模糊内模控制在再热汽温中的应用研究

对基于燃烧器摆角的锅炉再热汽温被控对象进行调节量扰动试验,针对该被控对象具有大惯性、大滞后、参数时变等特性,提出一种模糊内模控制方案,仿真研究结果表明该控制方案具有良好的控制品质、抗干扰能力和鲁棒性。     

基于神经网络内模的电加热炉温度控制研究

针对加热炉温度控制中存在的非线性、大滞后问题,以实验室电加热为对象,提出了一种基于BP神经网络的内模控制方法,即用神经网络对复杂系统的辨识能力来实现内模控制中被控对象的正模型及内模控制器.仿真结果表明,该控制方法控制效果良好,与PID控制系统相比具有较强的鲁棒性,从而为加热炉的控制问题提出了一种新的方法.     

基于内模PID鲁棒控制的电阻炉炉温控制系统

针对电阻炉温度被控对象的纯滞后特性，设计了内模PID鲁棒控制器。结果表明，内模PID鲁棒控制器具有良好的抗干扰性和鲁棒性，且参数整定简单，可有效改善系统的控制效果。     

模糊内模控制系统

提出了模糊内模控制的新策略,它将T-S模糊辨识和模糊推理引入内模控制,它在对实际输出起预测作用的同时,可根据预测误差在线修正、补偿被控对象的模型失配.仿真结果表明,该策略是可行、有效的.     

时变参数对象的多模型内模控制的研究

针对火电厂主汽温被控对象具有大迟延、大惯性、参数时变的特点提出一种基于多模型加权的内模控制策略,通过在不同工况辨识得到局部模型,根据加权因子计算出全局多模型内模控制器,从而实现全工况运行的自适应控制。仿真结果表明,该控制策略比常规的内模控制具有更好的控制品质。     

支持向量回归在内模控制中的应用研究

提出支持向量回归内模控制的设计方法采用支持向量回归在线辨识算法建立被控对象的正模型,并利用先离线再在线辨识的方法建立被控对象逆模型.对非线性慢时变系统进行仿真研究,与其它方法的仿真比较结果表明SVR-IMC具有更好的控制性能.     

神经网络在内模控制中的应用

介绍了利用单神经元自适应控制算法对内模控制进行改进的方法.仿真实验表明,这一方法增强了内模控制对被控对象变化范围的适应能力.     

永磁同步电机速度内模控制的研究

永磁同步电机数学模型存在着非线性和强耦合的特性,针对永磁同步电动机伺服系统的高性能控制要求,提出一种基于内模控制技术的永磁同步电机控制策略。采用内模控制原理进行速度环的设计,将电流环及PMSM模型整体看作被控过程,建立了被控过程的简易数学模型。基于Matlab/Simulink仿真平台,对基于内模控制的永磁同步电机控制系统进行了仿真分析,试验结果表明,与传统的矢量控制方法相比,该控制策略具有更良好的控制特性。     

内模PID控制在磁悬浮轴承中的应用

在分析磁悬浮轴承（ AMB）数学模型的基础上,针对磁悬浮轴承非线性、不稳定、易于振荡等问题,提出了基于内模控制的研究策略。对于实时在线控制系统,内模控制不依赖被控对象的准确模型,具有操作简便、易于控制等优点。 Matlab仿真结果表明,该控制策略具有快速反应速度,对于转子运动的稳定性要求显示了良好性能。     

基于内模结构的自适应仿人智能协调控制

以内模结构为基础，把仿人智能控制与内模控制结合起来，构造自适应仿人智能协调控制系统；采用多模态控制策略，以被控对象输入量的变化和模型误差作为仿人智能控制器和内模控制器之间的协调参数，使控制器的快速性、平稳性、鲁棒性和抗扰性得到极大改善。仿真实验证明在该控制结构下的控制策略非常有效。     

基于温度效应的多自由度齿轮系统的非线性动力学分析

齿轮在工作时,由于功率损耗和环境温度等原因,引起齿轮轮体及箱体的温度发生变化,影响齿轮传动性能。以直齿圆柱齿轮传动系统为研究对象,考虑齿面摩擦、齿侧间隙和时变啮合刚度等非线性因素,引入温度变化的影响,建立六自由度的齿轮系统非线性动力学模型,并采用4~5阶龙格-库塔算法对模型进行求解,结合分岔图、相图和Poincare映射图,分析温度变化和激励频率对齿轮系统动力学的影响。结果表明,温度变化对系统的影响与激励频率取值有关;系统随着激励频率的变化会表现出不同的动态特性响应,包括单周期响应、多周期响应以及分岔和混沌响应。相关结论为进一步改善齿轮系统的设计和安装提供了参考。     

伺服系统速度环控制参数自整定方法研究

为了能够获得伺服系统的最优性能,必须寻找一种高效实用的伺服速度环控制参数自动整定方法。通过坐标轮换方法对一阶惯性滞后模型的PID控制参数进行寻优,可以得到对应不同特征模型的最优控制参数。利用最优控制参数集合,运用曲线拟合的方法,获取了一组基于一阶惯性滞后模型特征值的最优参数整定公式,根据得到的整定公式,设计了一种伺服速度环控制参数的自整定方法,并进行了实时仿真研究。结果表明:提出的速度环控制数自整定方法能够高效获得整定结果。     

液压弯辊系统的优化神经网络内模控制

针对轧机液压弯辊系统存在非线性、时变性等特点,采用基于前馈神经网络的内模控制方法,将优化网络用于神经网络辨识器和内模控制器的离线训练,采用学习率自适应调整的改进BP算法在线调整网络权值。仿真研究表明,将优化网络用于液压弯辊系统控制,提高了液压弯辊系统的动态响应速度和稳态跟踪精度,具有较强的快速性和鲁棒性,能够取得理想的控制效果。     

电液双缸系统同步控制

由于强非线性和强耦合作用严重影响双缸同步系统的控制精度,同步误差加剧试件变形内力,具有较强的破坏能力,因此研究具有优良性能的同步控制算法具有重要的实践意义.建立考虑系统安装误差、测量误差、负载刚度和伺服阀零偏等因素在内的双液压缸同步控制系统数学模型;分析上述各误差因素对双缸同步控制精度的影响机理;提出了基于内力补偿和位...     

基于改进型BP神经网络PID控制器在转台系统中的应用研究

为改善转台系统性能,针对传统的PID控制参数难以获得较理想的控制效果,设计了一种基于改进型BP神经网络的PID控制器。介绍了PID控制器的结构和BP神经网络算法描述,利用最小二乘法和神经网络建立被控对象的预测数学模型,并用该模型所计算的预测输出取代预测输出的实测值,对基于BP网络的PID控制器的权值调整算法进行改进。以某转台模型为对象,建立了转台控制系统的数学模型并对其进行仿真。仿真结果表明,改进型BP神经网络PID控制器具有良好的控制效果,跟踪精度高、性能稳定及鲁棒性强,能更为有效地应用到转台系统中。     

基于AMESim/Simulink的轮式两栖车静压行驶驱动系统马达同步控制联合仿真研究

分析了液压同步控制回路形式,重点研究了电液比例阀控同步回路,以电液比例阀控四马达同步液压系统为研究对象,建立了同步系统液压和控制模型,利用AMESim/Simulink对四马达同步系统进行了基于模糊PID控制的联合仿真分析,结果表明,电液比例阀控四马达同步液压系统,响应速度快,同步精度高。仿真为这种新型同步控制方式的可行性验证以及进一步的发展与研究提供了依据与理论支持。     

CO_2跨临界热泵系统的优化与实验研究

为了提高CO2跨临界循环的性能,对系统每个部件以及整个系统的优化研究是非常必要的.因此提出了以基于系统的优化目标函数对CO2换热器的结构敏感性进行优化计算,分析了优化目标函数COPm随气体冷却器和蒸发器管径和管长的变化.计算结果表明,CO2跨临界循环系统应选择小管径和长管长.同时对优化后的新系统进行了模拟计算,其COP和制冷量分别比原系统提高了15%和18%.根据优化结果以及原有系统存在的问题,对换热器及相关部件进行了设计加工,进而建立了新的CO2跨临界水水热泵实验系统.结果显示,新系统的COP和制冷量提高了30%左右.总之,实验测试数据验证了模拟计算结果的正确性,所得结果有助于对CO2跨临界水-水热泵系统进行改善.