基于解耦矢量云模型的智能控制器设计

为了解决设计模糊逻辑控制器中的一些问题,提出一种采用解耦矢量云模型的智能控制方法.通过云模型的定性控制机理,给出定性语言的定量化表示,保证自然语言的不确定性传递.利用解耦矢量算法将复杂非线性控制系统的多个输入变量融合为单个输入变量,使得云模型控制规则得到简化,并保证了闭环系统的稳定性.将所设计的解耦矢量云控制器用于球棒系统的控制,仿真结果验证了设计方法的有效性.     

基于多变量频率法的发电机励磁和调速联合控制系统

基于多变量频率法中的逆奈奎斯特阵列法 ,通过寻找解耦矩阵 ,使系统得到对角优势解耦 ,然后按单变量系统的设计方法 ,分别对发电机励磁系统和调速系统设计控制器 .通过计算机仿真表明该法是行之有效的 .     

一种新的多变量自适应解耦控制器及其在二元精馏塔上的应用

本文提出了一种新的多变量自适应解耦控制器.该控制器将解耦补偿器与最小方差技术相结合,可以对闭环系统实现动静态解耦.应用本文提出的自适应解耦控制器和常规 PI 控制器分别在某二元试验精馏塔上进行了组分控制实验.实验结果表明,本文提出的自适应解耦控制器的控制性能明显优越于 PI 控制器.     

多变量解耦内模控制系统设计与仿真

针对多控制回路相互关联耦合的多变量控制器的设计复杂、参数调节困难、实现难度高、工程实用性差的问题,提出一种多变量解耦内模控制器。该系统采用前置反馈补偿方式解耦,通过两步法设计内模控制器,并将内模控制器和解耦后的被控对象等效变换为只有1个参数可调的PID控制器。实验结果表明,系统解耦效果良好,通过对唯一的参数进行调节,系统表现出良好的动态响应特性,在模型失配和存在干扰的情况下,系统的鲁棒性和抗干扰能力也较好, 具有较高的工程应用价值。     

DLF神经网络在多变量非线性系统中的设计与应用

为了克服PID控制器和一般神经网络的缺点,探讨了基于DLF神经网络控制器在多变量非线性系统的应用,并与传统的PID控制器和一般神经网络的控制效果进行了比较.结果表明,DLF神经网络控制器对多变量非线性系统具有训练速度快和较强的解耦能力.     

基于多变量频率法的发电机励磁和调速联合控制系统

基于多变量频率法中的逆奈奎斯特阵列法,通过寻找解耦矩阵,使系统得到对角优势解耦,然后按单变量系统的设计方法,分别对发电机励磁系统和调速系统设计控制器。通过计算机仿真表明该法是行之有效的。     

基于神经网络的变风量空调解耦控制

目的 分析变风量空调运行时各变量之间的耦合关系,针对变风量空调参数多变、强耦合的特点,提出一种变风量空调系统改进型误差反播神经网络解耦控制方法,对变风量空调温湿度控制系统进行解耦.方法 把整个系统的解耦目标分解为N个子目标,每个子目标仅仅对一个回路通道进行解耦,其结构与指标函数简单,易于实现;并将模糊神经网络控制器与解耦控制器有机结合.结果 解耦成功后,控制响应速度快、超调量几乎为零,达到期望温度后温度曲线保持不变,而此过程中湿度值基本没有变化,整个控制过程调节响应快,稳态误差小,解耦效果明显,有很强的控制精度和鲁棒性.结论 BP神经网络解耦控制算法具有很强的自学习功能和自适应解耦能力,能取得良好的解耦控制效果.     

基于改进单神经元的PET吹瓶机温度解耦控制系统研究

将神经网络应用到PID控制器的参数整定过程中,提出一种基于改进单神经元PID的控制算法,通过在吹瓶机温度解耦控制系统中的应用,得出了仿真结果及结论.仿真结果表明:该控制算法具有很强的自学习功能和自适应解耦能力,能取得良好的控制效果,因而可以广泛地应用于多变量系统的解耦控制中.     

多变量解耦双自由度PID控制系统设计

为了解决多变量时滞过程解耦器结构复杂且不能解析设计、控制器不易兼顾控制性能和鲁棒性的问题,提出一种新的解耦双自由度PID控制系统设计方法.针对时滞过程改进了Cai所提出的正则化解耦方法:从能量功率谱的角度重新解释并构造结构简单的解耦矩阵;将系统解耦成单回路后,采用双自由度PID结构设计各回路控制器.典型工业过程实例验证了设计的简单性和性能的有效性.采用该方法,解耦传递函数矩阵可以解析求解,双自由度PID控制器能够有效改善各回路高频段的解耦性能,获得良好的设定值跟踪性能和扰动抑制能力,并且可以方便地应用于控制现场.     

基于CMAC和PID的非线性耦合系统解耦控制研究

为了实现多变量非线性耦合系统的解耦控制,提出了一种基于CMAC与PID的复杂关联自适应解耦控制策略,并给出了详细算法。该控制策略采用PID控制器和CMAC控制器共同构成一个复合控制器,多个复合控制器通过多输入多输出线性神经网络,实施对复杂非线性耦合对象的控制作用。由于神经网络的自适应特性,可使得耦合系统逼近参考模型,实现解耦控制。仿真结果表明,该控制策略实现了耦合系统的解耦控制,并且具有较强的抗干扰能力和鲁棒性。因此采用此控制策略能够实现多变量非线性耦合系统的解耦控制。     

基于模糊PID温湿度解耦控制器的仿真与结果分析

根据温室中各环境因子之间具有相互耦合的关系,结合模糊控制器具有灵活性、适应性强的优点和PID控制器具有高精度的特点,设计了基于模糊PID温湿度解耦控制器,给出了系统仿真分析结果。实现了系统的动态响应曲线超调量小、稳态精度高的要求,能够达到最佳的控制状态．     

六自由度并联机器人输出解耦控制

六自由度并联机器人是一个非线性多输入多输出系统,各自由度运动输出之间存在耦合.利用反馈线性化和PD控制,仅实现了平移运动间的解耦,而旋转运动之间仍然存在耦合作用.为实现并联机器人运动输出间的完全解耦,在反馈线性化控制的基础上,设计了一种新的解耦控制器,利用该控制器可以进一步实现并联机器人的旋转输出解耦,同时,给出了控制器解耦性能的仿真验证.     

预期动态法在四水箱液位控制中的应用

针对实际生产中常见的双输入双输出过程,基于单位反馈闭环控制结构,根据前馈补偿的思想设计全解耦控制器矩阵,结合二自由度PID/PI预期动态法（DDE）鲁棒性强的特性,设计PID/PI解耦控制方案。同时,对于实际中常见的加性和乘性不确定性干扰,分析了控制系统保证鲁棒稳定性的充要条件,给出了基于谱半径判据的判定方法。本文借助英国Feedback 33-040s Coupled Tanks四水箱实验装置,对四水箱液位实时控制设计PI解耦控制器方案。实验结果表明：该方案能够使系统各路输出响应之间实现有效解耦,可对水箱液位进行有效控制,显著地提高了多变量关联系统的控制性能。     

二元精馏塔中的内模解耦控制的应用

针对一类有多变量、强耦合、大时滞特点的精馏塔控制系统,为了提高系统的整体控制性能,文中给出了内模解耦控制器的设计过程,该控制器具有同时兼解耦器、内模控制器的特性,采用解耦原理与内模控制融合方法设计,其解耦作用是使系统成对角优势,避开动态解耦技术要求精确模型且可能为物理不可实现对象的矛盾,其内模控制可补偿不精确解耦及时滞导致的控制品质下降。通过解耦分析和稳态误差分析,推导出解耦内模控制器的表达式。仿真研究结果表明该控制器控制系统具有较好的解耦能力和较强的鲁棒性．具有很好的应用前景。     

基于电压前馈解耦的地铁永磁同步电机矢量控制研究

针对传统矢量控制系统中电流环使用PI调节器忽略交直轴电流耦合的问题,采用以d-q轴反馈电流和反馈速度为输入的电压前馈解耦单元,并将经过d-q轴电流调节器的输出作为补偿电压,与电压前馈解耦单元构成复合控制系统。在MATLAB/SIMULINK仿真软件下,搭建永磁同步电机矢量控制系统和电压前馈解耦模型,仿真分析在地铁牵引、惰行、制动3种工况下有负载扰动时的运行情况。仿真结果表明:与传统PI控制器相比,基于电压前馈解耦的PI控制器能使系统具有更好的动态性能。     

计及供热的发电机组AGC优化控制研究

为解决供热抽汽改造导致的发电机组热电耦合及非线性问题,提高系统自动发电控制(AGC)跟随能力,提出了用于解耦控制的前馈补偿解耦算法,并对解耦后的电功率控制回路设计了基于模糊算法的模糊比例-积分-微分(PID)控制器。仿真结果表明,利用前馈解耦算法与模糊算法相结合的方案有较好的解耦效果,并能有效优化AGC跟踪能力,提高系统控制性能。     

三轴仿真转台系统模型建立及解耦控制研究

三轴仿真转台的惯性耦合、速度耦合及重力效应是影响仿真精度的主要因素。采用MATLAB中simulink的仿真方法研究三轴仿真转台系统动力学模型以及解耦控制算法。运用多刚体系统运动理论和拉－欧方程建立了系统动力学模型，提出了一种二阶系统反馈解耦控制方法，利用该控制方法设计了三轴仿真转台的解耦控制器，运用MATLAB软件的仿真工具箱。对三轴仿真转台整个机电系统进行了系统仿真，结果证明所提出的解耦控制方法及所设计的解耦控制器的有效性和实用性。     

电磁轴承刚性转子系统前馈解耦控制

为了消除电磁轴承支撑的刚性转子系统径向各自由度间的耦合,提出电磁轴承刚性转子系统径向四自由度的前馈解耦控制策略;针对解耦后系统存在的不平衡振动,提出基于不平衡量辨识的转子不平衡补偿方法;为了提升解耦和不平衡补偿效果,利用最速跟踪微分器来获取前馈解耦控制器及不平衡量辨识器所需的微分信号.仿真及试验结果表明,所设计的前馈解耦控制器可以将电磁轴承刚性转子系统径向原来相互耦合的四自由度系统解耦为4个单自由度系统;利用所设计的不平衡量辨识器辨识出转子不平衡量并对其进行补偿,能够抑制转子系统的不平衡振动;采用最速跟踪微分器,不仅能够削弱测量噪声对解耦效果及不平衡补偿效果的影响,还能够提升控制系统的抗噪能力.     

一种多变量推理控制系统的设计方法

在一种新的性能指标下,提出了一种多变量推理控制器的设计方法,该控制器采用的Ｖ规范型控制器结构避免了传递函数矩阵求逆问题．该类多变量推理控制系统的特点是算法简单、仅具有一个可调参数矩阵Ｑ,该系统实现了多变量系统的动态接耦．