受扰动非线性系统的反馈线性化最优控制

研究具有外界扰动作用下的非线性系统基于状态反馈精确线性化的最优控制器设计问题。首先基于微分同胚将受扰动非线性系统模型转变为无扰动的伪线性系统模型,然后给出了在关系度等于系统阶数情况下基于二次型性能指标的最优控制器设计方法,通过求解Riccati方程得到系统最优扰动抑制控制律。最后通过仿真实例表明了该方法的有效性。     

连续搅拌釜式反应器的鲁棒最优控制

针对一类带不确定性的连续搅拌釜式反应器,提出基于滑模控制理论的鲁棒最优控制算法。输入输出线性化方法用于线性化对象模型,假设系统的不确定因素有界,滑模面采用积分型滑模面以确保系统稳态误差为零,将线性二次型理论用于等效控制律的设计中,保证了系统的性能指标最优,自适应滑模切换控制增益的选取在降低系统抖振的前提下补偿了系统的不确定因素及外部扰动,实现了控制器的鲁棒最优。通过仿真实验表明,提出的控制器对匹配的不确定性因素及外部扰动具有鲁棒性,且闭环系统的性能指标最优。     

分数阶混沌系统的终端滑模同步控制

研究了带有不确定项和扰动的不同分数阶混沌系统的终端滑模同步控制问题。基于Lyapunov稳定性理论、滑模控制理论和有限时间定义,设计终端滑模有限时间控制器,实现了两个分数阶混沌系统的同步。同时,在控制器构建过程设计了一个新的非奇异分数阶终端滑模面,该滑模面可以在有限时间内收敛到零点。数值仿真验证了该终端滑模控制器的准确性和可行性。     

基于神经网络的永磁同步直线电机PI速度控制

针对永磁同步直线电机(PMLSM)模型具有不确定性和扰动性的特点,在对永磁同步直线电机动态模型分析的基础上,利用神经网络与PI进行结合的方法对永磁同步直线电机进行速度调节,并且与传统的PI控制作对比。仿真结果表明,基于神经网络的永磁同步直线电机PI调速系统,有效克服了不确定性和扰动的干扰,具有更优的动态性能,且稳态精度得到明显提高。     

一种SISO线性系统的系统辨识软件包的开发

本文基于系统辨识的最小二乘法,介绍一种用Basic语言编程的SISO线性系统系统辨识软件包及其原理、结构、功能与特点。它包括输入/输出数据的生成,近十种辨识程序模块的调用,结果的处理,模型阶次与纯滞后时间的确定和模型校验等五大部分。经应用已证明设计合理,方便可靠,并具有结构简单灵活等特点。     

基于多面体系统表征的不确定性系统的鲁棒故障检测

采用直接估计故障的方法研究用多面体系统表示的模型不确定性系统的鲁棒故障检测问题.基于全阶滤波器构造残差产生系统,采用线性矩阵不等式方法,推导出故障检测滤波器存在的充分条件.实例仿真结果表明,设计得到的故障检测滤波器能够很好地复现故障信号,并对外界扰动信号和系统的不确定性具有鲁棒性.     

色谱技术测定传递系数和吸附系数讲座(五)

<正> 第五讲 富里哀分析法的理论基础及其应用 前言 从扰动应答实验获得系统模型参数的重要分析方法之一是富里哀(Fourier)分析。富里哀分析法以富里哀积分变换为基础,富里哀变换也是一种线性变换,因此只能应用于线性系统。它的定义为     

基于二自由度PI控制器的吹塑机张力控制系统

吹塑机的张力控制系统是一个大时滞线性系统,实现其控制难度较大。针对张力控制系统的一阶积分时滞模型,提出一种改进的基于多主导极点配置方法的二自由度PI控制算法,假设存在正的、稳定的多主导极点,过程控制系统无振荡,并且非主导的极点和零点对控制过程无影响,为了提高伺服性能和降低超调量,在结构中设计了设定点滤波器。仿真案例实验结果表明,该方法在吹塑机张力控制中具有良好的追踪性能和扰动抑制性能。     

基于鲁棒模型优化的工艺设计与控制系统集成

采用一种基于鲁棒模型优化方法求解工艺设计与控制集成问题,其核心思想是采用参数不确定状态空间模型描述闭环系统的非线性行为,基于该模型以及二次李雅普诺夫函数可估计系统在外部扰动作用下过程变量变化的最大边界,同时也可测试系统的鲁棒稳定性。该方法避免了求解集成优化问题常用的动态优化方法,可将其转化成一个非线性规划问题。该方法应用于CSTR反应过程的集成优化设计中,结果表明在存在外部扰动时,不仅可以保证过程的经济性能和动态性能,也可保证系统的鲁棒稳定性。     

木塑复合材料挤出温度的鲁棒H_∞控制策略

采用鲁棒控制理论设计了H_∞控制器对WPC挤出机的温度系统进行控制研究。忽略模型参数和结构的不确定性,将挤出温度系统简化为具有纯滞后环节的二阶系统,针对该系统的状态方程计算控制律,构造具有鲁棒性的H_∞控制器。在仿真实验中加入了传输延时和白噪声扰动以模拟实际工业过程,并与常规PID控制器进行对比。仿真实验结果表明:基于H_∞控制器的挤出温度控制系统抗扰能力强,具有理想的系统动态响应性能以及高控制精度。     

液位控制系统中混沌运动的最优控制

分析了液位控制系统中的混沌运动,说明了基于局部线性化基础上的最优控制存在的问题,提出在反馈线性化基础上对液位控制系统中的混沌运动进行最优控制.仿真实验表明了该方法的有效性和可行性.     

基于PDE降阶模型的最优控制

针对带有约束条件的偏微分方程（PDE）模型最优控制的实时性要求和巨大的内存开销问题,提出了基于降阶模型的输入/状态约束的最优实时控制方法。采用特征正交分解和奇异值分解以及Galerkin投影方法导出了动态PDE具有高精度离散形式的状态空间低阶模型,提出了一定输入/状态约束条件下的基于二次规划单步滚动最优控制并与基于线性二次调节器的极值验证最优控制策略相互验证。通过对流-扩散-反应过程的控制仿真结果证明了所提方法的高效性和准确性。     

基于案例推理的电熔镁炉智能优化控制

电熔镁炉是生产电熔镁砂的主要设备之一,电熔镁砂冶炼过程具有非线性、强耦合、随机干扰严重等特点,传统的控制算法无法满足控制要求,本文提出了一种将案例推理与规则推理相结合的智能优化控制方法,详细阐述了基于规则的冶炼电流设定技术和基于案例推理的电熔镁炉冶炼电流补偿技术,研制了电熔镁炉智能优化控制系统,成功应用于国内某企业的电熔镁炉上,取得了满意的控制效果和明显的经济效益。     

基于广义预测控制的间歇生产迭代优化控制

针对间歇生产,提出了一种基于广义预测控制的批次迭代优化控制策略--BGPC,在间歇过程中引入批次间优化的思想,将迭代学习控制ILC和广义预测控制GPC相结合,在GPC实时结构参数辨识的基础上利用前面批次的模型预测误差修正当前批次的模型预测值.该算法能够有效地克服模型失配、扰动和系统参数变化等情况.文章最后以一个数值例子和间歇反应器为对象进行仿真试验,验证了该算法是有效的.     

基于高斯模型的聚乙烯过程设计与控制集成优化

聚乙烯反应过程中物流-能流剧烈交叠、反应-传递相互耦合,使得过程具有强非线性以及多重稳态。传统的顺序设计方法不能保证系统有足够的控制自由度,当存在扰动和过程参数不确定性时,仅依靠设计控制器很难提高产品质量。提出一种聚乙烯工艺稳态设计与运行控制的集成优化方案,创造性地引入Kriging高斯模型同时预测模型动态和模型不确定性。另一个重要的贡献是在聚乙烯工艺设计阶段,设计性能指标,定量描述过程稳态设计对闭环动态的影响。所提出的方法已经通过对气相聚乙烯工艺设计和运行控制的集成优化进行了验证,并在参数不确定性和扰动存在情况下仿真证实了集成优化设计方案的高效性。     

一种改进的热泵供暖系统动态实时优化策略

基于经济性目标的热泵供暖动态优化操作具有重要意义，但在操作区间内环境温度和模型参数变化的不确定性会对实际优化操控带来很大挑战。在完善热泵供暖系统模型的基础上，提出了一种改进的动态实时优化控制策略以改善系统的实际节能效果。该方法首先建立以压缩机和送水泵运行频率为控制变量的热泵供暖系统的非线性动态关系模型，并得到以24 h为周期、以综合性能指标最低为目标的动态实时优化命题。然后，在给定24 h环境温度预测情况下通过求解该优化命题得到热泵压缩机和送水泵的最优运行频率轨线，并以当前时间点的最优控制量对热泵供暖系统进行控制；接着，基于天气逐时预测和模型参数最新校验结果对环境温度轨线或者模型参数进行更新，不断地求解原优化命题以更新最优控制轨线，并不断地采用当前点的最优控制量对热泵供暖系统进行控制，直到当前时间点达到第24 h。实例计算结果表明：采用本文提出的方法可以进一步改善热泵供暖系统的动态优化操控效果，并能够很好地满足给定终端约束要求。本方法对于具有周期性和不确定参数的动态实时优化问题求解具有一定的借鉴意义。     

Decentralized Control System Design under Uncertainty Using Mixed‐Integer Optimization

Decentralized control system design comprises the selection of a suitable control structure and controller parameters. In this contribution, the optimal control structure and the optimal controller parameters are determined simultaneously using mixed‐integer dynamic optimization (MIDO) under uncertainty, to account for nonlinear process dynamics and various disturbance scenarios. Application of the sigma point method is proposed in order to approximate the expectation and the variance of a chosen performance index with a minimum number of points to solve the MIDO problem under uncertainty. The proposed methodology is demonstrated with a benchmark problem of an inferential control for a reactive distillation column. The results are compared with established heuristic design methods and with previous deterministic approaches.     

一种新型线性约束系统预测控制算法

通过对无约束预测控制算式的修正,应用线性规划求解技术,提出了一种基于脉冲响应模型的线性约束系统的预测控制算法。理论特性分析表明,该方法在一般情况下具有与无约束预测控制算法相同的稳定性和鲁棒性。以蒸馏塔质量控制为例进行了控制仿真,结果表明,这种新的预测控制算法不仅能满足系统存在的线性约束条件,而且有着比无约束预测控制和最优状态反馈控制更好的控制响应;与二次规划等优化算法比较,这种新的预测控制算法计算效率更高,能更好地满足生产过程实时控制需要。     

受扰双线性系统的近似最优扰动抑制方法

研究具有外界持续扰动作用下双线性系统的最优控制问题.关于二次型性能指标给出了一种设计最优扰动抑制控制律的逐次逼近方法.利用该算法可将在扰动作用下双线性系统的最优控制问题转化为求解一组线性非齐次两点边值序列问题.通过迭代序列得到的最优扰动抑制控制律由解析的线性前馈-反馈项和序列极限形式的非线性补偿项组成.通过截取非线性补偿序列的有限项,可以得到近似最优扰动抑制控制律.仿真结果表明,该方法抑制外部持续扰动的鲁棒性优于经典反馈最优控制.