一种大时滞系统的无模型自适应控制改进算法

利用无模型自适应控制（Model—freeadaptive control,MFAC）方法仅需要被控对象输入和输出数据,而不需要其他任何信息的优点。针对工业生产过程中普遍存在的大时问滞后的特点,提出针对未知模型的大时滞对象的无模型自适应控制改进算法（Improved MFAC on Large Time—delay System,LTDS-IMFAC）。在改进算法中,在基本无模型自适应控制算法的基础上引入了带有滞后时间的输入变化率的约束项．以此来减小大时间滞后对整个控制过程的影响。通过MATLAB仿真试验证明了改进算法对于大时滞系统的控制具有较好的有效性。     

无模型控制方法在复杂大时滞系统控制中的应用研究

大时滞系统的控制问题是过程控制中的难题,复杂大时滞系统的控制更为困难。本文指出大时滞系统往往是更复杂大系统的子系统,所以必需从与其它子系统联系的观点来处理此类问题,本文讨论了复杂大时滞系统的控制问题,给出了应用无模型控制方法解决这类问题的一种方案．并列举了这种解决方案的成功应用的实例。     

MFA控制器控制大时滞过程的实验研究

以大时滞过程为研究对象,对无模型自适应(MFA,M0del-freeAdaptive)控制器进行了仿真和实验研究,并与传统的PID控制器进行了比较,同时进行了鲁棒稳定性的研究。实验结果表明,无模型自适应控制器具有良好的输出跟踪性能,有很强的自适应能力和鲁棒性,能有效地控制复杂过程,特别在控制大时滞过程方面与传统的PID控制器相比,有着明显的优越性。     

一种时滞系统的改进无模型自适应预测控制

时滞现象广泛存在于工业过程系统中,常规控制器无法对难以获取精确模型的时滞系统进行有效控制.针对这类系统,结合跟踪-微分器获取微分信息的能力,利用Smith预估器预测未来时刻输出,提出了一种改进的无模型自适应预测控制(IMFAPC)方法,并对提出算法的收敛性和稳定性进行了分析.该算法不需要被控系统的模型信息,仅需要实时的...     

无模型控制器设计综述

从无模型控制的泛模型出发,论述了无模型控制器设计的理论和方法。无模型自适应控制因为采用不依赖被控对象的数学模型,仅根据被控对象的输入输出观测数据来得到被控对象的泛模型及控制率,然后根据新的输入与输出数据在线调整被控对象的泛模型及控制率,使每次得到的泛模型逐渐精确,其控制率也随之改善,应用前景看好。     

基于模型补偿的大时滞系统的控制算法

大时滞问题是工业过程控制研究中尚未完全解决的问题。从动态特性补偿的角度提出一种对时滞系统的模型补偿控制算法。通过大量仿真实例分析，表明这种算法具有较好的控制性能和鲁棒性，是一种较为实用的控制算法。     

时滞T-S模糊系统的无源控制器设计

针对时滞T-S模糊系统, 给出了使得系统无源的状态反馈控制器存在的充分条件, 与现有结果相比保守性更小. 在此基础上, 给出了基于观测器的无源控制器与动态输出反馈无源控制器存在的充分条件. 控制器的设计方法都归结为求解一组线性矩阵不等式(Linear matrix inequality, LMI). 最后通过仿真例子, 说明所给设计方法的有效性.     

基于内模控制的PID控制器在大时滞过程中的应用研究

基于内模控制的PID控制器,只有一个可调参数,且该参数直接与系统的闭环响应速度和回路的鲁棒性在前,克服了常规PID控制参数整定复杂的缺点,易于为工程技术人员所掌握。城市供水出水浊度过程是一个大惯性、大时滞、非线性、时变以及随机干扰多的难控对象。而把IMC—PID控制器应用在该对象上,仿真结果表明可以取得较理想的控制效果。     

时滞控制系统的无时滞变结构控制器*

对时滞控制系统的变结构控制器的设计，不是象通常的方法那样在一个泛函空间中进行，而只是在一个函数空间中，即控制器和切换流形均不带有时滞项，此方法削弱了要求控制器有记忆功能的限制。我们还通过例子实现了设计步骤。     

针对大时滞过程下的改进内模控制方法研究

针对工业过程中较难控制的大滞后系统,提出了一种改进内模控制方法。该方法首先引入滞后时间削弱环节来降低滞后对系统的影响,然后在设定值之后增加导引过渡过程解决系统快速性与超调之间的矛盾,最后再基于内模控制的原理设计控制器。该方法解决了传统Smith预估控制等方法在被控对象模型预估不准确的情况下很难取得较好控制效果的问题,并且在大时滞过程下较双口内模控制等改进内模具有更好的控制效果。最后将该方法与PID-Smith预估控制以及双口内模控制的控制效果进行对比。仿真结果表明,该控制方法可以有效地改善大滞后对象的控制效果,提高了系统的鲁棒性和抗干扰特性。     

汽车转向/防抱死制动系统的无模型协同控制

汽车制动系统和转向系统相互之间存在着复杂的耦合关系,会对汽车行驶安全性和操纵稳定性造成极大的影响。为了动态补偿这种干扰影响,以无模型控制方法设计汽车整车防抱死制动控制器、整车前轮主动转向控制器及转向系统和制动系统的协同控制器,从理论上证明了设计的无模型控制系统的稳定性。最后,在MATLAB/Simulink平台上搭建了车辆模型和控制器,进行汽车转向制动控制的动态性能仿真。仿真结果表明其解决了汽车两个系统的耦合干扰,提高了汽车制动效能和转向稳定性。     

大时延遥操作系统的波变量双边自适应控制

针对通信时延对遥操作系统稳定性和透明性的影响,研究了一种基于双边自适应控制和波变量理论的控制方法。通过设计波控制器保证通信传输模块的无源性,在保证系统稳定的基础上,调节波阻抗系数来提高系统的透明性,并在时延10 s的情况下进行主从端速度、位置和力的跟踪仿真实验,结果表明该方法和已有的双边自适应方法相比既能保证系统稳定且透明性好,达到较好的控制效果。     

无模型自适应预测控制器在钢球磨煤机中储式制粉系统中的应用

文章介绍了钢球磨煤机中储式制粉系统的工艺流程和特点,建立了制粉系统的数学模型,并设计了该系统的无模型自适应预测控制器。仿真结果表明,该预测控制器具有超调量小、动态性能好等特点。     

基于改进自适应趋近率的永磁同步电机无模型控制系统设计

传统的速度环控制在永磁同步电机负载突变时,会引起转速波动较大从而影响电机运行的稳定性,为了抑制转速波动,并实现电机转速的快速响应,采用了一种基于扩展滑模扰动观测器（Extended Sliding-mode Disturbance Observer,ESMDO）的改进型趋近率控制方法;新算法通过引入含有外部扰动的电机运动方程,并将扰动进行扩展分析,建立了扰动观测器的数学模型,增加扰动观测的准确性;为了减少滑模控制器的抖振,提高响应速度,提出了一种改进型的滑模趋近率,新控制器采用增益自适应、幂次自适应的方法,实现动态调节控制增益的目的;将新算法分别与基于传统指数趋近律的无模型算法和PI控制策略进行仿真对比,仿真结果验证了所提控制策略在提高系统响应速度以及抗干扰能力方面的优异性能。     

基于Dahlin算法的CMAC控制器设计

针对传统的基于Dahlin算法的控制器在对变时滞系统进行控制时控制效果恶化,甚至发生不稳定现象的弱点,提出了以CMAC神经网络与Dahlin算法相结合的控制方法。以CMAC神经网络作为一个前馈控制器,通过对Dahlin控制器输出的学习,实现时滞系统的自适应稳定控制。仿真实验表明,这种复合控制方法保留了Dahlin算法与CMAC神经网络的各自特长,同时具备学习速度快,适应能力强的优点,具有良好的稳定性控制效果。     

一类非线性时滞系统的实时模糊控制器设计

分析了现有Takagi-Sugeno型模糊控制器设计方法计算复杂且难以求解的原因。在此基础上,提出了一种与系统实时输入相关的动态模型简化算法。同时,针对一类采用该动态简化Takagi-Sugeno模型描述的非线性时滞系统,利用Lyapunov稳定性分析理论和线性矩阵不等式等工具推导了闭环系统的可镇定条件,进而设计了相应的Takagi-Sugeno型模糊状态反馈控制器。实验结果表明这种模型简化方法可以减少求解的约束条件,增加了找到解的可能性。