特大纯滞后对象的控制

本文简要介绍了控制纯滞后对象的常规方法,给出了一种对会有特大纯滞后的对象实施控制的方法。文中就一个（τ/T＝50的对象进行了仿真,结果表明该方法具有很好的动态响应性能、抗干扰性能和鲁棒性能。     

一类纯滞后系统模糊Smith控制策略的研究

针对工业控制过程中普遍存在的大惯性、纯滞后对象的控制问题，提出用模糊控制器与Ｓｍｉｔｈ预估器相结合的控制策略。仿真结果表明：这种控制器的可知效果良好，特别是解决了系统的振荡问题，且比自适应模糊控制器结构简单，易于理解和实现。     

一类纯滞后系统预估控制策略的研究

针对具有不精确模型的滞后系统,基于传统的Smith预估器结构,提出了一种改进方案.在控制回路中加入和被控对象期望性能指标相接近的一阶参考模型,采用综合误差法,克服滞后环节引起的系统振荡.仿真结果表明,该方案具有较强的参数适应性,对时变滞后对象具有良好的控制效果.同时针对滞后欠阻尼系统本文给出了参考模型时间常数与系统上升时间常数之间的关系.     

纯滞后过程控制算法的研究

介绍了工业过程控制中PI控制算法、Smith预估控制算法和采样PI控制算法。给出了采样PI控制算法及控制原理，分析了控制器参数对控制性能的影响，给出了控制器参数选择的方法。并利用：Matlab选取典型一阶纯滞后对象，在控制对象纯滞后时间和增益改变时进行了动态仿真。仿真结果表明，采样PI控制和Smith预估控制具有较强的鲁棒性，而且算法简单、容易实现．所以更适用具有纯滞后的工业过程控制。     

智能PID控制器在工业对象中的应用

针对纯滞后工业对象提出了一种基于RBF网的PID参数自整定的控制方法,采用将LMS算法和梯度法相融合的新型学习算法,并将这种控制方法与Smith预估器相结合应用于纯滞后工业对象。仿真结果表明该方法十分有效。     

大纯滞后工业对象的神经元控制器

提出了一种大纯滞后对象的Smith预估神经元控制器设计方法。仿真实验结果表明，此种设计方法，对于大纯滞后工业对象的控制具有满意的控制效果。     

数字仿真在纯滞后系统控制中的应用

“时间分割预估控制”是一种古服大滞后系统的控制方法，它不需要知道对象的精确动特性，具有较好的调节质量，在甲醛生产氧化炉“中温”控制中，进行了现场运行试验，取得了较好效果，目前在工程应用中，这一控制方法的控制参数存在着盲目试调的问题，针对这点，作者 仿真研究工作，找出了工程应用中的参数的整定规律，从而有助于这一控制原理能够更成熟的应用于工程控制系统中。     

CMAC神经网络与PID复合控制的应用研究

阐述了CMAC神经网络的基本原理,并结合PID控制的特点,将CMAC神经网络与PID复合控制算法应用在工业领域的温度控制系统中,并同传统的Zieglar-Nichols阶跃响应法及单纯形算法作了比较。仿真结果表明:该复合控制算法具有较高的控制精度及良好的控制效果。     

一种用于具有纯滞后系统的新控制方法

具有纯滞后的系统是一类比较难于控制的系统,对于这类系统较为有效的解决方法是 Smith (?)估器。这种方法对于参考输入能够给出良好响应,但在其它性能上却有不少缺陷。首先,它不能很好的消除外加干扰的影响,甚至带来稳态偏差,其次,它的鲁棒性不强、对模型偏差很敏感。为了改善这些性能,近年来提出了一些改进方案,但这些工作均有一定局限性。本文提出一个新的改进方案,这个方案在综合前人工作的基础上,兼顾了系统的各个主要方面,因而具有较好的总体性能,并以电渣炉数据为例,证明它具有较优越的性能。     

纯滞后系统的逆动态模型复合控制

提出了一种基于小脑模型神经网络的纯滞后对象控制方案。该方案通过在线学习被控对象的逆动态模型,利用前馈控制原理实现快速跟踪控制,克服了传统的Smith控制方法的不足。该方法具有不需建立精确模型、响应快速和鲁棒性强等特点。仿真结果表明控制器具有优良的品质。     

含有纯滞后系统的控制方法

针对时滞对象的控制问题，着重选取几种控制方法，考虑模型失配，时滞大小及干扰作用等因素，进行仿真，比较控制性能，以期对含有大时滞的实际对象的控制起到方法上的指导作用，结果表明，其中预测PI和内模PID两种控制方法响应速度快，超调量小，对模型失配的鲁棒性强，抗干扰能力好，时滞时间越长，越能体现出其优越性，是在克服纯滞后所产生影响的较好的控制方法。     

网络控制系统消息时延的仿真研究

网络时延是网络控制系统(NCS)面临的首要问题,由于受MAC机制、网络负载、网络调度等因素影响,该时延一般是时变和不确定的.传统控制系统仿真软件难以客观反映网络时延的变化,无法用于NCS时延的仿真分析.应用TrueTime仿真工具,对NCS网络时延的主体-消息时延进行仿真研究.首先,给出了利用TrueTime进行NCS仿真的结构框图,分析了TrueTime内核模块和网络模块的功能特点;其次,针对一个具体的NCS,建立了TrueTime仿真模型;最后,通过仿真试验,研究了NCS消息时延的变化特性,所得结论可以指导NCS的分析与设计.     

二阶时滞工业系统的自调整模糊内模PID控制

基于内模控制理论,针对二阶时滞工业系统,设计了模糊内模PID控制方案.该方案实现简单,且对工况的变化具有优良的适应性.对某典型的时滞工业过程的三种不同工况进行二阶建模与仿真,结果表明,该控制方案,超调小,过渡时间短,动态性能好,控制效果优于内模控制及PID控制.     

带有通信时滞的二阶多智能体系统一致问题

针对具有双向等时延的二阶无向通信拓扑系统,采用带有通信时滞的线性一致控制率协议,分析了使系统稳定的条件。由于系统的阶次较高,直接对其特征方程进行分析是比较困难的,提出了一种新的分析方法,把系统的特征方程分解为多个子系统的乘积,然后利用CTCR方法,求得每个子系统对应的时滞最大值,比较后得出使系统达到一致稳定的最大时滞,作出了控制率边界曲线图并标出了稳定区域。结果表明,在有向生成树的情况下,当时滞小于决策值时,系统能达到稳定。最后,数值仿真验证了所得结果的有效性。     

基于以太网的网络控制系统时滞特性分析

在讨论了网络控制系统中的几种建模方法后,针对基于以太网的网络控制系统所采用的两种典型协议——TCP/IP和UDP/IP,通过实验对它们的时滞特性做了分析。     

遥操作机器人系统的变时延控制

由于遥操作机器人传输通道中存在着变化的通讯时延,造成了系统不稳定和操作性能降低等问题。为了消除或减少时延的影响,在利用RBF神经网络进行延时预测的基础上,通过改进型Smith预估器进行遥操作机器人的时延控制,从而使系统稳定,并易于操作。理论分析表明,该方案对时延的变化有较强的适应性,控制系统的鲁棒稳定性和动态品质均优于单纯的Smith预估补偿控制,且易于实现。仿真结果表明,在时延情况下,该方法可实现对遥操作机器人较为准确的测控。     

时滞系统的神经网络辨识与控制算法

针对时滞系统、应用神经网络的非线性逼近能力,采用神经网络实现内模控制中被控对象的正模型及内模控制器,用Lyapunov稳定性定理证明神经网络控制系统的稳定性。仿真结果说明神经网络内模控制方案的优越性。     

分段线性函数应用于延时系统的最优控制

本文把分段线性函数引入到求解延时系统的最优控制中，推得延时线性系统二次型最优控制问题的分段控制解答及其状态轨线估计，算例结果表明，该算法比方块脉冲函数算法具有更高的计算精度。     

非线性-时延系统控制律研究及可视化仿真

三容水箱是较为典型的非线性、时延对象,它不仅提供了面向教学的常用控制算法验证实验,也为先进控制理论的研究与实现提供了方便的实验环境.论文根据已有的三容水箱数学模型,研究了经典PID控制推荐参数的得出,史密斯预估和模糊控制对大惯性、大迟滞系统的补偿,并利用MATLAB对于PID控制,史密斯预估以及模糊控制进行仿真.通过对仿真结果的分析,本文发现对于非线性、大惯性、大延迟的系统史密斯预估和模糊控制的效果要比PID控制更好,同时史密斯预估的控制效果要好于模糊控制.最后利用MATLAB GUI设计可视化界面显示上三种仿真结果,同时GUI能实现输出动态响应曲线和显示相应水箱液位控制实时动画,以及绘制根轨迹和伯德图等功能.