一种多变量广义最小方差自校正控制器

本文对一类多变量系统给出了一种广义最小方差自校正控制器,并讨论了系统加入这种控制器后的闭环特性,将二次型性能指标的加权阵与系统闭环极-零点联系起来,从而就可根据系统的期望闭环极点的位置在线选取加权阵.仿真结果表明这种控制器性能良好,工作可靠.     

多变量系统的最小方差控制

使系统输出值偏离给定值的方差为最小的控制叫最小方差控制。K.J.Astrom给出单输入单输出系统的最小方差控制规律。L.Keviczky等和卢桂章等分别讨论了多变量系统的最小方差控制,他们将Astrom所用的模型推广到多变量的情况。A.K.Sinha用脉冲传递函数矩阵来讨论这个问题,他用使传递矩阵主对角占优的方法将多变量系统简化为若干个单输入单输出系统,然后采用Astrom的方法建立最小方差控制规律。本文采用脉冲传递矩阵模型,提出最小方差控制的另一种控制算法。     

多变量最小方差自校正调节器在蓄电池厂铅粉机控制中的应用

铅粉机是一个多变量耦合的、具有双重积分和本质非最小相位特性的对象.研究工作包括数学模型的建立、一种新的递推估计方法的提出、一种基于状态空间法的多变量最小方差自校正控制算法的设计、计算机实现和现场调试.     

锅炉热负荷自动调节系统的数字仿真及最小方差调节器设计

前言分析研究或设计自动调节系统时,考虑到安全经济和可行性,模拟仿真比实验研究优越性多。模拟仿真有多种方法,其中主要有三:①用电子模拟机模拟,用示波器或绘图仪显示拍摄或绘出动态曲线,模拟速度快,效果良好,曾被科研人员广泛应用;②用电子模拟机模拟控制对象,用数字控制机组成混合模拟仿真系统,亦获得良     

解谐最小方差自校正前馈控制器及其应用

本文提出了一种解谐最小方差自校正前馈控制器。该控制器将自校正控制的最优策略与经典的极点配置策略结合起来,因而具有两者的优点。该控制器不仅可以完全消除可测干扰的影响,而且可以应用于多变量系统实现自适应解耦控制。文中讨论了该控制器在多变量电加热炉中的工程应用。实时控制结果表明,自校正前馈控制器不仅能适应电网电压波动等因素引起的模型参数的改变,控温效果优于常规PID调节器,而且可使被控变量之间的耦合作用大大减小。     

具有跟踪特性的最小方差自校正控制器

本文提出一种具有跟踪特性的最小方差自校正控制算法。用本算法设计的控制系统,可以得到优于用其他最优算法设计的系统所能得到的跟踪特性,同时又保持了对噪声的最小方差控制能力。此算法适用于任何稳定/非稳定,最小相位/非最小相位系统,也可以认为它是文〔7〕中算法的发展,而具有比文〔7〕中算法更易于设计和更优的跟踪和调节特性。     

广义最小方差极点配置PID自校正控制器

本文提出一种广义最小方差极点配置自校正控制器,仿真表明了它的有效性。     

广义最小方差极点配置自校正PID控制器

此文提出了一种设计广义最小方差极点配置自校正 PID 控制器的新算法,算法性能指标中引入了伺服输入项和控制作用的加权多项式,保证了闭环系统的输出对给定信号的无偏跟踪。闭环极点配置根据二阶系统期望特征多项式进行设计。对系统参数未知采用最小二乘估计。该方法具有设计简单、鲁棒性好、便于工程应用、     

双率CARMA模型的广义最小方差自校正控制

针对一类双率采样的CARMA模型,研究了相关的自校正控制问题。基于双率采样以及含有噪声的数据,本文提出一个辅助模型来估计无法采样到的损失输出数据,并进一步采用随机梯度算法来估计模型参数。通过最小化最优预测输出的方差并结合Diophantine方程给出了基于辅助模型的广义最小方差自校正控制(AM-GMVSTC)策略。最后通过一个仿真例子说明提出算法的有效性。     

具有通用性能指标的多变量自校正控制器*

本文讨论了一类多变量自校正控制器,给出了最优控制律及给定闭环极点时,确定加权多项式阵P(z~(-1)),Q(z~(-1))和消除静差求解加权多项式阵R(z~(-1))的算式。当系统参数未知且缓变时,应用递推最小二乘法即可求得所需的控制器参数。     

一种多变量广义最小方差自校正解耦控制器

本文对一类多变量系统给出了一种广义最小方差自校正解耦控制器,并讨论了它的收敛性.这种自校正控制器不仅能实现解耦控制,还可使解耦系统实现二次型性能指标最优和实现极点配置.数字仿真与混合仿真结果表明这种控制器性能良好。     

改进多变量广义最小方差解耦控制方法及应用

针对现有多变量广义最小方差解耦控制方法不能直接抑制有界可测干扰的问题,以及另加前馈控制器带来的结构复杂且成本增加的难题,提出一种改进的多变量广义最小方差解耦控制方法.所提方法通过在加权多项式矩阵和丢番图方程中的多项式矩阵同时引入积分项,用于直接抑制工业过程中有界可测干扰对系统的影响,从而消除稳态误差,提高控制精度.数值...     

带神经网络补偿的极点配置广义最小方差自校正控制

首先用一个常规线性模型对被控对象进行辨识,再对线性模型辨识的余差用一个神 经网络进行补偿．线性模型和神经网络共同构成对象的辨识模型,并基于这一模型提出了一 种显式极点配置广义最小方差自校正控制．该方法适用于非线性对象,且具有较高精度和较 快的收敛速度,具有较强的鲁棒性．     

增加补偿调节提高多变量自校正调节器控制精度

本文提出了用补偿调节改善多变量自校正调节器的精度，这种调节对微动干扰较多的系统，其作用十分明显，经过多次的试验收到了较好的效果。     

广义最小方差自校正重置PID控制器及其在压力系统中的应用研究

针对压力系统的纯延迟、大惯性、非线性、时变等特点,本文将重置控制和以广义最小方差为性能指标的自校正PID控制相结合,提出一种广义最小方差自校正重置PID控制方法。该方法首先根据被控对象的数学模型,以广义最小方差为目标设计广义最小方差控制器,通过选择该控制器的分母多项式,求解Diophantine方程,得到具有PID结构形式的广义最小方差控制器,再在该控制器的积分项中引入重置控制,构成广义最小方差重置PID控制;对于模型未知或参数慢时变的被控对象,通过采用带遗忘因子的递推最小二乘法构建系统的自适应机制,增强控制系统的自适应能力和鲁棒性。最后,将该控制方法应用于压力容器的恒值控制中,获得了比较满意的控制效果。     

关于多变量自校正调节的一个新算法

本文提出了一个简单的多变量自校正调节算法。与通常的多变量自校正算法相比,该算法需要较少的辨识参数和被控对象较少的验前知识。     

模块多变量自校正控制器

为了解决控制中的约束问题，将模块多变量控制思想与自校正控制器相结合，并引入阶梯式 控制，构造一种新的自校正控制器．本文介绍了该控制器设计方法并给出了仿真结果．