风扰影响下的无人机非线性广义最小方差跟踪控制

本文以鱼鹰型固定翼无人机为研究对象,基于非线性广义最小方差(nonlinear generalized minimum variance,NGMV)最优控制理论,研究了受到非线性阵风干扰影响下的无人机跟踪控制问题.首先对鱼鹰型无人机动力学模型解耦,在解耦后的横向和纵向模型上分别实现跟踪控制;然后针对阵风非线性模型的特定形式,根据NGMV理论设计了增维的非线性广义最小方差控制器,使得模型充分考虑了阵风干扰的特性.所设计的NGMV最优控制器的主要优势在于它能处理带有干扰和时滞环节的非线性系统.多组阵风扰动的仿真试验结果表明,非线性广义最小方差最优控制器具有跟踪性和收敛性.     

广义最小方差自校正重置PID控制器及其在压力系统中的应用研究

针对压力系统的纯延迟、大惯性、非线性、时变等特点,本文将重置控制和以广义最小方差为性能指标的自校正PID控制相结合,提出一种广义最小方差自校正重置PID控制方法。该方法首先根据被控对象的数学模型,以广义最小方差为目标设计广义最小方差控制器,通过选择该控制器的分母多项式,求解Diophantine方程,得到具有PID结构形式的广义最小方差控制器,再在该控制器的积分项中引入重置控制,构成广义最小方差重置PID控制;对于模型未知或参数慢时变的被控对象,通过采用带遗忘因子的递推最小二乘法构建系统的自适应机制,增强控制系统的自适应能力和鲁棒性。最后,将该控制方法应用于压力容器的恒值控制中,获得了比较满意的控制效果。     

连续加热炉炉温自校正控制的实现

本文基于煤气流量与检测点处炉温间的多变量动态系统模型的在线辨识,对具有跟踪调 节炉温作用的煤气流量设计了最小方差自校正控制器,随时确定相应的最佳煤气流量,实现了 炉温的最优控制.仿真研究表明,本文方法能够满足控制要求.     

随机系统的多模型直接自适应解耦控制器

针对多变量离散时间随机系统, 提出了一种采用广义最小方差性能指标的多模型直接自适应解耦控制器. 该多模型控制器由多个固定控制器和两个自适应控制器构成. 固定控制器用以覆盖系统参数的可能变化范围, 自适应控制器用以保证系统的稳定性和提高暂态性能. 该多模型控制器利用矩阵的伪交换性和拟Diophantine方程性质, 基于广义最小方差性能指标, 将随机系统辨识算法和最优控制器设计相结合, 直接辨识出控制器的参数, 通过广义最小方差性能指标中加权多项式的选取,不但实现了多变量系统的动态解耦控制, 而且消除了稳态误差、配置了闭环极点. 文末给出了全局收敛性分析. 仿真结果表明该方法明显优于常规自适应控制器.     

一种基于修正系统预测输出的自适应控制算法

本文利用预测误差的历史数据修正系统的预测输出,以抑制模型失配的影响.给出了修正的最小方差调节器和广义最小方差控制器的算法,并分析了所给修正算法能增强系统鲁棒性的机理.仿真结果表明了本算法的有效性.     

在控制系统中巧解Diophantine方程-MATLAB语言应用

本文就控制系统中常遇到的Diophantine方程求解问题，为得到一个可以方便嵌入极点配置控制、最小方差控制、广义最小方差控制、广义预测控制的仿真程序中的子程序，介绍了一种基于MATIAB语言的简洁的求解方法，这个程序兼容性好，而且长度短，可以大大提高运行速度，极为方便。本文还给出了程序清单。     

二维传热分布参数系统的最优边界控制

本文讨论了二维分布参数系统的最优边界控制问题。基于连续加热炉内板型钢坯非稳态二维热传导的数学模型,以及实际问题的要求,运用Galerkin法和最优化方法,确定了满足钢坯加热要求和降低能耗为目标的稳态最优炉温分布。     

广义最小方差极点配置PID自校正控制器

本文提出一种广义最小方差极点配置自校正控制器,仿真表明了它的有效性。     

轧钢加热炉建模方法的比较研究

轧钢加热炉建模首先涉及到炉温分布形态问题.分析了目前采用的两种形态,综合两者的优点,提出用三次函数描述炉温分布,真实地反映了加热炉工况且便于炉温优化设定.讨论了建立钢温预估计模型的三种主要方法,从建模的难度、算法的收敛性、实时性和模型的自适应性等多个方面进行了分析.采用机理分析建立了某钢铁公司的加热炉模型,将非线性模型转化为线性模型,分析了病态数据产生的原因,提出了合理的处理方法.试验结果说明了所建模型的简单实用性,为炉温优化设定打下了良好基础.     

线性混杂自动机的非线性广义最小方差控制

研究线性混杂自动机(LHA) 模型. 线性混杂自动机在一定条件下可以转化成与之等价的状态依赖空间模型, 等价性是指两个系统所产生的轨迹是相同的. 采用非线性广义最小方差算法对状态依赖空间模型进行控制器的设计, 非线性广义最小方差控制器的设计则基于更为一般的非线性模型, 模型中可含有时滞项和外界干扰, 控制器的计算过程简单且易于实现. 仿真结果表明, 非线性广义最小方差控制算法能够有效地控制线性混杂自动机, 而且在系统存在延时、干扰以及噪声的情况下能够得到较为理想的控制效果.     

步进式加热炉炉温优化设定模型及软件开发

针对线材厂步进式加热炉实际工况，提出了基于经验规则的炉温优化设定模型和在线自学习获取知识的思想，并以炉温优化设定模型为核心，开发出加热炉计算机控制系统的优化运行软件。     

蓄热式加热炉钢温预报与炉温优化设定研究

在分析新型蓄热式钢坯加热炉的炉型结构与炉温制度特点的基础上,基于钢坯在炉内 受热辐射和钢坯内热传导的机理,设计了二维非稳态导热钢温预报模型,并给出了适用该模型 的炉温优化策略.该模型能够对出炉钢坯进行网格化钢温预报,具有精度高,通用性强,能够实 现炉内钢坯温度分布的在线预报的特点.仿真研究表明,所提出的炉温优化策略能较大地提高 钢坯的加热质量.     

环形加热炉最佳炉温制度

本文通过对一种特殊分布参数系统的研究，建立了环形加热炉钢坯热过程预报数学模型，提出了制定最佳炉温制度方法。为进一步实现最佳炉温控制奠定了基础。     

蓄热式加热炉控制技术综述

对蓄热式加热炉的诸多优势以及国内连续加热炉的蓄热式技术改造和十年应用情况做了简要介绍,将蓄热式加热炉的核心技术分成蓄热箱技术,自动燃烧控制技术,钢温预报和炉温优化技术四大部分,分别进行了介绍。为了研究解决蓄热箱废气温度过高的问题,通过微元法、能量平衡法以及传热学经典公式等手段对蓄热箱建模。模型对蓄热箱做了一些合理简化,并且用Matlab仿真来研究蓄热箱的各过程量的变化规律,得到了气体流量、换向时间、换向占空比的确定方法。仿真结果表明模型能使废气温度保持在设定值。     

水泥分解炉温度控制系统设计

根据分解炉温度控制的实际生产情况,确定了三次风、煤粉和生料流量配比、阀门开度与分解炉温度之间的关系,建立了分解炉温度控制的数学模型。由于神经网络可以实现对复杂非线性对象进行有效的控制,因此选定神经网络中应用最广泛的BP神经网络作为控制算法,对三次风和煤粉阀门开度进行预测,为计算机进行计算处理提供了依据。在此基础上,设计了以工控机为核心的分解炉温度控制系统。实际运行结果表明,该控制系统稳定可靠,控制效果良好,满足了生产工艺的要求。     

真空钎焊炉温度自动控制系统建模与仿真

本文通过对真空钎焊炉的机理分析，建立了数学模型及参数确定方法，设计了具有过程参考模型的高温自适应控制系统方案，通过计算机仿真试验，证明所建立的数字模型实用，设计的系统控制效果良好，通过在实践中使用，取得了良好的结果。     

步进梁式加热炉温度最优设定控制

针对步进梁式加热炉 ,提出对温度设定值采用数模优化控制 ,建立了钢坯热过程在线控制数学模型和理想加热曲线 ,以便精确控制钢坯出炉温度和温度均匀性 ,达到提高产量和节约能源的目的     

分解炉温度的数学模型和控制算法

利用回归分析的方法,建立了分解炉温度的数学模型,并应用BP网络算法实现了对分解炉温度的控制。     

加热炉炉温智能控制系统的一种设计方案

针对步进式加热妒炉温控制系统中存在时变、非线性等特征,设计了燃气、空气回路流量设定值调节系统,并在该系统中了采用RBF神经网络整定PID控制器参数;针对炉温控制系统中参数耦合和系统模型不确定的问题,分别在燃气和助燃空气回路中设计了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的逆控制解耦系统,并对燃气和空气回路流量设定值进行动态跟踪.仿真结果表明:该步进式加热炉炉温智能控制系统具有鲁棒性好、抗干扰能力强、超调小,动态跟踪品质好和稳态精度高等特点.     

板坯加热炉的递阶计算机控制

本文以作者开发的板坯加热炉离散状态空间模型为基础提出了以启发式搜索方法求解加 热炉炉温设定值最优化问题的原理,并介绍了基于上述原理的加热炉递阶计算机控制系统的 设计与实施.该系统经过一年多连续运行表明其控制准确、性能可靠,降低能耗9%,明显提 高钢坯的加热质量,直接经济效益可达100万元/年以上.