基于GA的主汽温系统内模控制研究

主汽温控制系统是典型的大迟延、大惯性、时变控制系统,一直以来都是火电厂自动控制的难点;为此将内模控制引入主汽温控制系统,并提出采用遗传算法对滤波器参数λ优化整定,该方法简单易行,相较于传统PID参数整定方法具有一定的优越性;并对内模控制为主控制器的IMC-PI控制系统进行SIMULINK仿真,与PID-PI控制系统进行对比,仿真结果表明IMC-PID控制系统相比于传统PID-P串级控制系统过渡时间短、超调量小、鲁棒性好等特点;其控制效果好于常规串级PID控制系统,适用于大迟延、大惯性过程的控制,并且易于在工业上实现.     

一种基于遗传算法的模糊内模控制方法

针对一类非线性过程,提出了基于T-S模糊模型的非线性内模控制方法.使用遗传算法和模糊聚类方法进行模糊建模,解决了非线性内模控制方法中建立精确的模型及其逆模型困难的问题.通过模糊辨识获得过程的T-S模型及逆模型,并以此设计了内模控制器.最后,将该方法应用于一类非线性过程的控制,仿真结果表明该方法的有效性.     

基于继电辨识的大时滞对象的内模控制

采用改进的饱和继电反馈实验辨识高精度的过程模型，将内模控制与Smith预估控制器相结合，提出了一种适用于大时滞对象的内模控制结构，并按内模控制结构设计控制器。仿真实验表明该控制结构可获得比Smith预估控制更好的动态性能、鲁棒性和抗干扰性能，为大时滞对象的控制提供了一种新的实用方法。     

基于惯量辨识的测试转台自适应内模控制

为了降低系统模型参数变化对测试转台控制系统的影响,提出了基于惯量辨识技术的自适应内模控制方案.首先建立了某型号测试转台数学模型,设计了测试转台内模控制器,在此基础上采用基于扰动转矩观测器的惯量辨识算法来辨识测试转台转动惯量的变化情况,然后通过模糊控制器根据转动惯量的变化自动调整内模控制器的参数,从而确保了控制器的控制性能.仿真和实验结果表明,该控制方案对惯量的变化有着很强的自适应性,提高了测试转台控制系统的抗干扰性能和系统的鲁棒性,取得了较好的控制效果.     

基于模糊树模型的非线性系统内模控制

本文提出一种基于模糊树模型的非线性系统的内模控制方法,该方法采用模糊树建立非线性系统的内部模型和逆模型.仿真结果表明模糊树方法建立的非线性系统内部模型和逆模型均具有较高的建模精度,所提内模控制方法对非线性系统具有较好的控制性能、较强的抗干扰能力和鲁棒性能.     

改进的模糊内模控制在时滞系统中的应用

采用模糊控制器和内模控制器相结合,对模糊内模控制方法进行了研究。将Smith预估器和内模控制器结合起来,使用模糊控制器作为主控制器。用积分环节消除系统的静态误差,用惯性环节低通滤波来改善模型失配较严重的情形。能在较大的模型误差范围内得到良好的控制品质。通过时滞系统试验表明本文提出的控制方案同常规控制方法相比有了更好的鲁棒性和较好的控制性能。     

一种基于模糊-内模双模控制的流量调节算法

针对传统内模PID控制器存在着系统在初始大偏差时调节缓慢的缺点,本文提出了一种基于模糊-内模双模控制（Fuzzy IMC PPID）的网络流量调节算法,其突出特点是将控制器的输入误差量模糊化处理,根据误差量的实时变化,选择P比例或者PID比例积分微分控制,同时使用内模控制思想实现控制器参数的整定。仿真实验表明,该算法较内模PID控制器在初始大偏差时调节速度更快,使网络流量的收敛速度明显加快,最终稳定在参考值附近。     

基于Elman神经网络的二自由度内模控制方法研究

将遗传算法、Elman神经网络和二自由度内模控制相结合,提出一种基于Elman神经网络辨识和遗传整定的二自由度内模控制算法.仿真结果表明,相对于常规内模控制方法,该方法对输入信号的动态响应快,系统超调量和调节时间减少,抗干扰能力强,控制精度高.     

基于模糊内模控制的球磨机系统的研究

球磨机系统具有多变量、强耦合、长时滞以及生产工况变化大等特点,采用常规控制策略很难达到控制目标。针对该问题,文章提出了一种基于模糊内模控制的球磨机系统的设计方案,分析了球磨机工作原理,建立了其数学模型,详细介绍了球磨机系统的解耦分析,最后给出了球磨机模糊内模控制器的设计方法。仿真结果表明,基于模糊内模控制的球磨机系统具有良好的解耦能力,鲁棒性强,能够较好地解决球磨机系统的时变性、耦合性和延迟性问题,具有一定的工程应用价值。     

基于遗传算法的二级倒立摆模糊控制器研究

倒立摆系统本身的不稳定性为系统的平衡提出了难题,也因此成为自动控制实验中验证控制算法优劣的极好的实验装置.本文利用把模糊控制和遗传算法结合起来,用遗传算法对模糊控制器的三角形隶属度函数的宽度和顶点进行自动调整,,克服了一般模糊控制设计中模糊变量的隶属度和比例、量化因子的选取通常靠经验来获取的不足,从而达到优化设计模糊控制器提高其自适应控制能力的目的,改善了控制效果.     

基于内模原理的烘丝机PID控制器设计

烘丝机具有大的热惯性和滞后时间,其出口烟丝水分的含量直接影响成品烟的品质.在分析SH623烘丝机工艺过程的基础上,采用稳定热风温度、烘筒转速以及热风流量,调节进入筒内热交换装置蒸汽压力的方法来控制烘丝机出口烟丝水分,用机理分析与实验研究相结合的方法建立了该控制系统的数学模型,基于内模控制原理设计了系统的PI,PID控制器.该控制器具有设计简单,跟踪调节性能好,鲁棒性等特点,数值仿真和现场试验均表明PI控制器具有满意的控制效果.     

基于遗传算法的交流伺服系统模糊控

针对交流伺服系统的特点和要求．研究和设计了一种基于遗传算法的自寻优位置模糊控制器。该设计利用实时仿真系统，并采取遗传算法实现了在线模糊控制参数的自动寻优，有效地解决了伺服系统精度和快速特性的问题。实验证明该系统性能良好。     

基于自适应遗传算法的半主动悬架模糊控制研究

模糊规则的正确选择是半主动悬架模糊控制器设计的关键和难点,本文提出一种自适应地选择交叉概率和变异概率的遗传算法,以车身垂直加速度均方根值为优化目标,对汽车半主动悬架模糊控制规则进行优化,以达到提高半主动悬架模糊控制器的控制效果,改善汽车行驶平顺性的目的。为了证明该优化方法的可行性,将该自适应遗传算法优化的模糊控制器对汽车半主动悬架进行控制,并建立Matlab文本与Simulink相结合的仿真模型。仿真结果表明：优化后的半主动悬架车身垂直加速度均方根值减小,汽车行驶的平顺性得到了提高。     

基于内模PID控制的火电厂主汽温控制系统

基于内模控制理论，针对电厂主汽温被控对象的大惯性、大滞后特点．设计了内模PID串级控制系统。为了快速消除内扰，使控制过程的的持续时间较短．内回路采用比例控制；外回路采用内模控制．以有效地补偿对象的大滞后特性。对控制系统进行仿真试验，仿真结果表明设计的控制器具有良好的位置跟随性能、抗干扰性能和鲁棒性。     

时滞系统PID控制器内模整定方法的扩展

基于内模控制（ＩＭＣ）的ＰＩＤ控制器设计方法只有一个整定参数，其整定参数直接与闭环响应速度和控制回路的鲁棒性有关。对于时滞系统，如果使用非对称的二阶Ｐａｄｅ近似代替，则能导出一个简单的二阶控制器形式，而不会使控制器变得复杂，并且模型匹配和控制器整定将获得有意义的改善，特别是对时滞较大的系统。     

基于连续继电辨识的自整定PID控制器

提出采用连续继电反馈实验辩识高精度的过程模型，基于内模原理设计PID控制器的方法。通过对时滞工业过程对象的数字仿真研究．控制结果表明该控制方法可获得很好的动态性能、鲁棒性和抗干扰能力．是实现自整定PID控制器的一种简单、有效方法。     

遗传模糊神经网络在航空发动机控制中的应用

模糊神经网络控制器是一种将模糊逻辑与神经网络相结合的智能控制器,其既不依赖于被控对象精确的数学模型,又能根据被控对象参数和环境的变化自适应地调节控制规则和隶属函数参数,但是存在着收敛速度慢,较多局部极小的情况下很容易陷入局部极小值等缺点。针对存在的问题,提出一种模糊神经网络控制器的优化方法。隶属度函数的参数具有全局性,用遗传算法来优化;神经网络的权值代表模糊系统的控制规则,它用神经网络的误差反传算法(BP)来调整。将算法用于航空发动机控制,实现对低压转子转速的无静差控制,与应用BP算法的模糊神经控制相比,控制性能改善较大,结果令人满意。     

基于模糊模型的非线性内模控制策略研究

针对一类非线性动态过程提出了基于模糊模型的非线性内模控制算法(NFIMC)。NFIMC控制器包括逆模糊模型控制器和滤波器。过程的模糊模型和逆模糊模型均可由模糊辨识获得。CSTR的仿真结果表明:该算法可以对强非线性过程实现有效控制,并且具有结构简单、计算效率高等优点,有利于在线应用。     

基于遗传算法的模糊控制器的综合优化设计

该文简要叙述了模糊控制器的优化设计原理,提出了一种采用遗传算法对模糊控制器的量化因子、比例因子、隶属函数的参数和模糊控制规则进行综合优化的设计方法,并采用VisualC++6.0编制了相应的软件,该软件已成功地应用于工程中。此外,该软件也可作为遗传优化和模糊控制器设计的辅助教学软件。