长时滞网络控制系统的Smith预估模糊PI控制器的设计

随着控制系统规模的不断扩大,控制网络的应用越来越广泛,由此产生了网络控制系统.在网络控制系统中由于网络带宽的限制,不可避免的使系统中存在网络所诱导的时延,它是导致系统性能下降甚至不稳定的一个潜在因素.针对网络所诱导的长时延,将Smith预估器应用到网络控制系统中,并通过与模糊PI控制方法相结合,构成Smith预估模糊PI控制器,设计出的控制器使闭环系统具有较好的性能和稳定性,并对于模型失配的情况具有较高的鲁棒性.仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

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.     

具有丢包的网络控制系统的时滞补偿

针对具有丢包的网络控制系统中存在诱导时延问题,提出一种时滞补偿方法。首先将丢包建立为一个随机伯努利序列,利用设计的预估控制器得到各个时延值对应的控制量;其次通过时延补偿器选择相应的控制器作用于被控对象,进而建立一个随机系统模型;再者利用随机系统Lyapunov稳定性理论对建立的网络控制系统模型进行稳定性分析,求得补偿控制器。最后进行数值仿真,仿真结果说明采用这种方法可以有效的克服长时延、数据丢包对系统造成的负面影响,改善系统的动态性能。     

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     

网络控制系统的补偿预估器设计及稳定性分析

针对网络控制系统中的网络时延和数据包丢失问题,提出了在网络控制系统的控制器节点使用补偿预估的方法,以提高控制系统的性能.补偿方法针对网络时延,预估方法针对数据包丢失.通过构造增广状态向量,建立了统一的系统模型,当时延小于一个采样周期且数据包传输率一定时,将使用了补偿预估方法建模的该系统看作是具有两个事件的异步动态系统,并推导出系统指数稳定的充分条件.仿真结果表明,所提出的方法能有效提高控制系统的性能.     

自适应Smith预估控制器在温度控制系统中的应用

本文研究了大时延温度对象的控制问题。提出了一种十分实用,效果较好的自适应Smith预估控制器,并成功的用TP—802单板机实现。在实验室的温度控制系统上进行了实验,效果不仅优于常规PID控制,也优于一般的Smiith预估控制器.     

纸浆浓度的Smith预估器神经元自适应控制

针对纸浆浓度控制系统具有大纯滞后和模型不确定的特性,提出将神经元PID控制和Smith预估控制相结合的控制策略。该控制系统既具有Smith预估补偿控制的优点又有神经元自学习、自适应的能力。仿真实验结果表明该方法可以提高系统的控制品质,证实了这种方法的可行性。     

纸浆浓度的Smith预估器神经元自适应控制

针对纸浆浓度控制系统具有大纯滞后和模型不确定的特性，提出将神经元PID控制和Smith预估控制相结合的控制策略。该控制系统既具有Smith预估补偿控制的优点又有神经元自学习、自适应的能力。仿真实验结果表明该方法可以提高系统的控制品质，证实了这种方法的可行性。     

模型参考自适应-Smith预估控制在发酵温度控制中的应用研究

针对存在严重积分纯滞后的生物发酵系统,利用Smith预估器对纯时间延迟具有补偿作用的原理,在对Smith预估器进行改进的基础上,建立了模型参考自适应串级Smith预估器温度控制模型,推导了自适应Smith预估器调节律和设计算法.仿真结果表明,改进Smith预估控制不但降低了纯时间延迟特性对控制性能产生的不利影响,也提高...     

串级控制与Smith预估器结构融合

对串级控制系统来说,一个快速内回路是至关重要的.当副回路存在较大纯滞后时,系统控制品质会很差.Smith预估器是用于解决大纯滞后对象的有效方法.本文提出了串级控制与Smith预估补偿相结合的控制策略.针对纯滞后问题,讨论了串级控制与Smith补偿的互补性.从理论和仿真两个方面讨论了这种系统相结合的可行性和应用价值.仿真结果的表明,这种控制系统抗二次干扰的能力大大提高,其鲁棒稳定性和动态品质均优于单纯的Smith预估补偿控制和单纯的串级控制.     

有源消声的混合自适应控制系统及试验研究

为有效提高有源噪声控制的消声性能,针对线性控制和非线性控制方法的优缺点,基于模型参考神经网络直接自适应控制原理,提出了一种模型参考混合直接自适应控制策略,利用FLMs和非线性BP网络混合构建自适应控制系统,通过系统误差确定2种网络的加权系数,使控制器训练初期以FLMs为主提高收敛速度,后期以非线性BP网络为主提高系统控制精度．混合控制策略在保持原有非线性控制策略优点的同时,提高了系统的收敛速度．试验结果表明．该控制策略优于神经网络自适应控制．     

一类不确定性时滞系统控制算法研究

针对工业控制过程中普遍存在的不确定性时滞系统的控制问题,提出自适应鲁棒控制器与Smith预估器相结合的控制策略.仿真结果表明控制效果良好,解决了由不确定性和时滞性引起的系统不稳定问题,且易于实现.     

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。     

一种基于模型参考自适应的内模网络化控制策略

针对具有时延和模型不精确性的网络化控制系统,提出一种基于模型参考自适应的内模网络化系统控制策略。以内模控制器为调节器,模糊逻辑控制模块为自适应机构,再根据网络时延预测设计网络化控制器,结合自适应控制、模糊控制和内模控制的优点改善网络化控制系统性能。最后以工业过程控制领域中最具代表性的一阶和二阶系统为被控对象,采用本文策略对系统进行仿真。结果表明,本文策略使系统的稳定性和抗干扰能力得到明显改善,验证了本文策略的正确性和有效性。     

时滞未知时Smith预估控制系统及其抗干扰性能的研究

很多工业过程控制系统都包含有纯时延，克服纯时延是改善时延过程控制系统品质的关键性问题。本文分析了Smith预估控制系统的一些缺陷，提出了在未知被控过程的参数和时延时进行改进型Smith预估控制的方案，从而克服了Smith预估控制系统的缺陷。数字仿真的结果表明，本文所提出的方案正确并具有一定的实用价值。     

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.     

时滞未知时Smith预估控制系统及其抗干扰性能的研究

很多工业过程控制系统都包含有纯时延,克服纯时延是改善时延过程控制系统品质的关键性问题。本文分析了Smith预估控制系统的一些缺陷,提出了在未知被控过程的参数和时延时进行改进型smith预估控制的方案,从而克服了Smith预估控制系统的缺陷,数字仿真的结果表明,本文所提出的方     

基于Smith预估的纯滞后系统的控制

针对具有纯时间滞后的系统,分析了PID算法、Dahlin算法和Smith预估算法的特点,指出只要对Smith预估控制器进行适当的设计,就能等效于Dahlin算法.提出了利用Smith预估器补偿时间滞后,按Dahlin算法原理设计控制器的Dahlin～Smith算法和将Smith预估系统结构变换为内模控制器(IMC)结构,再按内模控制原理进行控制器设计的IMC-Smith算法.在模型匹配和失配情况下进行了仿真研究,结果表明,所提出的新控制算法在系统模型不精确的情况下,具有更好的稳定性和鲁棒性,对于大时间滞后系统是一种比较实用的控制方法.     

基于Smith预估器的单神经元PSD自适应主汽温控制

针对电厂中主汽温控制系统具有大滞后、非线性的特点,提出了一种新的基于 Smith 预估器的单神经元 PSD 自适应控制算法,即由 Smith 预估器和单神经元 PSD 自适应控制器组合的复合控制。并且利用Lyapunov 稳定性理论证明了单神经元自适应控制器的稳定性。实验结果表明,这种控制方式具有较好的自适应性和鲁棒性。     

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.