一阶纯滞后系统的H∞PI控制器研究

研究了一阶纯滞后系统的PID控制问题，利用n阶pade近似来逼近纯滞后，给出了一种基于H∞性能指标的PI控制器设计方法．实例说明算法的有效性。     

大时变纯滞后的PIP控制器的实现

介绍旨在消除大纯滞后影响的ＰＩＩＰ控制器的基本原理，针对大时变纯滞后的ＰＩＰ控制器的问题，提出了一种根据变纯滞后的大小而动态改变脂样周期来模拟纯滞后时间的方法，并给出了递推公式，领导具结果表明，这种方法对大时变纯滞后的对象具有优良的控制性能，并且简单、实用、易于在微机上实现。     

基于ITAE标准函数的纯滞后系统控制

针对纯滞后控制对象,提出了一种基于ITAE标准优化函数的控制器设计方法,将控制器和对象构成的闭环传递函数等效为具有ITAE控制指标的ITAE最佳传递函数,从而求解出控制器参数.对于纯滞后对象,利用一阶Pade近似式来近似纯滞后环节,给出了改进后的系统模型,利用ITAE控制器在模型匹配和失配情况下进行了仿真研究,结果表明:所提出的设计算法简便实用,避免了复杂的参数在线调整过程,在系统模型发生摄动的情况下,均有着较传统PID控制更好的稳定性和鲁棒性,显示了这一设计方法较好的应用前景.     

纯滞后多变量系统的预估补偿控制

根据对单回路具有纯滞后对象的补偿控制方法,提出一种对于纯滞后多变量系统的预估计补偿控制,解决给控制器的设计所带来的许多不利因素,以提高控制质量．     

基于Pade逼近的纯滞后系统内模控制器的设计

将纯滞后环节进行Pade逼近后，根据内模原理，得到纯滞后系统内模控制器的参数整定值。仿真结果表明，内模控制器能克服被控对象增益和时间常数变化对控制性能的影响。     

基于输出预报的PI控制方法及在纸页定量控制中的应用

通过分析抄纸过程定量控制系统具有大滞后，非线性，时变的特点，采用实验法建立了系统数学模型。利用一种输出预报的PI控制方法。对某1760纸机实施实时控制，经实际运行表明，输出预报的PI控制方法能有效克服纯滞后对系统的影响，具有较好的鲁棒性。     

纯滞后系统内模控制器的设计与仿真研究

介绍纯滞后系统内模控制器的设计方法。仿真结果表明，内模控制器能克服被控对象增益和时间常数变化对控制性能的影响。     

多变量对象的预测PI控制及其工业应用

针对强耦合、大时滞多变量系统．首先将系统进行动态解耦,消除系统之间的耦合,然后将解耦对象简化为互相独立的一阶滞后对象,最后运用单变量预测PI控制算法设计这些一阶滞后对象的控制器．这种控制器结构简单,可调参数少,参数调节方便、直观．仿真和实际应用表明：此类预测PI控制器具有良好的控制性能和鲁棒稳定性能．     

纯滞后系统的模糊复合控制方法

针对具有纯时间滞后的系统,分析了PID算法、Smith预估算法以及模糊控制的不足,由此提出了一种新的模糊复合型控制器,该控制器是基于Smith预估的模糊-PID控制器,利用Smith预估算法克服纯滞后,利用模糊控制来提高系统的鲁棒性,而在稳态阶段则切换为PID控制来提高控制精度.在模型匹配和失配情况下进行了仿真研究,结果表明该复合型控制器既具有模糊控制较强的鲁棒性,又具有PID控制精度高的特点,尤其是在模型失配时表现出良好的稳定性和鲁棒性,对于大时间滞后系统是一种实用而简便的控制方法.     

模糊控制在纯电动汽车永磁同步电机上的应用

为了提高纯电动汽车在永磁同步电机控制下的扰动性能,将参数自整定算法加入到永磁同步电机的数学模型中,设计出参数自整定控制器,通过MATLAB/SIMULINK将参数自整定控制器和传统的模糊PI控制器进行仿真对比实验.实验结果表明:纯电动汽车在低速运行受到扰动时运用参数自整定控制器恢复稳定更快.     

PSO算法在Smith-PID控制器参数整定与优化中的应用研究

大部分工业过程的控制对象通常具有纯滞后环节,常规的Smith-PID控制很难取得预期的效果。针对传统Smith-PID控制需要精确数学模型且不适应参数变化纯滞后系统的缺陷,在继电整定的基础上,提出了用PSO算法来整定和优化Smith-PID参数,削弱了Smith-PID控制对于对象参数精确性的要求,提高了系统的鲁棒性。仿真结果表明,所提出的Smith-PID参数整定方法有较强的鲁棒性和较好动静态性能。     

PSO算法在Smith-PID控制器参数整定与优化中的应用研究

大部分工业过程的控制对象通常具有纯滞后环节,常规的Smith-PID控制很难取得预期的效果。针对传统Smith-PID控制需要精确数学模型且不适应参数变化纯滞后系统的缺陷,在继电整定的基础上,提出了用PSO算法来整定和优化Smith-PID参数,削弱了Smith-PID控制对于对象参数精确性的要求,提高了系统的鲁棒性。仿真结果表明,所提出的Smith-PID参数整定方法有较强的鲁棒性和较好动静态性能。     

积分时滞对象的一种内模PID鲁棒控制方法

针对工业系统中常见的具有积分和时滞特性的过程对象,基于内模控制原理,将IMC-PID(internal model control-proportional integral derivative)控制器参数整定与鲁棒控制相结合,设计一种IMC-PID控制器参数的鲁棒整定方法。通过一阶环节逼近积分环节,采用泰勒公式逼近时滞项,推导得到IMC-PID控制器参数的设计公式。并基于鲁棒性能指标给出了简单的参数整定解析表达式,实现IMC-PID控制器的鲁棒整定。仿真结果表明,基于鲁棒性能指标的IMC-PID控制方法克服了常规方法中参数整定的盲目性,可使系统同时获得良好的动态响应性能和鲁棒性。     

基于模糊PID算法的WEDM—LS恒速走丝控制系统的设计

针对慢走丝线切割机电极丝速度不稳定时严重影响切削性能的问题,提出模糊PID算法应用于走丝恒速系统的解决方案．依据闭环控制系统的响应误差曲线特点．结合传统PID参数的整定规律,建立一套走丝恒速系统的模糊控制规则。并利用MATLAB—Fuzzy工具箱较快获得反模糊化的离线输出值．通过对走丝恒速系统的动态性能和鲁棒性能的实验仿真分析．结果表明：与一般闭环和传统PID控制相比。基于模糊PID算法的走丝恒速系统具有超调小、控制精度高、响应速度快和鲁棒性好的特点．     

330MW机组智能协调控制系统

在分析法国阿尔斯通MICROREC电调系统的基础上,详细地分析了330MW机组智能协调控制系统.该系统在国内首先解决了电调系统同CCS的接口问题,并成功地利用非线性补偿方法解决了原电调系统在汽机调节压力的方式下存在的系统不稳定问题.考虑到被控对象存在着时变性、未建模动态以及不确定干扰等因素,系统中综合应用了基于规则的控制器参数自调整、基于规则的智能控制以及断续连续混合控制等方法,有效地提高了协调控制系统的动态以及稳态性能.运行结果表明,该系统可以在50%～100%的负荷范围内自动调整机组负荷,且系统的动态、稳态性能指标满足电网AGC的运行要求.     

积分过程PID控制器参数的新型优化整定方法

针对积分时滞过程,结合菌群优化（BSFO）算法和控制系统优化设计策略,提出了一种新的PID控制器参数优化整定方法.通过将PID控制器的参数设置为群体细菌在参数空间的位置,将时间乘以绝对误差的积分（ITAE）作为细菌对环境的适应度函数,并模拟细菌群体觅食的动态行为来实现对PID控制器参数的寻优.实例仿真结果表明,菌群优化算法能够实现对PID控制器参数的有效整定,并在稳定时间、超调量、鲁棒性和抗干扰性等方面具有满意的综合性能.在大量仿真结果的基础上,给出了一个积分时滞对象的PID控制器参数整定经验公式.     

A Novel Tuning Method for Predictive Control of VAV Air Conditioning System Based on Machine Learning and Improved PSO

The variable air volume (VAV) air conditioning system is with strong coupling and large time delay, for which model predictive control (MPC) is normally used to pursue performance improvement. Aiming at the difficulty of the parameter selection of VAV MPC controller which is difficult to make the system have a desired response, a novel tuning method based on machine learning and improved particle swarm optimization (PSO) is proposed. In this method, the relationship between MPC controller parameters and time domain performance indices is established via machine learning. Then the PSO is used to optimize MPC controller parameters to get better performance in terms of time domain indices. In addition, the PSO algorithm is further modified under the principle of population attenuation and event triggering to tune parameters of MPC and reduce the computation time of tuning method. Finally, the effectiveness of the proposed method is validated via a hardware-in-the-loop VAV system.     

模糊神经网络在非线性电站制粉控制系统中的应用

火电厂制粉系统是一个相互关联强耦合的复杂多输入多输出控制对象,运行时具有存滞后、大惯性和非线性的特点,其动态特性非常复杂,数学模型难以建立,并且数学模型随煤质、外部环境等因素变化较大.因此,提出一种基于模糊神经网络的2级控制方案,第一级采用神经网络控制,第二级采用模糊控制.该方案很好地解决了在多变量模糊控制系统中的控制规则多、维数灾难问题,在理论上为多变量、高维数非线性模糊控制系统提出了一种新的控制方案.实验室测试结果表明,如果将其应用到中储式制粉系统中,将提高电站制粉系统的自动化水平及经济运行指标.与传统的手动及PID定值控制比较,该方法大大改善了电站制粉系统的控制性能,是一种很有实用价值的控制方法.     

一类时变时滞系统的模糊控制及鲁棒性研究

提出了一种对时变时滞系统进行粗调和细调模糊控制的方法，以提高系统的动静态性能．通过对一类惯性环节加纯滞后的被控对象的仿真实验验证了上述方法的有效性，并对其鲁棒性进行了探讨．     

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