混合选别浓密过程双速率智能切换控制

赤铁矿混合选别浓密过程是以底流矿浆泵频率为输入,以底流矿浆流量为内环输出,以底流矿浆浓度为外环输出的强非线性串级工业过程.由于受到频繁的浮选过程产生的中矿矿浆和污水的随机干扰,底流矿浆浓度外环和流量内环始终处于动态变化之中,控制器积分作用失效,内外环相互影响,使被控系统的动态性能变坏,底流矿浆浓度与流量超出工艺规定的控制目标的范围,甚至产生谐振.本文针对上述问题利用提升技术建立基于内环流量闭环动态模型的浓度外环动态模型,将基于未建模动态补偿驱动的一步最优PI控制和基于模糊推理与规则推理的切换控制相结合,提出了由浓度外环控制和流量内环控制组成的混合选别浓密过程的双速率智能切换控制算法,建立了由机理主模型和神经网络补偿模型组成的混合选别浓密过程动态模型.所提算法通过混合选别浓密过程的半实物仿真实验结果表明本文所提控制方法的有效性.     

混合选别浓密机底流矿浆浓度和流量区间智能切换控制方法

赤铁矿磁选-浓密-浮选过程中浓密机的底流矿浆浓度受到大而频繁的浮选过程产生的中矿矿浆随机干扰的影响,造成底流矿浆流量频繁波动在工艺规定的范围之外,使得矿浆在浮选机中选别时间缩短,液位波动造成有用金属流失,从而减少精矿品位和金属回收率.本文分析了难以采用现有的底流矿浆浓度闭环控制策略的原因,提出了由流量设定和跟踪流量设定值控制组成的矿浆浓度与流量区间双闭环控制;提出了基于静态模型的流量预设定、模糊推理的流量设定补偿、流量设定保持器和规则推理的切换机制组成的流量设定智能切换控制方法.与矿浆浓度闭环控制方法的仿真对比实验和在国内某大型赤铁矿混合选别浓密机的成功应用,表明所提出的方法在浮选中矿干扰下,不仅将底流矿浆浓度和流量控制在目标值范围内,而且明显减少底流矿浆流量波动,从而在保证金属回收率不变的条件下,显著提高了精矿品位.     

混合选别浓密机底流矿浆浓度和流量区间智能切换mm控制方法

赤铁矿磁选-浓密-浮选过程中浓密机的底流矿浆浓度受到大而频繁的浮选过程产生的中矿矿浆随机干扰的影响,造成底流矿浆流量频繁波动在工艺规定的范围之外,使得矿浆在浮选机中选别时间缩短,液位波动造成有用金属流失,从而减少精矿品位和金属回收率. 本文分析了难以采用现有的底流矿浆浓度闭环控制策略的原因,提出了由流量设定和跟踪流量设定值控制组成的矿浆浓度与流量区间双闭环控制;提出了基于静态模型的流量预设定、模糊推理的流量设定补偿、流量设定保持器和规则推理的切换机制组成的流量设定智能切换控制方法. 与矿浆浓度闭环控制方法的仿真对比实验和在国内某大型赤铁矿混合选别浓密机的成功应用,表明所提出的方法在浮选中矿干扰下,不仅将底流矿浆浓度和流量控制在目标值范围内,而且明显减少底流矿浆流量波动,从而在保证金属回收率不变的条件下,显著提高了精矿品位.     

无线网络环境下工业过程运行反馈控制方法

针对一类工业过程运行控制中采用无线网络传输运行指标反馈值时存在的噪声和丢包问题,建立了输入为过程控制的输入输出、输出为运行指标的随机过程模型;提出了由不同采样速率的过程控制与过程控制设定值反馈控制组成的运行反馈控制方法;采用Lyapunov函数和不同采样频率的提升技术设计了过程PI控制器参数和过程控制设定值反馈控制器参数,保证了双闭环控制系统的随机稳定性;同时实现了运行指标实际值与目标值稳态误差的均值为零;通过浮选过程运行反馈控制仿真实验验证了本文所提方法的有效性.     

一种非线性多环递归自适应跟踪控制

针对控制输入有界的变参数广义高阶非线性系统跟踪控制问题,给出一种多环递归跟踪的鲁棒控制方法.通过分层引入虚拟跟踪器,将高阶系统分解为多个独立子系统;内环虚拟跟踪器使内环输出指数收敛于外环虚拟输入,最内环设计自适应控制器补偿参数摄动和外部干扰,并保证输出指数收敛于外环虚拟输入;多环递归跟踪实现系统输出精确跟踪期望输入,理论证明闭环系统的全局渐近收敛性.数值仿真验证了多环跟踪控制器的可行性和合理性.     

再磨过程的泵池液位和给矿压力双速率区间控制

赤铁矿再磨过程是以矿浆泵频率为输入、以给矿压力为内环输出、以泵池液位为外环输出的强非线性串级工业过程.当赤铁矿粒度分布大范围变化,导致一段磨矿与磁选矿浆流量和再磨排矿流量频繁波动,使泵池液位频繁波动,造成内外环频繁波动.本文将上述动态特性变化用未建模动态来描述,通过设计消除前一时刻未建模动态补偿信号叠加于基于线性模型设计的反馈控制器,采用一步最优前馈控制律和提升技术,提出了泵池液位和给矿压力双速率区间控制算法.给出了所提控制算法的稳定性和收敛性分析,通过半实物仿真实验表明所提出的控制算法可以将处于频繁随机波动的泵池液位和给矿压力变化率控制在目标值范围内.     

基于线性化反馈的滑模变结构重装空投纵向控制律设计

针对重装空投过程中,重型货物持续移动及瞬间离机严重影响载机的安全性等问题,提出了基于线性化反馈和滑模变结构控制相结合的控制律设计方法,利用非线性多输入多输出反馈线性化完成系统解耦线性化,在此基础上采用滑模变结构控制设计系统内环速度与俯仰姿态跟踪控制器,保证了系统鲁棒性,结合外环PID高度保持控制器完成整个飞行控制系统的设计.最后,仿真验证了该控制器鲁棒性强,且满足空投任务战技指标要求.     

汽水板式换热过程区间串级智能控制方法

汽水板式换热过程是以蒸汽阀门开度为输入,以蒸汽流量为内环输出,以供水温度为外环输出的强非线性串级工业过程,受到室外温度和厂区热用户放水的随机干扰,导致供水温度和蒸汽流量大范围波动.本文针对处于干扰环境下的具有不确定性和强非线性串级工业过程,将前馈补偿、串级PI控制和规则推理区间补偿控制相结合,提出了由外环供水温度前馈PI控制、内环蒸汽流量PI控制的串级控制与规则推理的内外环设定值区间补偿控制组成的区间串级智能控制方法,并成功应用于某选矿厂的汽水板式换热过程,工业应用结果表明所提出的方法在室外温度和热用户放水的随机干扰下,可以将供水温度和蒸汽流量同时控制在工艺要求的范围内.     

运输机重装空投二阶终端滑模控制方法研究

针对重装空投过程中,货物的持续移动及瞬间出舱影响空投任务完成性、威胁飞行安全等问题,提出了一种二阶终端滑模纵向飞行控制方法;该方法利用非线性多输入多输出反馈线性化完成系统解耦线性化,在此基础上采用二阶终端滑模变结构控制设计系统内环速度与俯仰姿态跟踪控制器,保证了系统鲁棒性,结合外环PID高度保持控制器完成了整个飞行控制系统的设计;数值仿真结果表明,该系统具有良好的响应特性,且对系统不确定性具有较强的鲁棒性。     

直接多模型自适应控制器设计——LMI方法

本文将线性矩阵不等式(LMI)方法引入直接多模型自适应控制, 将直接多模型控制器的 设计过程转化为求解线性矩阵不等式的可行解问题,同时给出在不同不确定参数范围内的多 个状态反馈控制器,并由此构成直接多模型自适应控制器．同时将直接多模型自适应控制推 广到多输入多输出被控对象的设定值跟踪问题,并给出稳定性分析结果．     

基于增量式Q学习的固定翼无人机跟踪控制性能优化

针对固定翼无人机纵向控制的高性能需求,提出一种控制系统性能优化结构.该结构包括一个使系统稳定的标称控制器和一个参与性能优化的增量式控制器.控制系统增量式的实现不会改变原有的控制系统,而是仅对标称控制系统做控制输入的补偿与控制性能的优化.基于Q学习理论进行增量式控制器设计,针对状态信息完全可获得的系统,设计一种基于状态反馈的增量式Q学习算法.当状态信息不能完全获得时,利用系统输入、输出和参考信号数据,设计一种基于输出反馈的增量式Q学习算法.两种增量式控制器均是在数据驱动环境下自适应学习增量式控制律,无需提前知道系统动力学模型以及标称控制器的控制增益.此外,证明了增量式Q学习方法在满足持续激励条件的激励噪声下,对Q函数贝尔曼方程的求解没有偏差.最后,通过对F-16飞行器纵向模型实例的仿真验证该方法的有效性.     

Cylinder pressure based combustion phase optimization and control in spark-ignited engines

Efficiency and emissions of spark-ignited engines are significantly affected by combustion phase which can usually be indicated by crank angle of 50\% mass burnt (CA50). Managing combustion phase at the optimal value at which the maximal efficiency can be achieved is a challenging issue due to the cyclic variations of combustion process. This paper addresses this issue in two loops: CA50 set-point optimization (outer loop) and set-point tracking (inner loop) by controlling spark advance (SA). Extremum seeking approach maximizing thermal efficiency is employed in the CA50 set-point optimization. A proportional-integral (PI) controller is adopted to make the moving average value of CA50 tracking the optimal CA50 set-point determined in the outer loop. Moreover, in order to obtain fast responses at steady and transient operations, feed-forward maps are designed for extremum seeking controller and PI controller, respectively. Finally, experimental validations are conducted on a six-cylinder gasoline at steady and transient operations to show the effectiveness of proposed control scheme.     

A unified discussion on signal filtering in PID control

The major input signals entering the PID controller are; the set point, the process output, and measurable load disturbances. By feeding these signals through suitable filters, the properties of the feedback loop can be improved significantly. The goal of this paper is to provide a unified discussion about these filters. The paper treats set-point handling, feedforward from load disturbances, TITO (two input two output) control, noise filtering, and process dynamics compensation. An industrial case from the steel industry is also presented.     

Dynamic self‐triggered output‐feedback control for nonlinear stochastic systems with time delays

In this paper, the dynamic self‐triggered output‐feedback control problem is investigated for a class of nonlinear stochastic systems with time delays. To reduce the network resource consumption, the dynamic event‐triggered mechanism is implemented in the sensor‐to‐controller channel. Criteria are first established for the closed‐loop system to be stochastically input‐to‐state stable under the event‐triggered mechanism. Furthermore, sufficient conditions are given under which the closed‐loop system with dynamic event‐triggered mechanism is almost surely stable, and the output‐feedback controller as well as the dynamic event‐triggered mechanism are co‐designed. Moreover, a dynamic self‐triggered mechanism is proposed such that the nonlinear stochastic system with the designed output‐feedback controller is stochastically input‐to‐state stable and the Zeno phenomenon is excluded. Finally, a numerical example is provided to illustrate the effectiveness of proposed dynamic self‐triggered output‐feedback control scheme.     

基于非线性L1自适应动态逆的飞行器姿态角控制

钊对常规动态逆控制器不能有效抵消系统中的不确定性这一缺点,提出了一种非线性L_1自适应动态逆控制方法.该方法能够克服常规动态逆的不足,在保证系统鲁棒性的前提下,提升飞行器姿态角控制效果.首先,采用时标分离原理,将姿态角控制系统分为内外两个回路:外回路采用常规动态逆控制器,用于姿态角的跟踪控制;内回路采用非线性L_1自适应控制器,用于角速率的控制.其中,L_1自适应控制器由静态反馈控制器和自适应控制器组成:静态反馈控制器通过状态反馈实现,用于保证内回路的稳定和具有期望的闭环特性;自适应控制器由状态观测器、自适应律和控制律组成,用于抵消系统中的不确定性.其次,对所提控制方法的稳定性进行了分析,结果证明了该控制方法能够保证内回路的稳定和外回路的误差有界.最后,在综合考虑多种不确定性的情况下,将本文提出的非线性L_1自适应动态逆控制方法用于某无人飞行器姿态角控制,仿真结果验证了该控制方法的有效性和鲁棒性.