摘要
温度控制是工业生产过程中的常见问题,由于温度系统是一种慢时变的非线性系统,这就给温度的实时控制带来了一定的难度。为了解决这个问题,本论文设计了一种自校正控制方案,它把模型参数的在线辩识与控制器的在线设计有机结合在一起,参数辨识采用渐消记忆的递推最小二乘算法,而控制器采用极点配置算法。这就使得该控制系统不但能在线实时调整参数,并保证实际的闭环系统的零极点收敛于期望的零极点,达到较好控制效果。整个控制过程的算法比较简单,便于工程实现。该系统目前已经在软件和硬件上得以实现,无论是从仿真结果还是在实验室的试运行情况来看,该方案都取得了满意的效果。
Temperature control is a common problem in industry control. Temperature system is a slow time- varying and non- linear system, so it is difficult to control it. To solve this problem, this paper proposed a self- tuning control scheme. It combines the iden- tification about the model coefficient and the design of the controller. System identification adopts algorithm of recursive least squares with leave factor and controller use algorithm of pole placement. So this temperature control system can adjust the...
出处
《微计算机信息》
北大核心
2008年第10期31-33,共3页
Control & Automation
基金
江苏省高新技术(BG2004024)
关键词
温度控制
最小二乘辩识
极点配置
temperature control
least squares identification
pole placement