基于灰色预测的自适应内模PID双重控制器设计

针对一类非线性系统,提出一种基于灰色预测的自适应内模PID双重控制方法.把由系统的输入输出数据得到的灰色预测模型作为系统的内部模型,并在基本的内模控制结构上增加PID控制器,加快了跟踪误差收敛速度, 内模控制的性能明显改善.仿真结果表明,该控制方法简单而有效, 内模PID双重控制较单一内模控制具有更好的系统性能.     

基于IMC原理的电子节气门控制策略

发动机系统中的电子节气门是一种典型的非线性控制对象,特别是节气门运动过程中的弹簧扭矩和摩擦阻力十分复杂,其数学模型很难精确建立,参数不易获取.针对电子节气门的非线性因素,提出一种内模控制器的设计方法.首先分析电子节气门系统的数学模型,在Matlab/Simulink仿真平台上对模型的有效性进行验证,进而以内模控制结构为基础,建立电子节气门复域模型,分析系统的非线性干扰,设计针对时变参数的内模控制器.仿真结果显示,在模型较精确的情况下,内模控制器具有优于传统PID和一般滑模控制的控制性能,而在模型失配的情况下,内模控制器的鲁棒性能够保证它的控制性能仍然优于传统PID.在所提出的内模控制器设计方法中,前馈滤波器的设计并未用到任何系统参数,但仍然能够保证理想的稳态响应和扰动响应,因此所提出方法相比于很多针对具体模型的控制策略,具有更好的实用价值.     

基于PLC的内模PID窑炉温度控制系统设计

在工业生产过程当中,PID调节是经典控制理论中最典型的闭环控制方法,但是对于非线性大时滞大惯性的陶瓷窑炉温度控制系统.传统PID控制的效果不佳.本文简单介绍了基于内模控制原理的PID参数整定方法,详细地阐述了基于内模PID的陶瓷窑炉温度控制在西门子PLC S7-200中的算法实现.通过MATLAB软件仿真,将内模PID的陶瓷窑炉温度控制效果与传统PID控制进行比较,论证了其优良特性.     

磨煤机制粉系统解耦内模控制器的设计及仿真

本文针对工业过程中常见的多变量时滞耦合输入输出系统,基于内模控制结构提出了一种多变量解耦内模控制设计的方法,该方法设计的内模控制器同时具有解耦器和控制器的作用。其优点是能够实现标称系统输出响应之间的近似或完全解耦,并且改善了系统的大迟延的特性。并与PID对角矩阵解耦设计方法相对比,结果表明：解耦内模控制器设计方法有更好的鲁棒性。     

基于继电辨识的大时滞对象的内模控制

采用改进的饱和继电反馈实验辨识高精度的过程模型，将内模控制与Smith预估控制器相结合，提出了一种适用于大时滞对象的内模控制结构，并按内模控制结构设计控制器。仿真实验表明该控制结构可获得比Smith预估控制更好的动态性能、鲁棒性和抗干扰性能，为大时滞对象的控制提供了一种新的实用方法。     

一种基于内模PID控制的主动队列管理算法

针对传统主动队列管理中PID控制存在的参数不易整定等缺点,通过引入内模控制思想,提出了一种基于内模控制的PID控制器（IMC－PID）,其突出特点是控制器仅有一个参数需要整定。将IMC－PID应用于网络拥塞控制中,得到了一种新的主动队列管理（AQM）算法——IMC－PID算法。仿真实验表明,IMC－PID算法有较强的鲁棒适应性及较快的队长调节速率。     

基于PID神经元网络和内模控制的拥塞控制算法*

针对网络系统的大时滞和非线性特性,设计了一种新的拥塞控制算法,将PID神经元网络与内模控制相结合应用于主动队列管理中,并使用Lyapunov理论证明了此算法的稳定性。NS仿真结果表明,这种算法的稳态和瞬态性能都优于PID算法,并且在参数变化和负载扰动时具有很强的鲁棒性。     

基于内模PID控制器的时延网络控制系统的保稳定性设计①

网络控制系统中存在的随机时延会导致系统的性能变差甚至不稳定。通过对随机时延的分析,建立了一个基于内模PID控制原理的网络控制系统模型,并以工业过程控制中经常用到的二阶对象为控制对象,完成了网络环境下的内模PID控制器的设计。仿真对比表明,该控制器对系统性能进行了补偿,保证了系统具有良好的稳定性能。     

基于小波神经网络的PID整定与应用

提出了一种基于小波神经网络整定的PID控制方法。由于小波变换具有良好的时频局部特性，神经网络具有强大的非线性映射能力，自学习、自适应等优势，采用规范正交的小波函数作为神经网络的基函数构成小波神经网络。该网络兼有小波函数的紧支性、波动性以及神经网络的非线性映射能力，自学习、自适应能力等优点，渗碳炉控制实验结果表明．用该方法整定的PID控制系统收敛速度快。逼近精度高，鲁棒性好。     

非线性动态系统神经模糊建模与内模/PID双重控制系统设计

非线性动态系统的内模控制要求建立精确的对象正模型和逆模型,这对于大多数实际对象是难以做到.提出了基于一类神经模糊模型的非线性动态系统建模方法,并在此基础上研究了基于神经模糊模型的非线性系统的内模控制设计.基于输入输出数据辨识的对象正模型和逆模型存在着模型失配问题,导致神经模糊内模控制范围变窄和控制鲁棒性降低,为了改善系统的性能,提出了神经模糊内模控制与PID控制结合的双重控制策略.对CSTR的反应物浓度控制研究表明,双重控制策略能有效地拓宽系统可控范围,改善系统性能.仿真结果证明该控制策略简单而有效.     

Maximum sensitivity based fractional IMC–PID controller design for non-integer order system with time delay

A simple approach with a small number of tuning parameters is a key goal in fractional order controller design. Recently there have been a number of limited attempts to bring about improvements in these areas. In this paper, a new design method for a fractional order PID controller based on internal model control (IMC) is proposed to handle non-integer order systems with time delay. In order to reduce the number of tuning parameters and mitigate the impact of time delay, the fractional order internal model control scheme is used. Considering the robustness of the control system with respect to process variations and model uncertainty, maximum sensitivity is applied to the tuning of the parameters. The resulting controller has the structure of a fractional order PID which is cascaded with a filter. This is named a fractional IMC–PID controller. Numerical results are given to show the efficiency of the proposed controller.     

Optimized Model Based Controller with Model Plant Mismatch for NMP Mitigation in Boost Converter

In this paper, an optimized Genetic Algorithm (GA) based internal model controller-proportional integral derivative (IMC-PID) controller has been designed for the control variable to output variable transfer function of dc-dc boost converter to mitigate the effect of non-minimum phase (NMP) behavior due to the presence of a right-half plane zero (RHPZ). This RHPZ limits the dynamic performance of the converter and leads to internal instability. The IMC PID is a streamlined counterpart of the standard feedback controller and easily achieves optimal set point and load change performance with a single filter tuning parameter λ. Also, this paper addresses the influences of the model-based controller with model plant mismatch on the closed-loop control. The conventional IMC PID design is realized as an optimization problem with a resilient controller being determined through a genetic algorithm. Computed results suggested that GA–IMC PID coheres to the optimum designs with a fast convergence rate and outperforms conventional IMC PID controllers.     

Fuzzy IMC-PID控制器的设计及仿真研究

从IMC结构出发,提出了一种基于fuzzy、PID控制的Fuzzy IMC-PID控制器,对工业过程中时滞系统纯滞后环节一阶Pade近似后,由内模整定得到PID控制器的参数整定值,再依据合适的模糊控制规则,对其进行在线二次自整定。借助MATLAB工具箱进行仿真,结果表明,该控制器具有内模、模糊、PID控制器的优点,超调小、调节性能好、鲁棒性强。对于大纯滞后或非线性系统能够较好地工作,可以推广应用于一般工业过程控制中。     

时滞系统模糊整定PID控制的仿真研究

文中引入1／1pade级数逼近纯滞后环节，根据两步法设计内模控制器。由等效式可以看出，单位反馈控制器可以由带滤波器的PID控制器文现，内模调节即转化成为PID控制器的参数整定。采用模糊自调整控制方案整定PID参数，同时结合针对时滞系统的模糊控制规则和一般二维模糊控制器的通用规则，设计模糊控制器，充分利用模糊控制、内模控制、PID控制的优点。将所设计的系统应用于具有大时滞、大惯性特点的电厂主汽温控制系统检验其性能，仿真试验证明了这一方法具有很好的鲁棒性、控制精度和抗干扰能力。     

ISE tuning rule revisited

The integral square error (ISE) method is applied to approximate the internal model control (IMC) system by the PID control system. Simulations show that the proposed method to design PID controllers can relieve some disadvantages of the original ISE method and IMC-based PID controller design methods.     

Single-loop controller design via IMC principles

In this paper, a new internal model control (IMC)-based single-loop controller design is proposed. The model reduction technique is employed to find the best single-loop controller approximation to the IMC controller. Compared with the existing IMC-based methods, the proposed design is applicable to a wider range of processes, and yields a control system closer to the IMC counterpart. It can be made automatic for on-line tuning. The users have the option to choose between PID and high-order controllers to suit the applications better. It turns out that high-order controllers may be necessary to achieve high performance for essentially high-order processes.     

基于小波变换的非线性广义预测控制

提出了基于小波变换的非线性广义预测控制算法。预测模型采用Hammerstein模型,对于其静态非线性部分采用小波网络来辨识,动态线性部分用最小二乘法来辨识。这种辨识方法比传统的多项式拟合的模型误差要小得多。基于这种预测模型广义预测控制器弥补了传统广义预测控制的模型失配问题。以CSTR为例对所设计的控制器进行仿真研究,结果表明控制器能够取得良好的控制效果。     

IMC–PID Design: Analytical Optimization for Performance/Robustness Tradeoff Tuning for Servo/Regulation Mode

This paper addresses the analytical design of a one‐degree‐of‐freedom (1‐DoF) robust proportional–integral–derivative (PID) controller for the servo/regulation mode in line with the enhanced internal model control (IMC) principle based on a first order plus dead time (FOPDT) model. The proposed enhanced IMC–PID can provide acceptable performance both for set‐point tracking and for load disturbance rejection. The design procedure is formulated as a constrained optimization problem, in which the robustness of the system is adequately considered. Therefore, the resulting PID controller gives optimal performance with an exact selected robustness degree. Illustrative examples are given to show the effectiveness and merits of the analytical tuning rules for a wide range of plants.     

有效传递函数在多变量耦合系统中的应用

针对多变量系统具有多时滞、强铰链耦合的特点,提出了有效开环传递函数解耦策略。由于有效开环传递函数所描述的动力学行为的复杂性,首先采用模型降阶技术,将系统逼近一阶环节+延时(FOPDT)形式;然后运用IMC控制策略实现单位反馈控制。为得到传统PID控制器的典型表达形式,将IMC控制器进行麦克劳林级数展开,通过对相应项系数的比对得到了传统PID控制器。仿真分析表明了该方法能够提高系统动态响应速度、减小稳态误差,实现了多变量耦合系统的理想控制。