系统模型,并分别从被控对象已知和控制器已知两个方面为出发点,提出了改进的Smith预估时滞补偿方法,无需对网络时延进行在线测量、辨识,并将系统前向通道中的时延因子移到了系统的闭环回路之外.最后,通过仿真实验对比了无时延和有时延两种情况下同一系统的稳定性情况,通过仿真结果验证文中提出的Smith预估补偿方法是可行的,具有实际应用的指导作用.     

智能控制在锅炉过热汽温控制中的应用研究

电站锅炉过热蒸汽温度具有较大的非线性及较强的耦合性，用传统的PID串级系统进行控制，通常难以达到理想的控制效果。将模糊控制与常规的串级系统结合起来，将其应用于某300MW燃煤单元机组的过热器出口蒸汽温度的控制．进行了仿真研究。通过与常规串级系统、单纯的模糊控制系统以及Fuzzy-PI控制系统的比较，仿真结果说明这种复合控制方法对大延迟、大惯性、非线性对象具有很好的控制效果：     

模糊Smith串级复合控制系统仿真研究

针对控制对象存在大惯性、纯迟延和参数时变的情况,对典型PID串级控制系统加以改进,提出了模糊Smith串级复合控制策略,将Smith预估器引入副回路并利用模糊控制器作为主控制器。仿真结果表明,该控制策略能有效克服大纯滞后对控制系统稳定性的影响,且具有动态性能好等特点。     

过热汽温的改进型Smith预估复合模糊控制

针对过热汽温对象的非线性特性,设计了改进型Smith预估复合模糊控制算法.采用模糊与PID控制相结合的复合算法,可以有效改善系统的动态特性和适应性;采用一类改进型Smith预估算法,克服了过热汽温对象的大迟延特性.仿真结果表明,所设计的控制算法具有更强的负荷适应能力,系统的动态特性有了较大改善.     

模糊预测控制在非线性时滞系统中的应用

针对工业控制系统中的非线性、时滞两大难题,结合预测控制中典型的动态矩阵控制(DMC)算法对时滞、模型失配、畸变、干扰等引起的不确定性能够及时得到弥补的优点以及T-S模糊模型对非线性系统良好描述的特性,将模糊控制与预测控制有机结合起来,根据被控对象工作点的变化实时选择模糊规则所对应的阶跃响应模型向量,结合DMC控制算法得到最优控制量,将基于线性系统建模的预测控制应用于非线性时滞系统控制中.     

生物流化床氨氮废水处理模糊切换控制研究

三相生物流化床氨氮废水处理过程是大时间常数、非线性、具有不确定性的复杂被控对象．分析并建立了主导数学模型,并给出了模糊PD加积分与PID的切换控制方案．仿真研究表明系统具有大的稳定裕量、较高控制精度和抗干扰能力,暂态性能较优,扰动稳态误差小于模糊PD加积分控制,对实际工程应用有一定参考意义．     

凸多面体不确定时滞系统鲁棒模型预测控制

针对控制输入受约束的凸多面体不确定时滞系统,利用min-max模型预测控制策略,结合线性矩阵不等式技术,给出了带有时滞补偿的时滞相关鲁棒模型预测控制方法,证明了控制算法的可行性和闭环系统的鲁棒稳定性,并通过仿真实验验证了所提方法的有效性.