大时延系统的自适应控制方法与实现

本文着重讨论了 Smith 予佔控制结构在模型与过程参数失配情况下的特性。给出一种跟踪搜寻的自适应参数优化的算法。并以某实际玻璃生产线为背景,所取得的数学模型进行模拟仿真结果表明:本文提出的算法适用于具有噪声干扰及参数失配的大时延系统的实时控制。     

遥操作机器人系统时延控制方法综述

遥操作机器人系统的应用和研究是目前机器人学一个重要的研究领域.尤其是网络遥操作系统的产生,更进一步扩大了应用领域,并对控制系统的设计带来了新的挑战.该文主要从控制的角度,面向各种性质的时延(如确定的或未知的,时变的或固定的等)对遥操作系统所带来的稳定性和透明度等问题,针对近年来为解决这些问题所提出的新的控制方法和理论进行系统的综述和分析,指出现有各种方法的优缺点,并提出了今后控制方法的研究方向和应具有的特点.     

存在时延的分布式无人机编队控制方法

多无人机协同是未来无人机应用的重要方式,多无人机编队作为多无人机协同的重要技术和研究热点也已引起越来越多关注,分布式无人机相较于集中式具有灵活性好、鲁棒性强,对通信及计算机性能要求低等优点;针对无人机的非线性动力学模型,在有向固定拓扑的条件下,运用高阶一致性理论解决无人机系统的分布式编队问题;基于Lyapunov稳定性原理,利用线性矩阵不等式(LMI),分别得出在具有时变时延导数信息及无导数信息情况下的稳定性充分条件;最后,仿真验证了这种编队控制方法的有效性;研究结果表明,利用文章所提出的方法控制无人机编队飞行,在满足稳定性的前提下,无人机系统能够形成稳定的编队,并达到预期速度。     

大时延遥操作系统的波变量双边自适应控制

针对通信时延对遥操作系统稳定性和透明性的影响,研究了一种基于双边自适应控制和波变量理论的控制方法。通过设计波控制器保证通信传输模块的无源性,在保证系统稳定的基础上,调节波阻抗系数来提高系统的透明性,并在时延10 s的情况下进行主从端速度、位置和力的跟踪仿真实验,结果表明该方法和已有的双边自适应方法相比既能保证系统稳定且透明性好,达到较好的控制效果。     

大时滞过程的预测自耦PI控制方法

针对大时滞系统的控制难题,提出了一种不依赖于被控对象模型的预测自耦PI（predictive self-coupling PI,PSC-PI）控制方法.该方法利用预估模型输出补偿实际输出,将系统外部扰动和内部不确定性定义为总和扰动,据此建立了动态误差系统,设计了以速度因子为核心的预测自耦PI控制律及其整定规则,进而形成了一个在总和扰动反相激励下的动态误差系统.理论分析表明,由预测自耦PI控制器组成的闭环控制系统具有全局鲁棒稳定性.仿真实验结果表明,该方法可以快速、平滑、准确地跟踪期望信号且控制精度高,在大时滞过程控制领域具有重要的理论意义和应用价值.     

大时延网络控制系统的研究方法与最新动态

近年来,网络控制系统得到越来越多的关注,其主要挑战之一在于控制环中的网络时延对其影响;网络时延会降低网络控制系统的性能,甚至使系统不稳定;目前,大多数学者只研究了网络时延小于采样周期时对控制系统的影响,而网络控制系统中的大时延更加复杂,同时也更加难以处理;文章论述了带有大时延的网络控制系统的现有的研究方法。并指出这种问题的其它可能的研究方法。     

基于时延估计组合模型的NCS控制方法研究

在对网络传输时延的组成和特性进行分析的基础上,针对双边网络控制系统,提出了一种时延估计组合模型,并对该组合模型的有效性进行了评估。利用该模型进行网络时延估计,估计结果用来设计网络时延补偿控制器,以实际网络时延为实验数据进行了仿真实验,实验结果表明网络控制系统的动态性能有了明显改善,同时进一步证实了时延估计组合模型的有效性。     

控制大时滞积分过程

提出了一种包含三个控制器的大时滞积分过程控制方案,给出了简单的设计和整定方法,该方案能分离闭环设定值响应和扰动响应,从而能独立优化这些响应,仿真表明,所提出的控制方案具有快速的设定值跟踪和良好的抗扰动功能,同时系统鲁棒性也比现有的控制方案大为增强。     

针对大时滞过程下的改进内模控制方法研究

针对工业过程中较难控制的大滞后系统,提出了一种改进内模控制方法。该方法首先引入滞后时间削弱环节来降低滞后对系统的影响,然后在设定值之后增加导引过渡过程解决系统快速性与超调之间的矛盾,最后再基于内模控制的原理设计控制器。该方法解决了传统Smith预估控制等方法在被控对象模型预估不准确的情况下很难取得较好控制效果的问题,并且在大时滞过程下较双口内模控制等改进内模具有更好的控制效果。最后将该方法与PID-Smith预估控制以及双口内模控制的控制效果进行对比。仿真结果表明,该控制方法可以有效地改善大滞后对象的控制效果,提高了系统的鲁棒性和抗干扰特性。     

大时滞网络中的自适应拥塞控制算法

根据内模控制器(IMC)的设计方法,设计出适合于大时滞网络,具有时滞补偿能力的主动队列管理(AQM)控制器。为了使控制器适合网络的动态变化,再使其系数根据网络的变化自适应地做出相应的修正。最后通过NS-2仿真,验证了该算法的可靠性。     

定性控制综述

首先介绍了定性推理，定性控制的产生背景，发展状况及已取得的成就，然后给出了定性控制的三种基本方法，并依次举例做了较为详细的说明，最后对定性控制的优点，缺点及发展趋向做了探讨。     

推理控制综述

推理控制是过程控制的一个重要方法，本文论述了推理控制的发展和特点，系统和概要地从软传感器和推一控制策略两方面阐述了揄控制理论和实践的框架和主要结果，并提出了推理控制存在的问题及其发展的潜力。     

无穷维时滞系统的变结构控制

本文在Banach空间研究了无穷维时滞系统的变结构控制问题,给出了滑动模态的稳定性条件,滑动模态的到达条件和变结构控制的一般形式,最后用分布参数系统变结构控制的例子说明了方法的有效性。     

大规模工业过程的稳态递阶控制综述

连续运行的大规模工业过程或加工过程,其递阶控制理论有三个发展阶段:静态多级优化、稳态递阶优化、系统优化及参数估计的综合方法等。本文评述了这三方面的主要成就并对今后的重要研究方向提出了展望。     

BINARY CONTROL OF FERMENTATION PROCESSES

In this paper a binary control for nonlinear and uncertain systems is proposed. In particular, continuous fermentation processes are considered. The control design is carried out with the direct use of a nonlinear model, expert knowledge, and an on-line measurement of output variable only. Asymptotic stability of the closed-loop systems in the presence of parameter uncertainties and external disturbances is guaranteed. Simulation investigations are performed. The results obtained prove that the designed binary control is especially suitable for the stabilization of nonlinear and uncertain fermentation processes.     

非线性时延对象的神经网络控制

用神经网络技术和预测技术设计非线性时延控制系统,有效地克服了非线性和时延性,并论述了设计参数p户与控制质量的关系.     

不确定时滞系统的自适应近似变结构控制

针对一类具有未知不确定性范数上界的线性时滞系统,设计自适应近似变结构控制器 ,对系统的不确定性范数上界进行在线估计,近似变结构控制器使系统进入滑模运动区域, 保证系统的一致终结有界性,进而用李雅谱诺夫函数方法分析了所得控制系统的性能．所提 出的近似自适应变结构控制器可以避免控制器中的不连续继电项,同时不必已知系统不确定 性范数界．用数字仿真例子验证了所提出控制器设计方法的有效性．     

时滞系统的二自由度控制

针对时滞系统，提出了一种二自由度控制方法．这种方法将Smith预估控制和内 模控制有机结合，把系统的目标值跟踪特性和干扰抑制特性分离，可以使系统同时获得良好 的目标值跟踪特性、干扰抑制特性和鲁棒性．理论分析和仿真结果表明这种方法的有效性．     

基于Internet的机器人控制中网络时延测试及分析

本文针对基于Internet的机器人控制,首先分析了Internet网络时间延迟的主要组 成及其基本特性,然后介绍了网络时延测试实验的结果及其结论,最后研究了网络时延预估 算法及其有效性．