纯滞后系统的单神经元Smith预测控制

该文针对纯滞后的特点,给出了一种新的单神经元Smit预测控制算法,即由单神经元控制器和Smith预估器组合的复合控制,并将其应用于以电炉为被控对象的计算机湿度控制系统。实验结果表明,这种控制方式能够充分利用神经元自学习的能力及补偿控制的优点,具有较好的适应性和抗干扰能力。     

工业过程控制算法设计与仿真

传统的Smith预估器在理论上解决了纯滞后系统控制问题,但由于它必须依赖被控对象精确的数学模型,在实际应用中存在局限。要克服Smith算法的局限性,采用一种具有比例、积分和微分神经元的PID神经元网络(PIDNN)与Smith预估器结合的算法,利用Smith对纯滞后系统进行预估补偿以及PID神经元网络的自适应、自学习和在线自调整控制器的参数的功能,解决大纯滞后系统的控制问题。仿真结果表明该Smith-PIDNN算法简单,稳定且收敛速度快,能够很好地改善大纯滞后系统的性能指标。     

时变大滞后过程的单神经元内模控制

由于常规smith预估器对被控对象参数和结构的变化十分敏感,这对时变大滞后过程的控制极为不利,为此提出了一种新的单神经元内模控制方案,将改进的智能单神经元PID作为Smith预估的主控制器,并证明了该控制系统的内模结构特性。同时,对单神经元自适应PID的学习规则进行了改进,并采用仿人智能思想对神经元的比例系数进行在线自调整。仿真结果表明,这种控制方法具有超调小、抗干扰能力好和鲁棒性强的优点,对时变大滞后过程是行之有效的。     

预估模糊控制在循环水加药控制中的应用

针对Smith预估控制对模型误差较敏感,适应对象参数变化较差的缺点,提出了一种Smith预估模糊控制方法,利用模糊逻辑实现被控对象模糊化,利用Smith预估控制对被控对象滞后环节进行补偿。以火电厂循环水加药控制为例,对该控制方法进行仿真和实际应用研究,结果表明该系统能有效地避免纯滞后环节在控制系统中带来的振荡现象,工程应用取得了理想的控制效果,为纯滞后、大惯性、模型不确定系统的控制提供了很好的解决方法。     

和钢20T电弧炉过程控制滞后分析及处理

文章针对电弧炉扩容升级出现的过程控制滞后失调问题,进行了系统分析,找出了系统近似数学模型,以可编程调节器(XMPA7000)为控制平台,应用Smith预估补偿方法对控制系统进行了纯滞后处理,结果系统稳定性不够理想;又对Smith预估补偿结构进行改进,采用自适应纯滞后补偿控制方法,系统可以适应被控对象的变化,自动调节PID增益,得到了较高的控制品质,较好的解决了和钢公司20T电弧炉升级过程中控制滞后问题;不难看出,Smith预估补偿方法对被控对象数学模型精度要求很高,当被控对象数学模型发生更变化时,会导致系统不稳定;采用自适应纯滞后补偿控制方法可以很好的解决这一问题。     

基于Smith预估计器的变论域模糊控制

对于缺乏精确模型的过程或参数时变的滞后过程,传统Smith预估计器难以达到满意的控制效果。变论域模糊控制能够对一些非线性的、无对象模型的系统进行控制,并基本消除了系统的静态误差,但在对迟延时间较大的系统进行控制时容易产生震荡。针对具有较大纯迟延时间的系统,该文提出了基于Smith预估计器的变论域模糊控制方案。该方案将Smith预估计器和变论域模糊控制方式相结合,较好地克服了常规变论域模糊控制和传统Smith预估计控制所存在的主要问题。通过仿真实验分析,证明了该控制方案的有效性。     

纯滞后系统的控制算法比较

本文介绍了用于时滞系统的Smith预估补偿控制、采样PI控制和预测控制方法的原理,并对一阶纯滞后对象,采用Matlab工具对其控制性能进行仿真比较。仿真结果表明,Smith预估补偿算法在滞后被控对象模型已知的情况下能够取得较好的控制效果,而在模型参数未知或不准确情况下,适合采用采样PI控制或预测控制。     

线滞后系统的控制算法比较

本文介绍了用于时滞系统的Smith预估补偿控制、采样PI控制和预测控制方法的原理,并对一阶纯滞后对象,采用Matlab工具对其控制性能进行仿真比较.仿真结果表明,Smith预估补偿算法在滞后被控对象模型已知的情况下能够取得较好的控制效果,而在模型参数未知或不准确情况下,适合采用采样PI控制或预测控制.     

时变大纯滞后系统的单神经元自适应控制

阐述一种新型单神经元自适应控制器,对时变大纯滞后系统实现快速有效的实时控制。该单神经元采用一种新学习算法,并与Smith补偿、在线辨识相结合,在保留单神经元器适应性强优点的同时。改善了单神经元器的动态性能,减轻了大滞后对象控制结果不能及时反馈的不足。应用该控制策略对大滞后一阶仿真研究表明,对大滞后时变系统具有较强的适应性和鲁棒性,各种控制性能优于常规单神经元PID和常规PID．     

纯滞后过程的预估补偿控制

根据施密斯（Smith）预估器原理，提出一种被控对象数学模型未知的控制系统的实现方法，克服了被控对象数学模型不准确使控制性能变坏的弊病。同时，针对被控对象为一阶惯性、纯滞后环节时的控制，根据一系列被测参数值推出它的预估值的方法，预估过程与对象的时间常数、放大系数无关。实际运行取得了良好的控制效果。     

大时滞过程的改进单神经元-Smith控制器及其仿真

提出一种变结构单神经元-Smith预估控制器方案,用于大时滞过程控制.仿真结果表明,单神经元Smith预估控制能够充分利用神经元自学习、自适应的能力以及Smith预估补偿控制的优点,使系统的控制品质提高,而且具有更强的鲁棒性和自适应性.     

基于Smith预估补偿的聚丙烯反应器自适应控制系统研究

针对含有时滞的聚丙烯多区循环反应器温度串级控制系统为复杂的高阶系统，被控对象的滞后时间较大，且受到反应器内部放热、入口循环气温度、夹套水流量等干扰的影响，系统过程控制较为困难。通过以一阶惯性环节加纯滞后来逼近高阶系统，应用模型参考自适应控制算法，使自适应机构能够在线的整定反应器串级控制副回路的Smith预估器，使副回路Smith预估器的动态特性与副被控对象的动态特性接近一致；同时，根据期望的性能指标，在串级控制主回路设置一个参考模型，再次应用自适应算法，使得主回路被控对象的输出尽可能跟踪参考模型的输出。仿真结果表明，该控制系统对于具有时滞的聚丙烯反应器温度控制是有效的。     

基于RBF神经网络的智能PID控制算法

针对工业中的纯滞后现象提出一种智能控制方法,在常规的PID控制器中引入Smith预估器,对纯滞后时间τ所产生的特性进行预估补偿,同时利用RBF神经网络对PID的参数进行自整定,在一定程度上增强了系统的鲁棒性和稳定性。实验证明,此控制方法对纯滞后工业对象进行控制可以得到良好的效果。     

基于抗干扰的Smith预估控制改进方法研究

针对工业过程控制系统设计的核心之一抗干扰问题,就自平衡对象,对Smith预估控制提出了三种循序渐进的改进方案,分别从不同角度讨论了如何提高系统的抗干扰性能和模型失配时的稳定性问题。针对干扰进入系统的位置不同,主要找到Smith预估器在定值系统中调节效果不明显的原因,对其结构进行改进并选取一阶典型环节加上纯滞后环节进行研究和Simulink仿真。改进方案实现了将设定值和扰动响应分离,使得跟踪控制器和扰动器可以独立设计,从而可同时获得良好的设定值跟踪和抑制扰动的能力。     

一种模糊PID-Smith污水处理的控制方法

针对污水处理控制系统的大惯性、大时滞及时变等特点,在分析常规PID控制和模糊控制不足的基础上,以溶解氧DO为控制对象,建立了一种Smith预估器+模糊PID组合控制器.该组合模型中的模糊控制部分以误差和误差变化率作为输入,通过模糊推理实现对PID的3个参数,即比例常数、积分常数和微分常数的自整定,以满足被控对象DO的不同误差和误差变化率对控制器参数的要求:采用Smith预估器实现对被控制对象的时间滞后的修正.该模型集成了模糊控制器鲁棒性高、PID静态控制,及Smith预估器可以补偿时滞的优点.通过对SBR污水处理系统的控制仿真,并与常规PID和模糊PID控制效果比较,超调量和调节时间明显降低,证实了组合控制器的优越性,从而为解决大滞后大惯性系统提供一种有效途径.     

空调房间温度的智能单神经元内模控制

空调系统在智能建筑中使用越来越普遍,但其能耗大,约占整个建筑能耗的60-70%。因此,如何有效设计空调系统的控制策略成为建筑节能和提高建筑舒适度的重要研究内容。空调房间是一个复杂的热动力模型,受室外气温、人体活动、电源电压波动等干扰。而常规Smith预估器对被控对象参数和结构的变化十分敏感,鉴于此,将单神经元PID作为Smith预估的主控制器,并对其学习规则进行改进,采用仿人智能思想对神经元的比例系数进行在线自调整。仿真结果表明,所提出的控制方法具有超调小、抗干扰能力和鲁棒性强的优点,对空调房间的温度控制是行之有效的。     

基于Smith预估模糊PID控制的加热器温控系统

针对工业加热器出口温度具有大滞后、大时变、非线性以及精确模型难以建立等特性导致的工况复杂、控制难度大的问题,提出一种Smith预估模糊PID复合控制方案,利用模糊控制规则实现PID的3个参数在线自整定,采用Smith预估器对温控系统的纯滞后进行补偿。详细阐述温控系统的硬件配置和软件实现,实际运行结果表明该方案有效提高了系统的抗干扰能力和适应参数变化的能力,具有鲁棒性强、动态响应快及稳态精度高的优点。     

Smith预估控制的工程实现

Smith预估控制也叫纯滞后补偿控制。本文介绍了Smith预估控制的应用领域和应用对象,叙述了Smith预估控制在工程上如何实现及其基本原理,以及北京和利时集团的DCS系统关于Smith预估控制的工程实现方法和各种扰动试验的结果。     

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.     

非参数预估模糊自适应控制的研究

通过对非参数预估理论的研究,研究出针对纯滞后、强耦合、参数时变的非线性系统的非参数预估算法,进而提出在工程中的实用方法.根据非参数预估原理及工程实用方法,设计出一种非参数在线预估器,并将它用作预估补偿环节,组成具有非参数在线预估器的模糊控制系统.运行时,预估器利用被控对象的输出历史数据,时刻跟踪其输出的变化,从而提前采取控制.以热风炉燃烧为工程控制对象进行仿真,结果表明该策略能够取得良好的控制效果.