双容水箱液位的内模PID控制研究

通过把经典通用的PID的控制方法与内部模型控制技术的优良特点相结合,设计出内部模型PID的控制的理论算法,并且在软件仿真中对双容水箱的液位进行控制。双容液位的仿真控制是在MATLAB软件中实现,根据被控对象的传递函数建立二阶系统控制模型,并且通过内部模型比例积分微分(IMC-PID)的控制算法来完成对两个水箱的水位的高度进行目标控制。通过内模PID控制算法能够比较迅速的整定出最优PID参数,简化了整个整定过程,并且对二阶系统控制效果也能达到最优化。     

基于有限项频率特性序列模型的前馈跟踪控制

为了改善跟踪控制精度 ,针对被控对象精确模型不易于辨识的情况 ,根据有限个特征频率处的频响特性试验数据 ,提出了一种近似模型 :有限项频率特性序列模型 ,并在此基础上提出了频域幅相调整控制算法。仿真结果表明 ,在不需要预知被控对象精确模型的情况下 ,对无急剧尖角变化的参考输入轨迹 ,该方法可以实现高精度跟踪控制。     

无模型控制器在气缸压力控制系统中的应用研究

气动伺服系统存在纯时延、非线性、时变等特点,传统的控制策略(如PID控制)在解决非线性系统时效果不理想,因此提出一种无模型控制算法。此方法在被控对象结构复杂、参数时变时控制效果较好。首先对气动伺服系统进行建模,建模过程包括阀口流量、比例流量阀及缸内压力建立一个二阶模型;其次设计无模型自适应控制器(Model-Free Adaptive Controller,MFAC)用于气动伺服系统压力控制;最后利用LabWindows/CVI平台进行试验验证。结果表明,针对气动伺服系统设计的无模型控制器是有效的,相比于传统PID控制有更快的响应速度和更高的控制精度。     

一类嵌入式控制器的研究

避开过程对象的数学模型,基于被控量测量值函数特性之上,建立的预测控制与开关控制相结合的智能控制算法的思想方法.研究了基于被测函数速度及加速度变化的预测控制算法,并对控制算法的软件流程进行了描述.以Aduc812BS单片机作为嵌入式系统硬件电路主体,与实现控制算法的系统软件相结合构成的控制器,克服了PID控制器调节时间长、超调量大的弊端,最后以气体渗碳过程为例,说明该控制器具有较好的品质指标和鲁棒性.     

基于T-S模糊建模的广义预测控制系统在热工过程中的应用

由于过热汽温系统具有大惯性、大迟延和时变性的特性,传统的PID串级控制策略很难达到理想的控制效果.因此,本文被控对象的模型利用基于模糊聚类算法的T-S建模法,并利用广义预测控制算法对过热汽温系统进行控制.针对该算法在火电厂过热汽温控制系统中进行了仿真,仿真结果表明,该算法较常规PID控制方法具有更好的控制性能.     

一种改进的模型驱动PID的应用研究

对模型驱动PID（简称MD-PID）控制算法进行介绍,提出了一种改进的模型驱动PID （简称A-MD-PID）控制算法,并应用于二阶惯性加纯迟延对象,用MATLAB进行仿真研究。结果表明,本文采用的改进模型驱动PID,能有效地克服被控对象的惯性和迟延,提高系统的控制品质。     

基于改进型灰色预测大时滞过程的自适应PID控制研究

针对传统PID控制对大时滞控制效果不佳的情况,提出一种基于改进灰色预测模型的自适应PID控制系统。采用等维新信息、改变初始条件和精指数拟合法对G（1,1）模型进行改进,将改进后的G（1,1）模型与传统PID结合,组成灰色预测控制系统。用预测结果代替被控对象测量值,克服了大时滞系统控制效果不能及时反馈的不足,并在控制运算中,沿二次型性能指标的负梯度方向对加权系数进行在线修改,实现了自适应PID的优化控制。仿真结果表明了该预测控制算法的响应速度快、鲁棒性强,有较好的适应性。     

真空退火温度的建模与解耦控制

真空退火炉中温度的精确控制是一个多变量控制问题。为实现退火温度的精确控制,以真空退火炉现场实际采集的数据为基础,辨识出真空退火炉温区温度的二阶滞后模型,提出一种二阶滞后系统的多变量预测函数解耦控制算法。将多变量系统的解耦控制问题化简为若干个单变量系统的预测函数控制,采取分散优化策略代替整体优化,利用预测函数控制算法的特点,引入基函数增加了设计的自由度,减少了在线计算量,使参数设计和算法过程求解大为简化,得到一个解析的控制量计算方程,实现退火温度二阶滞后系统的多变量预测函数解耦控制。仿真结果表明,控制方法优于传统或改进的PID控制系统。将该控制方法应用于实际的 2 100×2 100真空退火炉退火温度控制系统中,取得了很好的控制效果。     

神经网络预测控制算法及其应用

结合神经网络和预测控制的优点，提出了一种神经网络模型预测控制算法。将这种算法用于热交换器温度控制系统的仿真研究表明，该控制方案表现出良好的控制品质并能适应被控对象参数的变化，具有较强的鲁棒性和自适应能力，从而为非线性、大滞后系统的实时智能优化控制的实现提出了一种有效的方法。     

织机经纱张力自适应滑模控制器的设计与仿真

针对织机送经卷取系统中的经纱张力控制问题,对被控对象的动力学模型和经纱张力的控制算法进行了研究,分析了织机开口机构的周期性运动对经纱张力的影响,采用了正弦信号模拟控制系统的外界干扰,提出并设计了一种自适应滑模控制器以用于经纱张力控制,利用其滑模控制算法应对被控对象模型中的参数不确定性和其自适应控制算法对外界干扰进行了学习,并与一个PID控制器和一个传统滑模控制器进行了对比。研究结果表明,该自适应滑模控制器可以应对被控对象模型中的参数不确定性,能够实现对外界干扰的有效学习和精确补偿,具有鲁棒性强、控制精度高等优点。     

模糊内模控制系统

提出了模糊内模控制的新策略,它将T-S模糊辨识和模糊推理引入内模控制,它在对实际输出起预测作用的同时,可根据预测误差在线修正、补偿被控对象的模型失配.仿真结果表明,该策略是可行、有效的.     

大范围工况热工过程系统的多模型预测控制

文中讨论了基于多模型的预测控制方法。对于在工作范围内发生参数突变的被控热工对象,在典型工况下通过实验数据获得典型工作点的系统模型,从而建立多个局部模型表示,基于每个局部模型分别设计子DMC控制器。通过跟踪工况变化来对子控制器加权以获得控制增量。实验结果表明该方法对参数突变适应快,可取得令人满意的控制效果。     

数字PID控制及其改进算法的应用

对PID控制的比例、积分和微分控制的物理意义进行了深入的阐述。结合一个具体的二阶系统(转台)的应用,阐述了各种PID控制算法的优缺点和适用性。根据实际的被控对象,逐步考虑了被控对象的三种不同的数学模型:理想的、带死区的和带死区且有量测噪声的。最后给出了指导性更加明确的PID参数工程整定的一般步骤。     

双三角钻臂非齐次模型自适应预测控制

针对双三角钻臂这类非线性系统的控制问题,为克服系统闭环预测存在的缺陷,提出了一种非齐次增量型时变线性模型,给出并证明了其存在性定理。提出了基于该类模型的自适应预测控制算法,并将该算法实际应用于双三角钻臂直接定位控制,使双三角钻臂获得了很好的轨迹跟踪性能。该控制算法比传统广义预测控制算法简单,容易实现,其应用效果证明了它的可行性和有效性。     

基于状态反馈线性化的阀控非对称缸系统模型预测控制

针对使用PID方法对阀控非对称液压缸位置控制中出现的超调问题,以及传统非线性模型预测控制优化求解计算时间较长的问题,提出了一种基于状态反馈线性化的阀控非对称缸模型预测控制方案。首先建立了阀控系统状态空间模型,运用微分几何理论讨论系统可反馈线性化的充要条件,并将非线性系统映射为新坐标空间内的线性系统模型;设计了反馈线性化模型预测控制器(Feedback Linearization Model Predictive Controller, FLMPC),讨论了线性系统下的约束问题,其中由于系统仿真预测时域远小于系统响应时间,对模型预测控制的损失函数加以修正。结果证明,在相同输入情况下,反馈线性化系统与原系统的位置误差满足控制需要,且在保证被控对象快速稳定控制的条件下,对比该算法与非线性模型预测控制的单步计算时间,证明该算法能够缩短计算时间。     

基于龙格-库塔法的自适应PID控制算法及其应用

针对大滞后系统提出一种基于四阶龙格-库塔预测模型的自适应PID控制算法,该算法是先对系统的状态变量进行步长预测,然后将此预测值代入系统输出方程,求出被控对象的步长测量值,再将该测量值作为反馈值进行PID控制运算。在控制运算中,沿二次型性能指标的负梯度方向对加权系数进行在线修改,实现了自适应PID的优化控制。仿真结果表明该预测控制算法的响应速度快,鲁棒性强,有很强的实用性。     

神经网络在内模控制中的应用

介绍了利用单神经元自适应控制算法对内模控制进行改进的方法.仿真实验表明,这一方法增强了内模控制对被控对象变化范围的适应能力.     

基于CMAC神经网络的PID控制算法在温度控制中的仿真研究

为了更好地实现对工业过程温度的控制,文章设计了一种基于CMAC神经网络模型的PID控制算法。将该算法应用于温度控制中,研究了改变被控对象参数时的系统响应特性。仿真结果表明,该算法具有较强的自适应能力和鲁棒性,其性能优于常规PID控制算法。     

一种基于COM的可组态先进控制实验平台

介绍了一种用于检测控制算法性能的先进控制实验平台。采用COM/DCOM技术实现组态、分布式控制功能,能够调用Matlab函数,与Matlab交换数据。提供了多种与被控对象的接口、内嵌预测控制等多种先进控制算法,并提供二次开发接口。     

电动式主动横向稳定器模型预测控制策略开发

为进一步提升高速行驶车辆侧倾稳定性,本文以永磁同步电机式主动横向稳定器为被控对象,设计该电动式主动横向稳定器模型预测控制器及其电子控制单元,并完成相关离线仿真和硬件在环性能试验.首先利用MATLAB/Simulink搭建九自由度整车动力学模型,并利用模型预测控制方法,构建电动式主动横向稳定器控制策略模型,然后设计基于英飞凌32位TC275主控芯片的电动式主动横向稳定器电子控制单元,利用自行开发的电动式主动横向稳定器性能试验台,分别在转向盘角阶跃工况和鱼钩工况下验证了电动式主动横向稳定器模型预测控制策略有效性.相关仿真和台架试验结果表明,电动式主动横向稳定器模型预测控制策略可有效提高车辆抗侧倾能力.