MIMO系统的MPSO-PID型神经网络解耦控制研究

针对多输入多输出系统(MIMO系统)多变量、非线性、强耦合的特点,提出采用改进粒子群优化算法(MPSO)对PID型神经网络的权值进行优化的方法,实现对MIMO系统的解耦控制.其中,与基本PSO算法相比,MPSO算法后期仍能保持种群的多样性和较大的搜索空间;PID型神经网络是一种3层前向神经网络,网络各层神经元个数、连接方式、连接权值的初值都是按PID控制规律确定的.通过仿真分析,该方法有很好的控制品质:跟踪快、鲁棒性强、解耦效果好,为实际应用中强耦合系统控制方法的改进提供了理论依据.     

基于智能解耦补偿的生化培养箱智能控制

针对生化培养箱过程控制系统中,存在温、湿度变化耦合性强、设备性能易变的问题,本文提出了一种新的设计方法,首先采用模糊控制器对温、湿度独立控制,再采用粒子群算法对模糊隶属度进行在线优化,同时引入神经元学习算法,实现对温度和湿度控制量解耦关系的学习,系统实际运行效果实现证明了本文方法的有效性。     

基于蚁群算法的航空发动机PID参数优化

提出一种基于蚁群算法的PID参数优化控制算法,对航空发动机的双变量解耦控制方法进行了研究.蚁群算法采用分布式并行计算机制,易于与PID控制方法结合,优化后的控制器克服了传统的PID控制参数不易整定的缺点,且控制器结构简单规范、动态和静态性能良好,具有较强的鲁棒性.仿真结果表明该控制系统实现了解耦控制,对航空发动机模型参数在大范围内的变化均有良好的控制效果.     

基于ESO的动态解耦方法及其应用仿真*

针对多变量系统控制中的耦合问题,提出了一种基于扩张状态观测器（ESO）的动态解耦方法。该方法将系统输入变量间的耦合作用、被控对象参数时变和外界干扰视为一个总的扰动,用ESO估计该总扰动并反馈到控制器进行补偿,从而实现动态解耦;对解耦后的每个子系统,分别设计出了基于误差最小二乘指标的神经元自适应PID（NAPID）控制器。该方法简化了解耦过程,放松了对系统模型的要求,计算量小、鲁棒性强。最后用该法对蒸馏塔进行控制仿真,仿真时使用混沌优化方法对ESO的参数进行了离线优化,并给出了与模糊PID解耦控制方法对比的     

神经网络在感应电动机调速系统中的应用研究

研究感应电动机凋速系统解耦控制问题.感应电动机调速系统是一个非线性、多变量和强耦合控制对象,传统的线性方法无法找到合适的描述模型,导致解耦控制性能相当的差.在体现适应性、实时性和鲁棒性的问题上,为了提高感应电动机调速系统解耦控制性能,将逆系统方法与神经网络相结合,提出了一种基于神经网络逆系统的感应电动机调速解耦控制方法.首先根据感应电动机调速系统的特点,建立合适的数学模型,并进行伪线性系统构造;然后采用神经网络对逆系统模型进行辨识,通过神经网络自学习实现高性能解耦控制;最后在matlab平台下进行了仿真和对比实验.实验结果表明,方法能很好实现解耦控制,使传统解耦控制方法的缺陷得到克服,具有较强适应性和鲁棒性.     

改进蚁群PID-神经元解耦的CFB锅炉燃烧系统控制

床温和主汽压都是循环流化床锅炉生产运行中的重要参数,会直接影响机组的安全性和经济性。但由于这两者对象存在非线性、大时延、强耦合等特点,其现场控制效果一直不太理想。本文首先采用自适应神经元将床温和主汽压解耦,再利用具有分工特征的蚁群算法优化参数的PID控制器对两者进行独立控制。采用该算法优化常规PID控制参数,能够实现控制参数的快速寻优。该方案应用于循环流化床锅炉燃烧系统仿真,结果表明能有效实现系统解耦,且具有响应快、超调量小等优点,有效地提高了控制品质。     

基于矩阵解耦的精馏塔VOFFLC温控系统

针对复杂的精馏塔MIMO温控系统的多变量、非线性、强耦合的特点和自适应需求,设计了基于矩阵解耦精馏塔的VOFFLC系统。首先,对温控系统的多变量控制模型进行改进,利用矩阵解耦理论实现对角解耦,以此改变控制通道的特性;然后,设计基于矩阵解耦的精馏塔VOFFLC温控系统,实现精馏塔的塔顶和塔底的自适应温控;最后,采用仿真实验,对所设计的多种温控系统进行性能比较。实验结果表明,VOFFLC系统可以实现控制参数的自适应,具有更强的论域容错性和鲁棒性。     

基于免疫模糊PID的EPS控制仿真研究

研究提高汽车电动助力转向系统(EPS)的助力转向性能和轻便性的优化控制问题.传统PID控制参数优化前,需专家知识经验,且响应能力和跟随性能较差,影响EPS控制性能.为了提高EPS助力转向性能和轻便性,提出了采用免疫反馈控制和模糊控制相结合的免疫模糊PID控制EPS转向柱转角的策略.首先,在EPS数学模型的基础上,建立输入为转向盘转角、输出为转向柱转角的EPS系统助力特性模型,并设计了免疫模糊PID控制器.其次,根据稳定性试验的相关标准,选取不同的转向工况,在Matlab中进行EPS控制仿真,并与常规PID控制的EPS进行比较,通过加入干扰验证改进算法的鲁棒性.结果表明改进算法能有效地提高EPS系统的快速响应能力和跟随性能,改善转向系统的助力转向性能.     

永磁直驱小型风力发电系统的并网控制

针对永磁直驱小型风力发电系统进行了控制算法研究.该系统包括一个三相不可控整流桥、一个BOOST升压斩波电路和一个三相逆变器,系统最大功率跟踪通过对BOOST电路的控制来实现,三相并网逆变器采用有功与无功的解耦矢量控制调节并网功率因数,最后设计了一个5kW的风力发电系统进行试验,试验结果验证了算法的正确性和可行性.     

基于PSO优化的永磁直线同步电机混沌滑模控制

针对永磁直线同步电机混沌控制,结合状态反馈解耦方案,降低电机系统阶数,建立电机混沌解耦数学模型.应用Wolf算法与最大Lyapunov指数谱,证明电机系统运行过程中存在混沌现象,研究系统进入混沌状态时的条件及动态响应.基于电机混沌模型,提出一种滑模混沌控制器.通过BP神经网络全局拟合滑模控制参数,并经由粒子群算法优化,实现电机系统混沌控制;利用Lyapunov判据,分析控制器系统稳定性.仿真结果表明,滑模控制方案,可使电机系统脱离混沌并达到稳定运行状态,控制参数优化后,电机响应时间和超调量减少,鲁棒性提高.     

基于PLC的中央空调水系统预测控制模块设计

针对中央空调系统被普遍关注的控制性能、能源损耗以及设备改造成本问题,在西门子S7-300PLC平台上,设计了一款通用型多变量广义预测控制模块,取代了原水循环控制系统中带有解耦的PI控制器。在分析了原系统硬件结构、技术原理及控制方案后,着重介绍了基于PLC的预测控制模块设计方法,并将研究的算法模块嵌入到实际系统中,完成了设备改造工程。系统运行结果验证了该模块的有效性与经济性。     

计算机解耦控制系统实验装置

过程控制是自动化专业的一个重要专业方向．实践性很强，针对工业过程控制中多变量耦合系统．我们开发了一套解耦控制系统实验装置。本文扼要地阐述了自行研制的电加热炉温度计算机解耦控制系统实验装置．包括硬件配置、实验软件平台以及解耦控制算法。通过这套装置．学生可以做多输入多输出系统建模、阶跃响应曲线、数字PID控制、解耦控制以及各种控制算法仿真等实验．还可用于模拟工业生产过程进行控制算法仿真实验。     

A neural intellectual decoupling control strategy for a power plant ball miller

1 Introduction As an important auxiliary equipment, the ball mill cannot be operated automatically and e?ectively in the majority of domestic and international power plants. When it is automated, it can initially work well, but will deviate from its optimum work condition after a while and cease to be functionally e?ective. The ball mill is a time-changing system of MIMO, which is strong coupling, and long delay. It is di?cult to de- scribe such a system with a precise mathematic model, thou…     

粮食干燥温湿度模糊免疫PID控制器

针对粮食干燥过程中温湿度变化的非线性和强耦合现象,应用免疫反馈机理和模糊控制理论,设计了一种两级结构的干燥过程温湿度模糊免疫PID控制器,前级采用补偿模糊解耦算法消除温湿度的耦合作用,后级采用模糊免疫PID控制算法对PID参数进行在线调节,并利用生物免疫机理调整非线性函数.通过与传统PID控制器和模糊PID控制器进行仿...     

多变量自学习动态解耦控制

针对多变量系统提出自学习动态解耦控制算法 ,该控制算法设计简单 ,具有较好的动态和静态性能 ,能实现在线实时动态解耦。     

一种多变量模糊神经网络解耦控制器的设计

为提高多变量、非线性和强耦合系统的动态特性和解耦能力,根据解耦原理和神经网络思想,提出一种两级串联结构的自适应模糊神经网络解耦控制器.前级是基于智能权函数规则的自调整模糊控制器,后级是基于动态耦合特性的自适应神经网络解耦控制器.同时从理论上证明了学习算法的收敛性.仿真实例表明,所提出的解耦控制器具有良好的鲁棒性和自适应解耦能力,是解决多变量、非线性和强耦合问题的一种简便有效的控制算法.     

基于免疫优化PID神经网络的污水处理系统解耦控制*

针对氨氮浓度和硝态氮浓度之间相互耦合,以及常规的PID控制方法难以获得满意控制效果的特点,以溶解氧浓度和内循环流量为操作变量,采用PID神经网络对氨氮浓度和硝态氮浓度进行解耦控制;针对PID神经网络连接权值容易陷入局部最优值,应用免疫算法优化PID神经网络连接权值。仿真结果表明,该方法对污水生化处理系统具有很好的解耦能力和控制品质。     

无轴承异步电机的非线性逆解耦控制

针对无轴承异步电机多变量、非线性和强耦合的特点,采用基于逆系统理论的控制方法对其进行解耦控制.首先简要介绍了无轴承异步电机的基本原理,推导出电机旋转部分和径向悬浮力的数学性型.然后对转矩绕组采用非线性逆解耦控制.而径向悬浮控制所需的转矩绕组气隙磁链值可以在逆解耦控制的基础上通过系统辨识获取,从而实现转子的稳定悬浮.最后...     

Disturbance decoupling of linear time-varying singular systems

The problem of disturbance decoupling by state feedback is defined for a linear time-varying singular system. It is required that the closed-loop system has a unique impulse-free solution and its output is not affected by disturbances. An algorithm, namely disturbance decoupling algorithm, is proposed. It is proved that the feasibility of the disturbance decoupling algorithm is invariant under any regular feedback control law. Based on the disturbance algorithm, a constructive method is provided to design a disturbance decoupling feedback control law. Sufficient conditions for the solvability of the disturbance decoupling problem are derived. It is proved that one of the sufficient conditions is also necessary provided that other conditions are satisfied     

THJS-3实验装置的二容液位系统解耦控制

介绍了三容水箱液位控制系统的硬件组成及MCGS软件的组成,以THJS-3高级过程控制实验装置为基础,运用基于对角递归神经网络的PID解耦控制算法在MCGS软件中进行控制界面组态和运行。实验结果表明系统实现了解耦控制,具有良好的稳态性能和动态性能。在MCGS软件中实现解耦控制有很强大的应用前景。