利用无模型自适应控制技术的控制软件

美国通控集团公司博软分部(CyboSoft,a division of GenerlCybernation Group lnc.)在1998年正式推出了一套极具创意的控制软件—CyboCon。此产品基于无模型自适应控制技术(Model—FreeAdaptive Control)。 CyboCon是世界上首套“即插即用”式单变量和多变量控制软件,可对简单或复杂的工业过程作自适应控制。与传统的自适应控制技术相比,CyboCon的无模型自适应(MFA)控制器的实用性非常强。使用者无需进行控制器设计、过程辩识,也不需知道过程的定量知识,就可将控制器投入运行。即使过程的动态特性有很大变化,也不需重新整定控制器参数。被用户评价为“梦想成真”的控制器(DreamController)。 在CyboCon中,包含的是一系列近年来新发明的无模型白适应控制器,包括单变量、多变量、抗滞后。解耦、前馈、带约束等等。它们能方便地解决工业领域中常见的非线性、时变、大滞后、严重耦合、变结构、约束条件苛刻等等复杂控制问题。     

工业蒸发器的无模型自适应控制

本文介绍了采用多变量无模型自适应控制器（Model－FreeAdaptiveController,简称MFA）控制工业蒸发器的应用。文中介绍了无模型自适应控制的概念,讨论了其系统结构及应用步骤。MFA控制器在这一严重耦合及非线性的蒸发器系统中的成功应用显示了其独特的优点。使用者无需进行控制器设计、过程辨识、也不需知道过程的定量知识就可以将控制器投入运行。即使过程的动态特性有很大变化,也不需重新整定控制器参数。     

一种自学习模糊神经网络多变量自适应控制器

本文在将文（６）的参数学习算法推广到多变量系统和对爬山法加以改进的基础上,提出了一种新的基于Ｐｉ－ｓｉｇｍａ混合型自适应模糊神经网络的多变量的自适应控制器。该控制器能在不需过多先验知识的情况下在线自学前件和后件参数,仿真结果表明,该控制器有效的。     

利用无模型自适应控制技术的控制软件

美国通控集团公司博软分部(CyboSoft，a division of General Cybemation Group Ine．)在1998年1月正式推出了一套极具创意的控制软件——CvboCon。此产品基于无模型自适应控制技术(Model-Free Adaptive Control)。该公司为此新发明申请了专利。     

基于模糊控制理论的无模型自适应控制技术

美国通控集团公司于1998年1月推出了基于无模型自适应（MFA）控制技术的产品,但却小心保护着MFA控制技术这一机密,本文根据美国通控集团公司的介绍,提出了MFA控制器的特点,并用模糊控制理论对单输入单输出（SISO）系统和多输入多输（MIMO）系统的MFA控制技术进行了探讨。     

基于模糊控制理论的无模型自适应控制技术

美国通控集团公司于１９９８年１月推出了基于无模型自适应（ＭＦＡ）控制技术的产品,但却小心保护着ＭＦＡ控制技术这一机密。本文根据美国通控集团公司的介绍,提出了ＭＦＡ控制器的特点,并用模糊控制理论对单输入输出（ＳＩＳＯ）系统和多输入多输出（ＭＩＭＯ）系统的ＭＦＡ控制技术进行了探讨。     

经验点滴

不需过程模型的自适应控制器从理论上来说，一个用来控制连续过程的负反馈调节器所需要的所有信息已包含在过程的输入输出数据中了。人们通过分析一连串输入输出阶跃响应数据，可以手工整定个ＰＩＤ控制器。一个自整定（ＰＩＤ）控制器可以利用由阶跃响应得到的过程模型自...     

神经网络智能控制系统的研发

首先分析了目前先进控制技术工程实施过程中的技术瓶颈,在此基础上提出了新的先进控制技术建模方法。本文基于工业自动化通用技术平台(IAP),采用图形化控制策略组态技术开发了一套神经网络智能控制系统,该系统具有基于参考模型跟踪的控制结构,可快速自适应地调整控制器参数。仿真实验结果表明,神经网络智能控制系统的精度高,稳定性好,可成为处理复杂工业过程,尤其是解决不确定和非线性领域问题的有效工具。     

无模型自适应控制对自动化行业的冲击

被称为“下一代主流控制器”的无模型白适应（Model—Free Adaptive,MFA）控制技术,有能力控制时变和多变量过程而无需建立复杂的数学模型或作参数整定。     

精馏过程的模糊无模型自适应协调控制方法

研究多变量协调控制问题,针对模型未知且具有强耦合特性的多输入多输出乙醇-水精馏过程,主副被控参数的控制要求不同,常规PID控制性能差,当出现显著的不可测干扰时,应协调相关的操纵变量,既保证关键参数不偏离期望值,又使得其它被控过程参数的波动较小。为了解决上述问题,提出了一类模糊无模型自适应协调控制方法。无模型自适应控制结构,通过充分利用过程控制参数的偏差和偏差变化率等信息,建立了主副控制参数不同控制目标的模糊规则,自适应地改变无模型自适应控制器的参数。该方法能够有效地协调乙醇-水精馏过程,达到主副被控参数的控制要求,扩展了无模型自适应控制方法的应用范围。过程实例研究验证了所提出技术方法的有效性。     

基于GA-Vague集自适应PID控制器设计

提出了一种基于GA-Vague集相似度量推理的自适应PID控制器的设计方法。该控制器由三部分组成：（1）遗传算法对模糊推理规则的优化;（2）Vague集推理规则表精确量的计算;（3）基于Vague集相似度量的自适应PID设计。该控制器弥补了模糊PID控制器的不足,模糊变量隶属值难以确定,描述信息单一,又充分发挥了遗传算法的寻优能力,对推理规则表优化,得到最佳组合的PID控制,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能。仿真结果表明,控制器具有响应速度快,稳态精度高等特点,可用于控制不同的对象和过程。     

一类非最小相位多变量系统的自适应控制设计

利用一种有界输入计算方法,根据对象的左互质分解（ＬＣＦ） 特性,对一类多变量离散时间模型跟踪控制系统（ ＭＦＣＳ） 进行设计,进而给出相应的非最小相位系统自适应控制器的设计方法。     

锡层厚度无模型自适应控制系统

武钢冷轧厂电镀锡线锡层厚度无模型自适应（FMA）控制系统是专门为了解决大滞后时变的非线性复杂系统控制难题而研制设计的。该控制系统采用了当今最先进的无模型自适应控制技术（FMA）来对镀锡板锡层厚度进行闭环控制。其突出特点是无需数学模型、鲁棒性强、抗滞后。系统投运以来,取得了良好的控制效果,也代表了电镀锡生产线锡层控制的最新发展方向,可广泛应用于各种行业的镀层或涂层生产线上。     

应用单层神经网络设计多变量自适应模糊控制器

提出一种应用单层神经网络设计多变量自适应模糊控制器的方法。应用单层神经网络可以学习多变量模糊控制规则中的未知参数，还可由它来实现多变量模糊推理过程。该方法能解决多变量模糊控制中普遍存在的规则获取困难和难于实现实时自适应等问题。仿真试验表明，所设计的多变量模糊控制器不仅实时性好，而且可得到满意的控制效果。     

一类欠驱动系统的自适应跟踪控制器设计北大核心CSCD

针对一类具有不确定参数的欠驱动系统,提出了一种自适应跟踪控制设计方法。为了解决模型的不确定参数,利用了模型的相似性结构信息合成了自适应跟踪控制器,并且基于Lyapunov稳定性理论证明了该自适应跟踪控制器能够保证系统跟踪误差渐近收敛到零以及涉及到的其他变量有界。最后的数值仿真结果验证了所提方法的有效性及可行性。     

间歇过程操作单元模糊自适应控制器及应用

基于化工反应器间歇式生产过程听复杂特性,提出了一种结合多变量时序逻辑模糊自适应方法的控制器模型,并用于间歇过程操作单元的控制器设计,在实际应用中获得了满意的控制效果。     

基于参数辨识的自适应解耦控制算法的研究

多变量模型的复杂结构、强耦合性、被控对象参数的未知、慢时变等问题要求控制器必须具有良好的自适应性,针对以上问题提出了一种基于改进的广义最小方差闭环自适应解耦控制器实现更好的自适应,其由参数可调的控制器和自适应控制律组成,此控制器通过将闭环系统方程的传递函数矩阵等于期望的对角矩阵来实现解耦,同时改进的辨识算法可进行在线辨识控制器的参数实现同步自适应解耦。通过以CARMA为多变量控制模型,采用该方法进行仿真有效的解决了多变量之间的耦合性。结果表明该方法能够适应相应的变化,跟踪性能较好,且具备良好的解耦能力,进而保证了闭环系统的稳定性,从而验证了此方法能够效提高控制系统的稳定性和鲁棒性。     

一类非最小相位系统的多变量多模型解耦控制器

为解决系统暂态响应变差问题，提出一种基于多模型切换的多变量直接自适应控制器，通过加权多项式矩阵的选择，可消除稳态误差，实现静态解耦控制，该控制器由多个参数已知固定模型和两个自适应模型构成，多个固定参数控制器模型可由系统参数模型通过映射直接得到，并与邻城一起完全覆盖控制器参数模型集，仿真结果表明，对于非最小相位系统，暂态响应可得到明显改善。     

间歇过程操作单元模糊自适应控制器及其应用

基于化工反应器间歇式生产过程的复杂特性,提出了一种结合多变量时序逻辑模糊自适应方法的控制器模型,并用于间歇过程操作单元的控制器设计,在实际应用中获得了满意的控制效果     

基于多模型切换的多变量直接自适应极点配置控制器

提出一种基于多模型切换的多变量直接自适应控制器,控制器参数模型集可由系统参数模型集直接得到,不但仍为一紧集并且被其模型子集完全覆盖.该多模型控制器不仅改善了控制系统的暂态响应,而且可以实现极点配置,最后给出了全局收敛性分析.