多变量模糊解耦控制系统研究与应用

根据多变量控制系统各变量之间有耦合存在的特点，利用模糊解耦的方法设计了多变量模糊解耦控制器，经过结合工业实际被控对象－氢气烧结炉温度群控系统的仿真与应用研究，基本上消除系统之间的耦合作用。     

一类新的多变量控制系统仿真方法

本文针对任意输入输出维数的多变量控制系统仿真问题,提出一种具有统一格式连接矩阵的动态仿真方法.该方法可应用于线性、非线性、多时间滞后环节的耦合多变量系统,可对任意个数输入输出调节通道和扰动通道同时进行仿真研究,从而为解决多变量控制系统仿真问题提供了一条快速简便的途径.本文应用该方法对某多变量耦合工业对象的控制系统设计问题分别进行了连续系统、采样系统的实例仿真研究.仿真结果证明了该方法的快速性和有效性。     

基于先进控制技术的DCS的设计与开发

本文采用先进控制技术是未经解耦的多变量预测控制的DMC算法，利用C语言开发出DMC控制程序。该控制系统对于实际生产中多变量、耦合的以及无法建立准确数学模型的复杂控制系统，和采用常规的PID控制方案，无法达到良好效果的控制具有良好的稳定性、鲁棒性和抗干扰性。     

基于动态解耦的多变量协调控制系统设计及应用

针对协调控制系统的非线性、耦合、燃料大惯性特性,首先建立协调控制系统非线性模型,然后对此模型在3个工况点下进行线性化,设计了与之对应的多变量动态解耦PID控制器,并进行了现场投运。实际调试结果证明了这种新型协调控制系统设计的有效性。     

水泥生料混合系统的线性化及解耦方案

用来描述生料混合系统静态特性的输入/输出模型是多变量耦合的,且是非线性的。提出一种方案,可使该系统实现线性化和部分解耦。这对于控制系统的分析,设计以及实现是十分有意义的。     

逆奈奎斯特阵列法在蒸汽锅炉温度控制系统设计中的应用

利用现代频域理论的逆奈奎斯特阵列法对蒸汽锅炉温度控制进行了分析和设计，简述了逆奈奎斯特阵列法在多变量控制系统分析设计中的特点，提出了一套利用逆奈奎斯特阵列法设计我变量控制系统的切实可行的程序。     

多变量系统广义根轨迹图与广义Nyquist图的绘制

广义根轨迹图与广义Ｎｙｑｕｉｓｔ图是多变量反馈系统变量量方法中的重要概念，在控制系统的分析与设计，尤其是系统的稳定性分析中起着十分重要的作用。数学上它们都是由双变量多项定义的代数函数在Ｒｅｉｍａｎｎ曲面上的特定图表轨迹。     

多变量Lurie间接控制系统的绝对稳定性

利用Lyapunov泛函，对多变量的Lurie泛函型方程的间接控制系统给出了绝对稳定性的充分条件，把对一个变量的某些结果推广到了多变量。     

多变量PID型神经元网络控制系统及在除氧器水位解耦控制中的仿真研究

介绍了多变量PID型神经元网络控制系统.给出了网络的结构和学习算法,说明了系统参数选取方法,分析了除氧器水位控制的特点.仿真结果表明,该控制系统对多变量强耦合的除氧器水位控制对象具有良好的解耦性能和自学习控制特性.     

磨煤机控制系统优化的实现

基于300 MW单元机组仿真机平台,获取磨煤机控制系统的各控制对象的动态特性曲线,经辨识得到控制对象数学模型.鉴于磨煤机控制系统的多变量耦合效应,采用前馈补偿解耦控制方法来实现解耦,以此来优化磨煤机控制系统的控制品质,并在Simulink仿真软件平台上实现了对该控制系统的优化仿真.本研究为现场控制系统优化提供理论基础,具有实际的工程化的指导价值.     

多变量系统的自适应模糊控制(英文)

提出了一种多变量系统自适应模糊控制,它采用了自适应模糊关联技术,从而避开了传统控制中最棘手的解耦问题.这一方法已用于控制一个多变量强耦合系统,并取得了令人满意的结果.     

一种基于神经元的解耦控制算法研究

针对实际工程中MIMO耦合系统调节困难、控制质量差的现象提出了一种基于神经元的解耦控制算法,并以三输入三输出系统为例,详细分析了神经元解耦的学习方法及其在多变量系统中的工作机理．仿真结果表明该方法有效可行。     

再入飞行器横侧向耦合多变量姿态控制技术研究

结合多变量控制理论和定量反馈理论(QFT),设计了飞行器的横侧向耦合多变量姿态控制系统。通过飞行器的飞行仿真表明,多变量控制系统可以在存在较大不确定性的情况下,确保对横侧向指令进行精确跟踪,具有较强的鲁棒性。针对高速再入飞行器的弱气动条件下偏航控制不理想的问题,充分利用飞行器的多变量特性,利用副翼对偏航的耦合影响,用以协调控制偏航通道的姿态角。仿真结果表明,该方法达到了优化偏航通道控制的目的。     

球磨机制粉系统的多变量解耦PID控制

中储式钢球磨煤机制粉系统具有多变量、强耦合、大惯性等特点,使用常规的PID控制回路进行控制无法取得理想效果。针对这种情况,提出了一种解耦PID控制策略。该方案在PID回路中加入解耦补偿器,以实现对多变量的解耦控制。仿真试验表明,该策略有效地解决了多变量的耦合问题,取得了较好的控制效果。     

模糊控制在火电厂制粉系统中的应用

中储式球磨机制粉系统是一个典型的多变量强耦合非线性慢时变系统,基于经典控制系统很难投入自动运行,难于同时保证磨煤机的出力大且制粉电耗低的要求．采用模糊控制直接算法对球磨机制粉系统进行控制,简化了系统的控制设计,解决了系统变量之间的耦合问题、提高了制粉系统运行的经济性和安全性,有着良好的市场前景和应用价值．     

改进的差动算法在乙烯裂解炉支管温度控制中的应用

乙烯裂解炉支管温度平衡系统是一个多变量、非线性、强耦合的复杂过程,在多支路的情况下,运用差动法会增加系统的复杂性和不确定性。针对上述问题提出一种改进的差动控制方案,通过把多个支管作为一个整体来处理,不仅避免了重复运用差动法,而且控制器结构简单,容易实现。仿真实验表明了控制方案合理、有着较好的跟踪性能。     

基于逆控制的直线电机驱动磁悬浮平台推力系统

介绍一种新型的磁悬浮平台，由于该直线电机驱动的磁悬浮平台的推力系统是一个多变量、非线性、强耦合的对象.为了达到较好的控制效果，应用逆控制算法，对它进行解耦控制，使其成为无耦合的三个子系统.然后根据线性系统理论进行主通道控制器的设计.同时配以速度前馈控制器来改善动态性能.仿真实验结果表明，这种控制方案达到解耦的效果，有良好的动态、静态特性，满足半导体微细加工、电路板制造、微组装系统、高速贴片等高精度定位的场合.     

球磨机模糊解耦控制系统的一种实现方法

中储式钢球磨煤机制粉系统是一个多变量,大惯性,大迟延,三输入三输出的强耦合系统。针对强耦合多变量特性,依据解耦补偿原理和模糊控制的思想,提出了一种新的解耦方法——利用模糊规则进行补偿解耦。介绍了将解耦补偿器的模型模糊化,由模糊规则实现的解耦算法,并由此设计了新型的磨煤机控制系统。对300 MW机组球磨机制粉系统的仿真结果表明:该方法具有较好的解耦能力,动态和静态特性,从而验证了利用模糊规则实现解耦是有效的。     

基于动态径向基函数神经网络的多变量解耦控制

为提高工业控制领域中多变量、非线性、强耦合系统的解耦能力和动态特性，基于聚类结合算法和神经网络原理，提出了一种改进的基于动态径向基函数（RBF）神经网络的多变量解耦控制方法.采用聚类结合算法优化动态RBF神经网络，更好地描述了控制对象的动态行为，获得了PID参数在线调整信息，实现了多变量非线性系统的解耦控制.仿真结果表明，与基于常规RBF神经网络的PID控制方法相比，该方法具有更高的控制精度、更快的系统响应以及更好的适应性和鲁棒性，是解决多变量、非线性和强耦合问题的一种简便、有效的控制算法.     

基于耦合滑模面的机械臂操作柔性负载系统分布参数控制

针对多变量刚柔耦合的机械臂操作柔性负载系统,提出了一种自适应滑模控制方法,研究了系统存在参数不确定性和外部干扰影响下的位置控制和振动抑制问题。系统动态特性由偏微分方程表示的分布参数模型来描述,避免了集中参数模型导致的溢出问题。基于对柔性负载的能量动态分析,设计了一种自适应滑模控制器,其中滑模面定义为关节角误差、关节角速度误差和柔性负载的根部应变和剪切力的耦合。利用LaSalle不变性原理,证明了闭环系统的渐近稳定性。最后仿真验证了所设计控制方法的有效性。