一类非线性大滞后系统的智能前馈控制策略与算法

针对工业控制中一类常见的非线性大滞后对象 ,本文提出一种基于仿人智能策略的前馈组合控制器 .前馈控制部分通过在线优化滞后参数估计值来获得被控对象的静态逆模型 ,逆模型辨识与直接逆控制由两个神经网络分别实现 ,从而可以在线调整网络权值 .基本模糊控制器可在模糊PID和模糊PD控制算法之间进行转换 ,适用于控制系统的各工作状态 .仿人智能控制策略根据输出误差变化的不同阶段调整所使用的控制组合 ,并具有自寻优功能 .仿真表明 ,这种控制方法可取得较好的控制效果 .

针对大滞后系统的滞后时间削弱自抗扰控制方法

针对工业中较难控制的大滞后系统,提出了一种滞后时间削弱的自抗扰控制方法,该方法首先将大滞后对象转化为小滞后对象,然后结合自抗扰控制思想对简化后的小滞后对象进行控制。本文方法解决了传统Smith预估控制等方法在被控对象模型预估不准确的情况下很难取得较好的控制效果的问题,并改善了自抗扰控制器在滞后时间较大的情况下稳定时间较长的缺点。最后将该方法与传统的PID结合Smith预估控制及自抗扰控制的控制效果进行对比。仿真结果表明,本文控制方法可以有效地改善大滞后对象的控制效果,提高了系统的动态性能和鲁棒性。

一类非线性大滞后系统自适应积分滑模控制

针对一类非线性大滞后系统,基于伪偏导数概念的动态线性化非线性系统模型,利用离散时间预测器技术,实现了系统原始表达式中滞后环节的隐性表达,并结合离散积分滑模控制(discrete integral sliding mode control, DISMC)方法,提出了一种新的无模型自适应离散积分滑模控制(model-free adaptive discrete integral sliding mode control, MFA-DISMC)方案.该方法的主要特点是控制器设计仅取决于被控对象的输入和输出测量数据.通过理论分析证明了算法的稳定性,仿真研究表明,相比于无模型自适应控制(model-free adaptive control, MFAC)、Smith预估控制、改进的MFAC控制以及比例–积分–微分(proportional-integral-derivative, PID)控制方法,本文方法具有更快的响应速度和更强的鲁棒性.最后,通过双容水箱液位控制系统的实验研究,验证了所提出方法的有效性.

大滞后系统控制技术研究

大时滞系统广泛存在于工业生产过程中。文章提出了这种系统设计中的困难、选定控制方案时应注意的问题，从一个新的角度对解决此类问题进行了尝试性的研究。

大滞后系统控制中专家-模糊PID方法的应用

为解决大滞后系统控制难度大的问题,设计了专家-模糊自适应PID控制器,这种控制器既具有模糊PID控制器高精度、稳定性、鲁棒性高的优点,又具有专家控制器进入稳定状态快的特点。对双容大滞后系统控制的仿真实验结果表明,该方法在动态性能上均优于单独采用模糊自适应PID方法,并且能够较快地进入稳定状态。

用神经网络辨识非线性大滞后系统的研究

:本文主要研究非线性大滞后系统的建模问题 ,提出用串级网络模型进行滞后补偿 ,并给出了网络模型权系数的学习算法 .

加入滞后时间削弱器的大滞后系统的神经网络PID控制

Smith预估控制是大滞后系统主要的控制方法之一,通过Smith预估器将大滞后的对象转化为无滞后的对象,从理论上解决了大滞后系统的控制问题,但在实际应用中还存在缺陷。本文首先提出滞后时间削弱器,将大滞后的对象演变成小滞后的对象,然后给大滞后系统加入滞后时间削弱器,采用PID做为控制器,用BP神经网络对PID控制器的参数进行整定。仿真结果表明,加入滞后时间削弱器的大滞后系统取得更好的控制效果,它的鲁棒性高,自适应能力强,具有抗外来扰动的能力。

IMC-PID在大惯性大滞后系统中的应用及仿真

针对PID对大滞后大惯性系统的控制效果不佳、参数整定复杂等方面的不足,将内模控制与PID控制相结合,并在MATLAB环境下进行仿真.以算例证明内模控制与PID控制串级结合,比单纯的PID控制具有更良好的鲁棒性和抗干扰性,不但调节速度更快,参数整定方法更简单,而且还不依赖于对象模型的参数,非常适用于工业过程控制.

一种高鲁棒性的大滞后系统控制方法

提出一种大滞后系统的控制方法。首先引入滞后时间削弱器,将大滞后的对象演变成小滞后的对象,然后采用神经网络不完全微分PID控制器对演变后的小滞后对象进行控制。仿真结果表明,该控制方法使大滞后系统取得更好的控制效果,系统的鲁棒性高,自适应能力强,具有抗外来扰动的能力。

化工过程大滞后系统的模糊控制

本文对模糊控制理论在化工过程大滞后系统控制中的应用进行了讨论。分析了在保留常规PID控制的基础上,构造Fuzzy—PID控制的实用性。

大滞后系统控制策略研究

具有大延迟环节的被控对象在工业现场中普遍存在，事实证明传统的控制方法如PID控制不能很好地控制这些对象。史密斯预估控制能消除大迟延对系统控制过程的影响，但由于受到这种控制策略对模型精度要求很高等限制，并未在实际的工业过程中得到广泛应用。随着微型计算机技术的快速发展和广泛应用，人们从实践中探索出了一种新的控制策略一预测控制，本文详细地从工作原理、数学推导方面探讨了一种基于预测控制的控制算法，即动态矩阵控制（DMC）

对大滞后系统的一种Fuzzy-Kalman预测算法的研究

针对一类大滞后工业对象，提出带智能积分的参数自调整Ｆｕｚｚｙ－ｋａｌｍａｎ预测控制算法．该算法是一种模糊——精确复合控制方法．仿真研究表明，该算法较好地兼顾了系统的动、静态特性，超调小，响应快，稳态精度高。

一种利用模糊推理的大滞后系统控制方法

介绍一种利用模糊推理校正设定值的适用于大滞后系统的控制方法,并根据计算机仿真实验结果,分析了该方法对大滞后系统的适用性和超调抑制功能.文中具体介绍了该方法的实现步骤和原理.

大滞后系统的复合控制

针对大滞后系统滞后时间长,变数及非线性等特性,利用分布参数理论,提出了一类新的前馈加反馈识别校正的复合控制方案,并通过对换热器的实时控制实验和比较,证明它较常用的以集中参数线性理论为基础的控制方案优越。

大滞后系统的理论分析及数字仿真

介绍了系统数字仿真和实现手段 ,较好地解决了先进的集散系统与国产一、二次部件 ,先进的控制方式与老企业的管理模式之间的矛盾。

石化生产中大滞后系统的串级模糊控制

针对石化工业过程中的大滞后对象 ,提出用模糊控制与串级控制相结合的控制策略 ,具体给出了串级模糊控制系统的结构及仿真结果 ,仿真结果表明 。

大滞后系统最优PID参数自整定控制方法

为了解决大滞后系统控制难度大的问题,文章针对非线性、大时变、大延迟的控制对象,设计了一种带嵌入式函数的最优PID参数自整定控制方法,通过仿真实验与ISTTE最优准则下最优PID参数自整定控制方法进行了比较,给出了仿真波形及其分析,通过仿真实验结果表明该控制方法不仅具有PID控制器高精度、稳定性、鲁棒性高的优点,另外可以缩短系统的调节时间,有效地抑制系统的超调,从而可以有效改善大滞后系统的控制效果。

大滞后系统控制策略研究——动态矩阵控制的数字仿真

本文详细地从工程设计方面探讨了一种基于预测控制的控制算法，即动态矩阵控制（DMC），实践结果证明动态矩阵控制能很好地克服被控对象的大滞后特征。由于DMC有对模型精确度要求不高等众多优点，它可在石油化工、纺织、钢铁、冶金等行业得到广泛的应用，从而为企业带来更大的经济效益。

大滞后系统的专家-模糊PID控制器设计

在工业过程中,大滞后系统的时滞、非线性情况严重,常规PID控制往往难以获得理想的控制效果。针对上述情况,设计了一种基于专家经验的模糊与PID并联复合型控制器,能够在PID控制的基础上改善系统的控制品质。介绍了带有可调因子的模糊控制算法,给出了模糊控制器相关参数的整定方法。根据专家经验制定了模糊控制与PID控制的加权系数的整定规则。对具有大迟延、大滞后特性的循环流化床的燃料量与床温模型进行了仿真研究。仿真结果表明:在大滞后系统的控制中,所设计的专家模糊PID控制器能够很大程度的改善系统的动态动性,且具有较好的鲁棒性。

针对大滞后系统的改进内模控制算法研究

针对工业过程中较难控制的大滞后系统,提出了一种改进内模控制的方法。方法首先引进导引曲线解决系统快速性与超调之间的矛盾,然后再引进被控对象的参考模型与给定滞后,将导引输出与参考模型取偏差作为控制回路A,再将给定滞后与被控对象取偏差作为控制回路B,最后再基于内模控制的原理分别针对回路A与回路B设计内模控制器,在将二者控制器的输出取和作为总的控制器。上述方法解决了在大滞后系统的情况下传统内模控制很难取得良好的控制效果,并改善了传统内模控制下稳态时间较长的缺点。最后将上述方法与传统PID结合Smith预估控制及传统内模结合Smith预估控制的控制效果进行对比。仿真结果表明,所提控制方法可以有效地改善大滞后对象的控制效果,提高了系统的鲁棒性和抗干扰特性。