数据驱动的浮选过程运行反馈解耦控制方法

浮选过程是利用矿物本身的亲水或疏气性质或经药剂处理得到的亲水或疏气性质进行矿物分离的物理过程.本文通过建立以矿浆液位和矿浆流量为输入,以浮选过程的精矿品位与尾矿品位为输出的多变量、强耦合、非线性、时变的运行过程模型,利用未建模动态前一拍可测的特点,提出了包括矿物品位运行过程控制器驱动模型、PID控制器、反馈解耦控制器、未建模动态补偿器的数据驱动的一步最优未建模动态补偿PID解耦控制方法,实现了消除稳态误差、静态解耦与未建模动态的补偿,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.     

精馏塔的自适应解耦控制

本文针对某精馏塔提出了一种简单的自适应解耦控制器。该控制器将广义最小方差控制策略和解耦补偿器结合起来,不仅可以对随机多变量系统实现动静态解耦而且具有良好的伺服跟踪性能。该控制器与常规PI控制器在某精馏塔双组分控制中的对比实验结果表明自适应解耦控制的性能优越于常规PI控制。     

集气管压力自适应模糊解耦控制系统的设计

针对焦炉集气管压力系统具有强耦合、强干扰、非线性等特点,应用模糊控制理论,提出了一种基于过程状态的自适应模糊解耦控制方法,对集气管压力进行控制;首先,通过在线获取过程状态选取相应的模糊控制策略,以期在复杂工况卞提高被控系统的性能——鲁棒性;然后利用模糊补偿解除了多座焦炉集气管压力之间的耦合;最后设计蝶阀专家控制器以适应蝶阀的特性,提高控制品质;实际运行结果表明,该系统具有控制灵活、响应速度快和稳态精度高的优点,对外界扰动具有良好的自适应能力。     

多变量间接自适应解耦控制算法

本文提出了一种新的间接自适应控制方案.它具有如下优点:1)可以自适应解耦具有任意传输延时结构的一般随机多变量系统;2)减少辨识参数;3)可以控制开环不稳定或非最小相位系统.文中还证明了该方案具有全局收敛特性,参数估计具有强相容性.     

基于神经网络的多变量非线性自适应解耦控制研究

提出神经网络前馈自适应解耦控制算法．该算法将多变量非线性系统在平衡点处利用Taylor公式展开．分为线性部分和高阶非线性部分。这样．将高阶非线性部分的影响视为可测干扰，采用前馈补偿的方法加以消除．就可以借助多变量线性系统的自适应解耦控制算法．实现多变量非线性系统的自适应解耦控制．这种方法可以取消被解耦系统为最小相位的限制。     

多变量V规范型解耦控制系统设计

本文提出多变量系统部分变量前置V型解耦,部分变量后置V型解耦的设计方法。并就某电厂三输入、三输出磨煤机系统,设计解耦控制系统,给出了仿真结果。     

基于参数辨识的自适应解耦控制算法的研究

多变量模型的复杂结构、强耦合性、被控对象参数的未知、慢时变等问题要求控制器必须具有良好的自适应性,针对以上问题提出了一种基于改进的广义最小方差闭环自适应解耦控制器实现更好的自适应,其由参数可调的控制器和自适应控制律组成,此控制器通过将闭环系统方程的传递函数矩阵等于期望的对角矩阵来实现解耦,同时改进的辨识算法可进行在线辨识控制器的参数实现同步自适应解耦。通过以CARMA为多变量控制模型,采用该方法进行仿真有效的解决了多变量之间的耦合性。结果表明该方法能够适应相应的变化,跟踪性能较好,且具备良好的解耦能力,进而保证了闭环系统的稳定性,从而验证了此方法能够效提高控制系统的稳定性和鲁棒性。     

基于自适应磁通观测器的内模解耦矢量控制系统

无速度传感器矢量控制系统中存在两个关键性的问题,即速度辨识的稳定性问题和控制器结构问题.本文提出一种新型的基于自适应磁通观测器的内模解耦矢量控制系统.首先,利用鲁棒控制理论和求解线性矩阵不等式选取观测器增益,保证了观测器的全局稳定性.然后通过内模控制实现动态解耦,克服了PI控制不能动态解耦和其他解耦方法中对参数敏感的问题.仿真结果表明:系统对参数变化具有较强的鲁棒性,取得较好的解耦效果和系统控制性能.     

多变量系统解耦现状的分析

介绍了传统解耦、自适应解耦、智能解耦和非线性及鲁棒解耦等方法,分析了各种解耦方法存在的问题并叙述了应用情况,指出解耦控制是控制领域研究的热点问题,最后对多变量解耦控制的研究进行了展望,并指出寻求简单易行的解耦方法或融合解耦诸算法是解决工程实际的有效途径.     

多变量时滞过程的解耦控制方法研究

针对工业过程中常见的多变量时滞输入输出系统,在改进的内模控制基础上提出了一种两自由度解耦控制方案,其优点是不仅使得标称系统各路输出响应之间完全解耦,而且能够实现系统给定值响应与负载干扰响应的解耦与在线调节和优化,采用加补偿项方法设计的两控制器矩阵能够保证系统具有较好的标称性能和鲁棒稳定性能.最后,通过仿真实例验证了该控制方案的有效性.     

双输入双输出时滞过程解耦Smith 控制

针对实际工业过程控制中常见的双输入双输出时滞过程,提出基于Smith预估补偿控制的反向解耦控制器设计方法。通过对系统解耦后的对象采用内模控制思想设计Smith预估控制器,并讨论控制系统对象为一阶加纯滞后（FOPDT）模型下其控制器的实现方法和系统鲁棒稳定性分析。结合实际过程中的模型实例,该解耦控制方案使得系统各路输出响应完全解耦并具有较好的标称性能和鲁棒性。仿真实例验证了该方案的有效性和优越性。     

Multivariable Intelligent Decoupling Control System and its Application

Many industrial processes have compositive complexities including multivariable, strong coupling, nonlinearity, time-variant and operating condition variations. Combining multivariable adaptive decoupling control with neural networks, this paper presents a multivariable neural network-based decoupling control algorithm. This control algorithm is integrated with distributed controltechnique and intelligent control technique, and a three-leveled intelligent decoupling control system consisting of basic control level, coordinating control level, and management and decision level is developed. The configuration and function of the control system are discussed in detail. This system has been successfully applied in ball mill pulverizing systems of 200MW power units, and remarkablebenefits have been obtained.     

Multivariable Intelligent Decoupling Control System and its Application

Many industrial processes have compositive complexities including multivariable, strong coupling, nonlinearity, time-variant and operating condition variations. Combining multivariable adaptive decoupling control with neural networks, this paper presents a multivariable neural network-based decoupling control algorithm. This control algorithm is integrated with distributed control technique and intelligent control technique, and a three-leveled intelligent decoupling control system consisting of basic control level, coordinating control level, and management and decision level is developed. The configuration and function of the control system are discussed in detail. This system has been successfully applied in ball mill pulverizing systems of 200MW power units, and remarkable benefits have been obtained.     

解耦控制的现状及发展

通过对多变量系统解耦设计的必要性分析,介绍了传统解耦、自适应解耦、鲁棒解耦、智能解耦等各种解耦方法,并叙述了各种方法的研究现状和应用情况,同时分析了各种方法局限性。指出解耦控制领域的研究已成为控制理论和控制工程界共同关注的热点。自适应解耦与智能解耦,侧重于控制器的研究,它们更多采用试探、优化方法来设计控制器．理论研究还尚待完善。因此,寻求一种有效的、简单易行的控制方法,即寻求理论与实际结合点,是今后研究的方向。     

考虑转子磁链动态性的感应电机解耦控制

采用矢量控制的感应电机在高速运转时,d-q轴之间的电流耦合会削弱转矩控制效果;在采用反馈解耦和前馈解耦进行控制时,去耦控制效果受到电机参数估计误差的影响;该文在交流电机转子磁场定向控制的基础上,考虑到转子磁链的动态性,根据控制理论的不变性原理,把电机给定量和反馈量的偏差用于解耦项的计算,提出一种偏差解耦控制方法用于感应电机的转矩控制,并对算法进行了推导;对几种解耦方式和影响解耦的因素进行了探讨;通过计算机仿真对解耦效果进行了比较,仿真结果表明所提方法具有良好的控制效果。     

小型无人直升机的纵向横向解耦优化控制

论文根据小型无人直升机的机理建立了数学模型,并在悬停状态下近似线性化,运用Matlab的非线性控制工具箱(NCD)设计了具有很强鲁棒性的控制器,实现了对于小型无人直升机的纵向和横向的解耦控制,仿真结果证明了方法的有效性。     

双输入双输出过程解耦内模控制

针对双输入双输出稳定过程,提出一种新的解耦内模控制设计方法.综合解耦和稳态误差两方面因素,利用对象传递函数模型行列式的静态增益及次对角元素与同行相应主对角元素之商的不合理部分(即不稳定极点和纯超前部分)的逆来设计控制器,简化了多时滞问题的处理.对Wood-Berry蒸馏塔过程设计内模控制器,并将其转化为能在DCS上实施的PID控制器,仿真结果表明了该方法的有效性,控制系统具有较好的解耦能力和较强的鲁棒性.方法简单,易于实现,具有工程应用价值.     

计算机解耦控制系统实验装置

过程控制是自动化专业的一个重要专业方向．实践性很强，针对工业过程控制中多变量耦合系统．我们开发了一套解耦控制系统实验装置。本文扼要地阐述了自行研制的电加热炉温度计算机解耦控制系统实验装置．包括硬件配置、实验软件平台以及解耦控制算法。通过这套装置．学生可以做多输入多输出系统建模、阶跃响应曲线、数字PID控制、解耦控制以及各种控制算法仿真等实验．还可用于模拟工业生产过程进行控制算法仿真实验。     

超燃冲压发动机PID解耦控制设计

针对超燃冲压发动机控制通道间的强耦合性及其控制过程的快速性要求,研究设计了超燃冲压发动机分路式PID解耦控制器;该方法采用零极点配置技术,设计了稳定的前馈补偿解耦器,并利用此解耦器对超燃冲压发动机模型进行解耦;对解耦后的控制对象设计了每个控制回路的PID控制器,实现分路式控制;仿真结果表明,所设计的解耦器比静态解耦器更能有效地解决发动机耦合问题,控制器控制效果满足控制精度和快速性要求;该方法简单实用对超燃冲压发动机的控制器设计有借鉴意义。     

多变量解耦控制方法

介绍了用于多变量解耦控制的自适应解耦控制和模糊解耦控制两种方法;说明了各种解耦控制方法的特点、应用情况及效果;对各种方法解耦程度进行了评价,同时分析了其对系统的影响。并就多变量PlD自适应解耦控制方法进行了仿真,仿真结果表明了该方法的有效性;最后提出通过传统控制方式的重新组态来解决多变量解耦控制的难点的设想。