多变量系统解耦算法及集气管压力控制策略研究

焦炉集气管压力系统是一个强干扰、时变、多参数、严重耦合的系统,从煤气发生量变化的角度出发,把整个焦化工艺过程分成两个不同的典型工况,设计了变参数PI控制器+解耦控制器,并利用MATLAB进行仿真,仿真结果表明该方案具有理想的控制效果。     

电弧炉电极系统双模控制策略研究及应用

针对交流电弧炉电极控制系统具有非线性时变、多变量、强耦合及存在随机干扰的特点,采用基于最近邻聚类方法的径向基函数(RBF)神经网络快速学习算法,通过实时在线辨识,建立电弧炉电极系统的精确逆模型并用于控制,实现了将具有强耦合特性的多变量输入/输出(MIMO)系统解耦成单个独立的伪线性对象,并提出一种基于RBF神经网络逆控制与比例微分(P/D)控制相结合的双模控制策略。应用结果证实了该控制策略具有快速适应对象和过程变化的能力及较强的鲁棒性。     

LF炉电极控制器设计及其应用

针对LF钢包精炼炉电极控制系统具有非线性、时变、模型不确定、多输入多输出强耦合的特点，提出一种基于RBF神经网络实时在线辨识和神经网络解耦的模糊自适应控制方案，并进行了控制器设计。应用结果证实了此控制方案的有效性。     

基于RBF网络的多变量系统自适应预测PID控制器

针对非线性、多变量、大滞后耦合系统使用常规PID控制难以达到理想效果,提出了一种基于RBF网络的自适应预测PID控制器.该控制器利用递推多步预测克服时滞,并采用基于RBF网络整定的PID控制器在线调整控制器参数,从而克服了系统的耦合作用,提高了控制系统的输出跟踪精度.仿真结果表明,该方法控制效果良好,具有较快的系统响应、较强的自适应性和鲁棒性.