变论域模糊控制在带钢卷取温度控制中的应用

针对热轧带钢层流冷却过程缺乏精确的数学模型,传统的smith预估器对该过程难以达到满意的控制效果,而常规模糊控制具有不依赖数学模型的特点,但存在隶属度和控制规则一旦确定后无法更改的缺点,文中将变论域模糊控制的方法应用到smith预估器中,较好地克服了常规模糊控制和传统的smith预估器控制所存在的主要问题,通过仿真实验分析,该控制器调节时间短、响应快,且能有效消除纯滞后环节所产生的振荡,改善常规的smith预估器、单独的模糊控制器的控制效果,对具有大延迟、非线性的系统,具有一定的应用价值.     

基于Smith预估的自抗扰控制系统

纯滞后对象一直是自动控制和计算机应用领域的一大难题.常用的PID与smith预估相结合的方法,在预估不准确的情况下,不能取得较好的控制效果;而单一的自抗扰控制器在滞后时间较大的情况下,调节时间较长.针对大滞后对象提出了自抗扰控制器与Smith预估补偿器相结合的设计方案.通过仿真对比PID配合Smith预估补偿器及单一的自抗扰控制器的控制效果,表明自抗扰控制器与Smith预估补偿器的结合有效地改善了大滞后对象的控制效果,增强了系统的鲁棒性和抗干扰能力.     

时变大滞后过程的单神经元内模控制

由于常规smith预估器对被控对象参数和结构的变化十分敏感,这对时变大滞后过程的控制极为不利,为此提出了一种新的单神经元内模控制方案,将改进的智能单神经元PID作为Smith预估的主控制器,并证明了该控制系统的内模结构特性。同时,对单神经元自适应PID的学习规则进行了改进,并采用仿人智能思想对神经元的比例系数进行在线自调整。仿真结果表明,这种控制方法具有超调小、抗干扰能力好和鲁棒性强的优点,对时变大滞后过程是行之有效的。     

一种经过模糊改良的smith控制器

对传统基于精确对象模型的smith预估控制器进行改良。传统smith预估控制器在估计模型与实际对象有差异时,控制效果不尽人意。针对这一缺点,该文将这种差异视为增益的差异所引起,通过引入估计模型增益修正环节,利用模糊控制器,尽可能将差异消除。并对传统smith预估控制器的结构进行改进,去掉外反馈回路,增加稳定性;加入积分校正环节。达到减小稳态误差的目的,使改良后的smith控制器在一定的模型误差范围内得到较好的控制品质。经仿真研究证明了该方法的有效性。     

一类纯滞后系统模糊Smith控制策略的研究

针对工业控制过程中普遍存在的大惯性、纯滞后对象的控制问题，提出用模糊控制器与Ｓｍｉｔｈ预估器相结合的控制策略。仿真结果表明：这种控制器的可知效果良好，特别是解决了系统的振荡问题，且比自适应模糊控制器结构简单，易于理解和实现。     

史密斯模糊整定PID控制器的设计及仿真

对传统的史密斯预估器进行改良。针对传统的史密斯控制系统过分依赖被控对象的精确数学模型、以及当预估器与实际对象有差异时控制效果不佳的缺点,提出了史密斯纯滞后补偿和模糊整定PID参数原理相结合的集成控制算法,该算法将该模糊自适应整定PID控制器引入史密斯控制系统中,用模糊控制器取代原系统的控制器;并将该方法用于激光晶体生长系统的控制中,结果表明,该系统同时兼顾了史密斯控制和模糊控制的优点,对纯滞后、参数时变的激光晶体生长系统有很好的控制作用。     

史密斯模糊整定PID控制器的设计及仿真

对传统的史密斯预估器进行改良.针对传统的史密斯控制系统过分依赖被控对象的精确数学模型、以及当预估器与实际对象有差异时控制效果不佳的缺点,提出了史密斯纯滞后补偿和模糊整定PID参数原理相结合的集成控制算法,该算法将该模糊自适应整定PID控制器引入史密斯控制系统中,用模糊控制器取代原系统的控制器;并将该方法用于激光晶体生长系统的直径调节器中,结果表明,该系统同时兼顾了史密斯控制和模糊控制的优点,对纯滞后、参数时变的激光晶体生长系统有很好的控制作用.     

基于Matlab的模糊预估控制系统的仿真

模糊预估模型在Matlab的环境下,应用模糊工具箱及Simulink对一纯滞后过程的模糊预估控制系统进行了仿真.并将其仿真结果与未用模糊预估器的仿真结果进行了比较,表明了基于模糊理论的模糊预估器对提高纯滞后系统的控制品质具有一定作用.     

基于鲁棒自适应Smith预估器的电阻炉温控制

针对炉温设定值变化等原因引起的对象模型参数变化,提出一种鲁棒自适应smith预估器。鲁棒项的引入,提高了smith预估器自适应律对纯迟延参数精度的鲁棒性,在纯迟延时间失配的情况下,自适应算法仍能保证预估误差快速收敛。对预估器和电阻炉的仿真结果表明,在纯迟延时间失配的情况下,鲁棒自适应smith预估器能够保证预估误差收敛于零,进而保证系统的控制性能。     

一种模糊PID-Smith污水处理的控制方法

针对污水处理控制系统的大惯性、大时滞及时变等特点,在分析常规PID控制和模糊控制不足的基础上,以溶解氧DO为控制对象,建立了一种Smith预估器+模糊PID组合控制器.该组合模型中的模糊控制部分以误差和误差变化率作为输入,通过模糊推理实现对PID的3个参数,即比例常数、积分常数和微分常数的自整定,以满足被控对象DO的不同误差和误差变化率对控制器参数的要求:采用Smith预估器实现对被控制对象的时间滞后的修正.该模型集成了模糊控制器鲁棒性高、PID静态控制,及Smith预估器可以补偿时滞的优点.通过对SBR污水处理系统的控制仿真,并与常规PID和模糊PID控制效果比较,超调量和调节时间明显降低,证实了组合控制器的优越性,从而为解决大滞后大惯性系统提供一种有效途径.     

Fuzzy-Smith控制器在蒸汽煅烧炉温控中应用

重碱蒸汽煅烧炉是纯碱生产过程中用于煅烧重碱的一大型工业设备,目前对重碱蒸汽煅烧炉的控制仍是采用人工经验的方法进行的,控制效果不理想。本文将模糊控制和Smith预估控制相结合,针对煅烧炉本身具有的大惯性、纯滞后、非线性等特点提出一种新的控制方法,通过仿真研究,结果表明新的控制方法具有很好的快速性和很小的超调量。     

具有自适应功能的新型时滞系统控制器

将Smith预估器和内模控制结构结合起来 ,利用模糊控制方法研究出一种智能控制器 ,能在一定的模型误差范围内得到良好的控制品质。主要控制量来源于模糊控制器 ,通过智能积分对模糊控制器不能消除的稳态误差进行克服 ,并对系统性能进行监测 ,使用模糊控制对控制量进行校正。经仿真研究发现 ,这种智能控制器在一定的模型误差范围内有很好的鲁棒性 ,稳态误差为 0。     

基于Fuzzy自整定PID参数的飞机除冰车温度控制

针对新型飞机除冰车加热系统的大迟延特性和模型不确定性,设计了Fuzzy自整定PID参数的Smith预估飞机除冰车温度控制系统.根据实验数据及其工作原理建立了加热系统数学模型,并用Matlab进行仿真,仿真结果表明所设计的控制系统在稳定性、准确性,鲁棒性方面明显优于该除冰车现有的Smith预估控制系统.     

基于Smith预估模糊PID的主汽温控制系统

针对生物质电厂主汽温具有非线性、时变性、大滞后、随机干扰量大等特性导致的工况复杂、控制难度大的问题,提出了一种基于Smith预估补偿的模糊PID串级控制方案.主控制器采用模糊推理的方法实现PID参数的在线自整定,利用Smith预估器实现对温控系统的纯滞后补偿.详细阐述温控系统的硬件配置和软件实现,实际运行结果表明该方案有效提高了系统的抗干扰能力和适应参数变化的能力,具有鲁棒性强、动态响应快及稳态精度高的优点.     

一种改进的不确定性时滞系统控制算法

针对工业控制过程中普遍存在的不确定性时滞系统的控制问题,提出自适应鲁棒控制器与Smith预估器相结合的控制策略。用Matlab软件对该算法进行了仿真研究。并在电控柴油机系统中进行试验研究。仿真和实验结果表明该算法控制效果良好,解决了由不确定性和时滞性引起的系统不稳定问题,且易于实现。     

MULTITUNING FUZZY CONTROL SYSTEMS DESIGN

A multituning fuzzy control system structure that involves two simple, but effective tuning mechanisms, is proposed: one is called fuzzy control rule tuning mechanism (FCRTM); the other is called dynamic scalar tuning mechanism (DSTM). In FCRTM, it is used to generate the necessary control rules with a center extension method. In DSTM, it contains three fuzzy IF-THEN rules for determining the appropriate scaling factors for the fuzzy control system. In this paper, a method based on the genetic algorithm (GA) is proposed to simultaneously choose the appropriate parameters in FCRTM and DSTM. That is, the proposed GA-based method can automatically generate the required rule base of fuzzy controller and efficiently determine the appropriate map for building the dynamic scalars of fuzzy controller. A multiobjective fitness function is proposed to determine an appropriate parameter set such that not only the selected fuzzy control structure has fewer fuzzy rules, but also the controlled system has a good control performance. Finally, an inverted pendulum control problem is given to illustrate the effectiveness of the proposed control scheme.     

基于模糊神经网络的温度控制系统设计

实验室温度控制系统要求精度高,并且具有非线性、大惯性及数学模型难建立等特性,这使得用常规PID控制器以及一般模糊控制器无法很好地满足系统要求,而本文在一般模糊控制器的基础上,融合神经网络技术,设计出模糊神经网络控制器,它既有模糊控制鲁棒性好、动态响应好、上升时间快、超调小的优点,又具有神经网络的在线自学习能力,可以实现温度的智能控制,在实际应用中取得良好的效果。     

模糊自适应PID参数自整定控制器的研究

当控制系统中的被控对象存在纯滞后、时变或非线性等复杂因素时,普通的PID控制器的控制效果很难达到较好的控制效果,针对这一问题,应用模糊控制和自适应控制的知识,设计了模糊自适应PID参数自整定控制器,此控制器的比例系数、积分系数和微分系数可根据模糊推理规则进行在线调整。仿真结果表明,该控制方法提高了系统的动、静态特性,使该系统具有较好的鲁棒性。     

PID和Fuzzy控制相结合的分段复合控制

采用常规PID控制很难实现对大滞后、非线性等难以建立精确数学模型的被控对象的良好控制.为了解决这一难题,该文针对一个非线性二阶系统设计出PID和模糊控制相结合的分段复合控制器,该控制器不需要被控对象的精确数学模型.由于在整个控制过程中的不同阶段采用不同的控制方式,既继承了常规PID控制无静差、静态稳定性好的特点,同时又兼有模糊控制适应能力强、动态性能好的优势.通过MATLAB仿真实验表明,该分段复合控制器能够满足二阶非线性被控对象的控制要求,并取得了良好的控制效果.