基于MMTMV方法的多变量时变扰动系统性能评估

工业控制系统性能评估关系到工业生产安全与企业绩效. 工业过程扰动频繁且存在时变特性,多变量时变扰动系统缺少统一有效的性能评估方法. 本文提出了基于多模型混合时变最小方差(Multi-model mixing time-variant minimum variance, MMTMV)的多变量系统性能评估方法. 首先,根据扰动作用起止时间设定混合权重,基于多模型混合的思想利用混合权重与每一时变扰动特性设计多变量MMTMV控制器. 然后,利用多变量MMTMV控制器得出各被控变量输出方差,将多变量MMTMV控制器下被控变量的平均方差作为性能评估的基准. 最后,本文通过在裂解过程和精馏过程中的控制性能评估应用,验证了多变量MMTMV评估方法的有效性.     

基于多模型混合的广义最小方差控制性能评估

针对实际工业过程中控制系统经常会受到时变扰动的影响,致使针对单一扰动模型设计的性能评估方法不再适用于时变扰动控制系统的问题,提出了基于多模型混合的广义最小方差控制性能评估方法．该方法综合考虑被控对象输出方差与控制器输出方差的两个指标,同时提出了一种“判断—加权”的控制器设计策略．首先,在任一时间段选取使广义输出方差最小的控制器,并判断其与上一时间段采用的控制器是否一致;然后,在此基础上采用多模型混合思想进行控制器设计,并将其作用下的广义输出方差作为性能评估的基准．通过乙烯裂解炉仿真,验证了本文所述方法在时变系统性能评估中的有效性．     

基于多模型混合最小方差控制的时变扰动控制系统性能评估

在实际工业过程中,控制系统经常会受到时变扰动的影响,致使针对单一扰动模型设计的最小方差控制准则不再适用于评估时变扰动控制系统的性能. 当多个扰动信号同时出现时,采用常规多模型切换方法会发生间歇切换进而产生较大的暂态误差,不能准确评估系统当前性能. 针对上述问题,本文提出了一种基于多模型混合最小方差控制准则的性能评估方法. 首先根据每个扰动模型分别制定最小方差控制器,组成多模型最小方差控制器,然后在每个时间点混合多模型最小方差控制器,并将在其作用下的输出方差作为最终的性能评估基准,该方法既 充分考虑到每个扰动的特性,又避免了常规多模型切换方法因间歇切换而产生的暂态误差对评估结果准确性带来的影响,实现了准确、可靠地评估时变扰动控制系统的性能. 通过仿真,验证了基于多模型混合最小方差控制准则的性能评估方法的有效性.     

基于结构化闭环响应和输出方差限制的控制器性能评价

对于多扰动动态下的线性时不变控制器的性能评价进行了研究．针对系统具有多个扰动动态的情况， 提出了一种新的控制器性能评价方法．这一方法构建了一个加权的性能指标，权值与不同扰动的种类和优先级相对 应．同时该方法可以明确计算出各个扰动的结构闭环输出方差的下限值．通过为不同的扰动选取适当的权值和方差 范围，可以计算得出最优的输出方差．将这一最优方差值作为基准就可以评价实际生产系统的控制性能．仿真例子 表明了该方法的有效性．     

多时变扰动下的PID控制性能评估

时变扰动是影响控制系统性能的主要因素之一。针对存在多个时变扰动的情况,提出了一种基于多模型加权的PID最小可达方差控制性能评估方法。首先,根据每个扰动的特性设计子PID最小可达方差控制器;然后,基于扰动作用时间构造权重以设计多模型加权控制器,再以此控制器作用下系统输出所能达到的最小方差作为基准评估PID控制系统的性能。最后,通过仿真实例验证所提方法的有效性。     

大射电望远镜馈源轨迹跟踪自适应控制

针对大射电望远镜悬索馈源为一非线性慢时变多变量耦合的系统特点, 提出用多变量极点配置自校正预测控制器 (MPSTPC)来实现馈源轨迹的跟踪控制. 建立了悬索 馈源系统的数学模型, 在有随机风扰动和无随机风扰动的情况下, 进行了数字仿真. 结果表明, 该控制算法可以很好地满足馈源系统轨迹跟踪高精度要求.     

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     

前馈反馈线性时变多变量控制系统性能评价

本文研究一类具有可确定“时滞”的线性时变多变量(linear time-varying multiinput-multioutput, LTV MIMO)控制系统的性能评价方法。定义了该类系统中相当于单回路“过程滞后”的矩阵因子——关联矩阵，并利用该关联矩阵和正常乘法提出一套建立线性时变多变量控制回路前馈反馈最小方差(minimum variance, MV)基准的系统化算法和过程．需要考虑到LTV系统特有的计算特性，利用实际最小方差输出而不是关联滤波最小方差输出获得MV基准。理论和仿真研究表明，所提方法能准确和有效地评价线性时变多变量过程．     

一种改进的自抗扰解耦方法及其应用仿真

针对一类多入多出系统的解耦问题,提出了一种基于扩张状态观测器(ESO)的动态解耦方法。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,对解耦后的子系统按照极点配置方法设计出控制器。采用参数动态确定法确定ESO的参数。上述动态解耦方法简化了解耦过程,放松了对系统模型精度的要求,计算量小,响应速度快,鲁棒性强。并通过对常压蒸馏塔模型进行仿真控制,并与模糊PID解耦控制方法对比,结果表明本方法有效可行。     

自抗扰控制器在平台惯导系统动基座下初始对准应用

根据自抗扰控制器在时变系统、多变量系统中的使用方法的特点,将自抗扰控制技术应用于平台式惯性导航系统的初始对准,设计了一种在动基座下的快速对准方案.建立了系统的误差模型,深入研究了该对准方案的精度和速度,并与传统的卡尔曼滤波器进行仿真比较.仿真结果表明,自抗扰控制器克服了卡尔曼滤波技术使用条件的限制,在对于不确定性扰动影响的快速对准中取得了较好的效果,鲁棒性和抗干扰性都有较大提高.     

An adaptive disturbance rejection control scheme for multivariable nonlinear systems

An adaptive disturbance rejection control scheme is developed for uncertain multi-input multi-output nonlinear systems in the presence of unmatched input disturbances. The nominal output rejection scheme is first developed, for which the relative degree characterisation of the control and disturbance system models from multivariable nonlinear systems is specified as a key design condition for this disturbance output rejection design. The adaptive disturbance rejection control design is then completed by deriving an error model in terms of parameter errors and tracking error, and constructing adaptive parameter-updated laws and adaptive parameter projection algorithms. All closed-loop signals are guaranteed to be bounded and the plant output tracks a given reference output asymptotically despite the uncertainties of system and disturbance parameters. The developed adaptive disturbance rejection scheme is applied to turbulence compensation for aircraft fight control. Simulation results from a benchmark aircraft model verify the desired system performance.     

GMV control of non-linear continuous-time systems including common delays and state-space models

A non-linear generalized minimum variance control law is proposed for the control of non-linear continuous-time multivariable systems with common delays on input and output channels. The quadratic cost index involves both error and control signal costing terms. The solution for the control law is obtained using a non-linear operator representation of the plant and a linear state-equation model for the disturbance and reference models. The reference and disturbance models are represented by linear subsystems. However, the plant model can be in a very general non-linear operator form, which could involve state-space, transfer operators or non-linear function look up tables. The structure of the system and criterion is chosen so that a simple controller structure and solution is obtained. The controller obtained is simple to implement, particularly in one form, which might be considered to be a state-space version of a non-linear Smith predictor. The results are related to those for discrete-time systems but the presence of the transport delay terms complicates the solution rather more in the continuous-time case.     

基于ANOVA-like 方差分解的非线性系统控制性能评估

针对实际控制回路大多包含非线性特征,导致评估结果存在偏差的问题,以一类非线性系统为对象,首先分析其最小方差性能下限的存在性,并推导出其与系统干扰项的关系式;然后用正交最小二乘方法辨识系统闭环模型,进而使用ANOVA-like方差分解公式估计超前干扰项对输出方差的贡献,由此获得非线性系统的控制性能;最后,将所提出的方法与传统方法通过仿真实例进行比较.仿真结果表明,所提出的方法是可行且有效的.     

对角CARIMA模型多变量广义预测控制改进算法

为了增强多变量广义预测控制算法(MGPC)的实用性,对其实现形式进行了进一步的简化.利用对角CARIMA模型的结构特点,先对系统中单个输出变量期望值的自由响应部分进行分解推导,将其表达成自由响应项系数与系统输入输出变量已知值乘积的形式,得到此输出变量的预测表达式,然后将系统所有输出变量的预测表达式代入目标函数中,得到的控制增量等于控制器系数与参考轨迹、过程输入输出历史数据的乘积.控制器系数只与模型参数及设计参数有关,求解控制量时不再需要进行模型输出预报,控制器结构简单,实现容易.对比实验结果表明了该方法保持了常规MGPC方法的优秀控制性能.     

Analysis of H2 performance robustness with respect todisturbance model uncertainty

A method for evaluating the H₂ performance robustness of an LTI SISO feedback system with respect to parametric uncertainties in the disturbance model is developed. The disturbance is assumed to be colored noise obtained by passing standard white noise through a linear finite-dimensional filter with uncertain coefficients. The method is based on the converse of a spectral factorization problem. The main result obtained is an explicit formula for the output variance in terms of the uncertain parameters of the coloring filter. This result is illustrated on a ship roll stabilization problem     

无模型控制方法对多变量耦合系统控制的应用研究

以工业生产中具有耦合环节的控制问题为背景，讨论了多变量耦合系统的控制问题．指出各环节之问的耦合可以看成是相互问的干扰，因而克服耦合问题则变成抑制干扰的问题．无模型控制方法具有较好的抑制干扰的能力，用无模型控制方法对多变量耦合系统进行控制可收到良好的效果．