基于神经网络的自适应Dahlin数字控制器

在常规Dahlin数字控制器的基础上,采用神经网络理论确定Dahlin控制器参数,提出了一种基于神经网络的自适应Dahlin数字控制器,该控制器具有收敛速度快、鲁棒性强的特点．既可用于参数时变和时滞未知的受控对象,亦适用于逆不稳定过程,不存在控制器的振铃现象,是解决具有慢时变和时滞未知工业过程控制的有效方法。     

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。     

包含延时的采样系统的最优控制

对于控制变量含时间延迟的线性系统,当采用计算机进行采样控制时,受控对象是连续的,由计算机实现的控制器是离散的。在给定连续性能指标函数,并且不限制延迟时间是采样周期的整数倍的条件下,本文给出了这种系统的线性二次型最优设计的算法,同时给出了最优控制存在的充分条件,最后举例说明其实际应用。     

针对纯滞后系统神经网络Dahlin控制的研究

针对传统的基于Dahlin算法的控制器在大惯性、纯滞后、时变性、非线性对象的控制效果不佳,甚至发生不稳定现象的弱点,提出了以CMAC神经网络与Dahlia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,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,具有良好的稳定性和控制效果.     

一类网络化串级控制系统的分析与建模

针对基于现场总线的一类网络化串级控制系统,分析了其结构及系统模型,指出了网络诱导时延存在的位置,主控制器和副控制器均采用了增量式数字PID;在网络诱导时延常数小于、大于一个采样周期以及等于采样周期的整数倍的情况下,分别利用增广状态向量法,将系统建模为有限维离散时间线性时不变系统。最后,给出了网络化串级控制系统(NCCS)在不同时延的仿真实例。     

预测PI时滞网络拥塞控制算法设计及性能分析

针对网络中存在的大时滞给主动队列管理算法性能带来的不利影响,将Sm ith预估器与Dahlin算法相结合,提出了一种预测PI拥塞控制算法,首先利用Sm ith预估器补偿时延滞后,克服了大时滞给系统性能带来的影响;然后按Dahlin算法设计控制器,把控制器参数和预估对象模型参数相结合,既减少了整定参数,也避免了参数整定时的相互影响.同时,利用经典控制理论方法分析了系统稳定性和存在链路容量干扰时瓶颈队列的暂态、稳态特性.仿真结果显示预测PI算法控制性能优于RED,PI算法及具有较强的鲁棒性.     

典型大时变时滞工业过程的鲁棒数字PⅡ调节控制

通过分析典型大时变时滞工业过程的特性,提出了一种新的数字PⅡ鲁棒调节控制器 的设计方法.应用这种数字鲁棒控制器,闭环系统可具有大时变时滞鲁棒镇定性,且完全抑制定 值负载干扰.数字仿真验证了该方法的有效性.     

一种减少频谱泄漏的自适应算法

提出了一种既能提高周期信号的测试精度,又不增加计算量的自适应算法,其核心是当周期信号周期的整数倍等于采样周期与采样点数的乘积时,运用该算法得出的离散序列就是直接对信号采样后得到的离散序列;不等于时,自适应算法将自动调整采样得到的离散序列,使其最大限度地逼近理想离散序列,从而减少频谱泄漏。     

结构振动的时滞输出反馈控制器设计

研究结构振动的时滞输出反馈控制,通过部分可测输出量实现整个系统的主动振动控制．首先将系统的运动微分方程改写成状态空间模型,其控制输入中存在时滞．再利用一个线性项加积分项的变换将原时滞输入系统转化成无时滞的形式．在此基础上,应用输出反馈原理和合理的性能指标设计出系统的控制律．最后以一个三层建筑结构为例,研究系统在地震载荷下的动态响应．在数值计算中,时滞量取为采样周期的整数倍,积分步长取为采样周期．仿真结果表明,本文提出的时滞输出反馈控制律是有效且实用的．     

双率采样系统的基于观测器的网络化H∞控制

研究一类带有网络传输时滞和丢包的双率采样系统的网络化H∞控制问题. 假设对象状态变量被分成两个分向量, 同一分向量的状态变量由同一类传感器以相同周期采样, 且两类传感器的采样频率不同. 采样后的分向量分别通过非理想网络传输到控制器端. 考虑到双率采样、网络传输时滞和丢包现象, 引入同步观测器来估计对象状态并设计基于估计状态的控制器来镇定双率采样系统. 基于这个思路, 将双率采样的网络化控制系统建模为带有两个时变时滞的连续系统. 利用Lyapunov-Krasovskii泛函方法, 以矩阵不等式形式给出该系统的稳定性判据和控制器设计方法. 最后, 通过数值例子验证所提方法的有效性.     

基于T-S 模糊模型的采样数据网络控制系统H∞ 输出跟踪控制

研究具有采样数据的基于T-S (Takagi-Sugeno) 模糊模型网络控制系统H输出跟踪控制问题. 提出将采集器端数据采样周期、数据传输时滞和数据丢包转换为零阶保持器端数据更新周期, 在此基础上, 利用输入时滞法和PDC (Parallel distributed compensation) 技术, 建立网络环境下被控对象和参考模型合并的基于T-S 模糊模型的增广系统模型. 通过Lyapunov 方法, 并充分利用采样特性, 给出系统实现H输出跟踪的充分条件, 以及可靠模糊控制器的设计. 仿真结果表明所设计模糊控制器能够实现该类系统良好的跟踪.     

多速率预测控制系统最优采样周期的研究

随着社会工业的不断发展,在复杂的化工过程中越来越多地开始采用多速率控制系统,而采样周期是这种数字控制系统中的重要参数,对系统有着多方面的影响。目前基于采样周期的选取大多数是根据传统的实际经验来确定选取范围,还没有1种方法能够较准确的找到系统所需求的最适合的采样周期。本文针对一类多输入——多输出的系统,采用动态矩阵预测控制算法,通过建立1个简单的两输入——两输出系统的输入多速率模型,进一步推导出了多输入——多输出系统基于动态矩阵的通用输入多速率模型;采用经典的优化算法——遗传算法,对这种输入多速率下采样周期进行了优化选取,并针对一类双入双出的快慢耦合系统进行了仿真,在基本采样周期T一定的条件下,找到了使得系统控制性能最优的各个输入采样周期,得到最优控制效果(积分平方误差),对应的两个输入采样周期分别为基本采样周期的5倍和1倍,并将其与单速率下的控制性能进行了比较。结果表明,本文提出的这种方法可以有效的得到系统最优的采样周期,并且,对于这种病态耦合系统,在采样周期的适当选取下,输入多速率下系统的稳定性及综合控制性能优于单速率控制系统。     

变采样网络控制系统的鲁棒控制

对于线性时不变控制对象,在控制器和控制对象都采用时间-事件驱动时系统就变成便采样网络控制系统,当网络时延不确定时,在小于或者等于一个变采样周期时,基于动态输出反馈对变采样网络控制系统进行建模,使用李雅普诺夫方法和线性矩阵不等式研究了系统的鲁棒稳定性,并设计了鲁棒控制器,最后给出实例证明在鲁棒控制器的控制下系统稳定。     

基于组合积分过程的自适应控制算法研究

组合积分系统广泛存在于钢铁、石油化工、食品加工、打叶复烤、矿物处理等现代工业生产过程中,传统将被控对象简单通过一阶Pade近似设计控制器的方法已无法满足更高精度的控制要求,且基于组合积分控制器的设计仍停留在非自适应控制的阶段。研究根据组合积分系统对象特性,利用带遗忘因子的递推最小二乘算法、相关性分析算法以及粒子群优化算法首次提出并设计了组合积分自适应控制器,并通过系统仿真验证了组合积分自适应控制算法的非线性在线跟踪能力、抗干扰特性以及鲁棒性,取得了理想的控制效果。组合积分自适应控制器的设计思想也可应用于其他低阶时滞系统的自适应控制过程中,只需将广义目标过程 按组合积分模型设计即可实现。因此,组合积分自适应控制器对于提高传统时滞系统自适应控制器的控制精度有着广泛的意义,并且在带有时滞环节的工业过程自适应控制研究中有极大的应用价值。     

ITAE在双容纯时滞系统的研究及仿真

长期以来,纯时滞系统就一直是工业过程控制中的难控制对象.而工业过程控制常用的PID算法对这类控制对象难以取得令人满意的控制效果.针对这种情况,本文以ITAE最佳传递函数为目标函数来设计控制器,对于滞后环节,利用一阶Pade近似式来近似.在MATLAB的环境下对系统进行仿真研究,并与单纯PID控制进行比较.以算例证明在纯时滞系统中,根据ITAE最佳传递函数来设计控制器比PID控制具有更良好的动态性能,而且参数整定方法更简单,鲁棒性更好,适合在工程范围内广泛应用.     

时滞不确定采样控制系统的鲁棒稳定性

本文给出了一种可定量分析采样控制系统的时滞鲁棒稳定性的方法.因为采样系统的对象是连续时间的,所以对象中的时滞也应该是按连续时间来处理.文中指出,一个整数倍时滞是稳定的采样系统,可能会因为有并不很大的连续时间时滞而失稳.定义了一个新的变量w(t),用来描述这个不确定连续时间时滞带来的动特性.将w(t)的反馈回路分成与时滞无关和有关的两个部分,并提出了一种用频率响应来确定是否存在由不确定时滞引起的周期解的方法.用修正z-变换法和仿真验证了这个由图解解析所求得的解.本方法既可用于采样系统,也可用于一般的连续时间系统.     

多变量时滞系统Dahlin控制器的设计

在现代鲁棒控制理论基础上,提出一种多变量Dahlin控制器多目标优化设计方法. 利用线性分解变换,多变量Dahlin控制器设计问题被转化为标准的H∞优化问题,通过对标 准的H∞优化问题求解得到了最终的控制器.它同时具有时滞补偿,解耦和控制的作用.与已 有的方法相比,该方法不但直观,而且兼顾了系统的性能和鲁棒性.     

多变量时滞过程二自由度Smith预估控制方法

针对工业系统中普遍存在的多变量时滞过程,提出了一种二自由度Smith预估控制的方法。通过在被控过程前串联反向解耦矩阵,实现标称系统的完全解耦。在此基础上,运用Dahlin控制算法和内模控制方法,对解耦后的过程分别设计了设定值跟随控制器和干扰抑制控制器,并基于最大灵敏度实现了干扰抑制控制器参数的鲁棒整定。仿真结果表明:该方法设计简单、整定方便,而且具有良好的跟踪特性、抗干扰特性和鲁棒性。     

Dahlin控制器的根轨迹研究

本文研究了针对一阶时滞对象的Dahlin控制器的根轨迹。该根轨迹以闭环系统时间常数为参数。研究表明，随着闭环系统时间常数的减小，除了静止的极点外，控制器的所有的极点都将远离原点；其中，位于实轴上方的极点沿逆时针方向运动；位于实轴下方的极点沿顺时针方向运动。可以通过根轨迹的性质来研究算法的鲁棒性。     

基于预测的时滞系统拥塞控制算法

为了克服TCP/AQM控制系统中时滞环节带来的不利影响,将Smith预估器与Dahlin算法相结合,提出了一种新的AQM机制——PPI算法,该算法能消除时滞环节对系统性能的影响,并减少整定参数的数量,通过仿真结果显示出PPI控制器能有效避免网络拥塞,提高系统的稳定性,并在系统变化时具有较好的鲁棒性。