自适应Smith补偿器在基于IP的网络控制系统中的应用

在基于IP网络的网络控制系统(NCS s)中,网络诱导时延变化显著且往往大于一个采样周期.本文引用数据通信中应用广泛的网络回程时间来估计NCS s中时变的全回路网络诱导时延,并提出了一种新的自适应Sm ith补偿器.仿真结果表明,该补偿器能够有效地消除网络诱导时延变化对控制性能的负面影响;结合该自适应Sm ith补偿器所设计的控制系统能够获得很好的控制性能与较强的鲁棒性.

基于Smith补偿与神经网络的网络控制系统PD控制

为减小网络时延给系统控制性能带来的负面影响,把传输网络以及被控对象看作是一个时变的被控系统,用Smith补偿器对时延进行补偿,并用遗忘因子递推最小二乘法对Smith补偿器中的参数进行估计,初步减小网络传输时延给系统带来的影响。将小脑模型控制器与PD控制相结合,组成复合控制器,进一步减小由时延预估误差带给系统的控制偏差,优化系统控制效果。最后,对该控制方法进行仿真实验,结果表明该方法能有效改善系统的控制性能。

基于神经网络的Smith补偿PID控制设计

针对工程实践中常见的纯滞后对象 ,在Smith补偿控制基础之上 ,利用人工神经网络的非线性映射功能对控制对象进行在线辨识 ,达到对时滞补偿预报的目的 ;利用神经网络PID控制器(Adaline网络 )代替常规控制器 ,实现了对时滞复杂对象的在线自适应控制 ;并根据ITAE性能指标原则对神经网络控制器参数进行整定 ,得到一组经验公式 .仿真结果验证了本文神经网络控制方案的有效性 .

基于因特网远程控制的Smith补偿和缓冲技术

本文对基于因特网的远程控制系统框图进行化简,使前向延时和反馈延时合并为总延时,这样系统只需设计一个补偿器,系统设计得到了简化,并采用smith补偿器进行补偿控制,改善了系统品质。对于网络延时的不确定性,在现场控制的计算机内采用了缓冲技术,将不确定延时转化为固定延时,即使在不进行网络延时的预测,也能达到较好的控制效果。

工厂化海水养殖水温Smith补偿控制

针对工厂化海水养殖的特点,建立养殖水温调节系统的二阶迟滞数学模型,设计Smith补偿器,并在MATLAB环境下进行仿真研究。结果表明:所设计的Smith补偿器性能稳定,可靠性高;与直接PID控制相比,基于Smith补偿器的养殖水温调节系统响应迅速,调节时间短,具有良好的动静态性能,对工厂化海水养殖具有积极的指导作用。

数字Smith补偿器在温度控制系统中的应用

介绍了数字Smith补偿器的调节原理 ,VI87MA数字调节器Smith补偿的实现 ,以及数字调节器在温度控制系统中的应用。

Smith补偿器的非线性校正及系统稳定鲁棒性

利用非对称非线性的环节对Smith补偿器进行校正,并用于间接加热蒸煮过程控制,仿真表明闭环系统具有较好的关于模型不匹配的稳定鲁棒性。

丁二烯加工过程单神经元PID结合Smith补偿控制

针对某石油化工厂丁二烯生产线温度采用模糊PID控制方式存在的不足,通过改用单神经元PID控制并结合在线参数自适应Smith补偿方案实现温度实时控制。仿真分析表明:系统超调减小,调节时间缩短。

基于改进型Smith补偿控制的循环流化床锅炉床温控制研究

循环流化床锅炉床温是保证机组平稳经济运行的重要控制对象,针对床温控制对象的非线性、大迟延、大惯性的动态特性,一般采用Smith补偿控制方法对床温进行控制,但控制效果不好。利用改进型Smith补偿控制方法对300 MW循环流化床锅炉床温控制进行了研究,基于Matlab的Simulink仿真平台将改进型Smith补偿控制与Smith补偿控制进行了仿真对比:改进型Smith补偿控制具有反映快速、超调量小、能很好地抵抗随机干扰的控制效果。研究结果表明:改进型Smith补偿控制方法对床温具有更好的控制效果,系统的跟随性、抗干扰性和鲁棒性高,可为实际床温控制提供理论依据。

基于Smith补偿的喷雾干燥塔Fuzzy-PID控制算法

针对喷雾干燥塔出口温度控制中的滞后时间大,干扰因素多,数学模型复杂的问题特点,基于Smith模型补偿,利用模糊(Fuzzy)推理规则,结合传统的PID算法,对其出口温度的控制进行了算法优化,实现PID参数的自适应调整。利用MATLAB建立控制系统仿真模型,并在不同扰动情况下进行仿真分析,结果表明,该控制算法使控制系统的响应速度加快、超调量减小,控制效果明显得到改善。

带解耦和Smith补偿器的混合煤气热值控制

采用常规仪表对混合煤气热值进行控制 ,难以达到满意的控制效果 ,因为混合煤气热值控制是一个强耦合、大滞后控制系统。对系统的耦合和大滞后问题作了详尽分析 ,并采用小型DCS控制器进行控制 ,应用前馈补偿法对系统耦合进行了静态解耦 ,应用Smith补偿器对热值检测滞后进行了动态补偿。控制结果表明 :混合煤气热值稳定 。

基于干扰观测器的Smith补偿控制方法

针对Smith补偿器控制效果易受外部干扰或模型不确定性影响的问题,利用干扰观测器(disturbance observer-based, DOB)结构改进传统的Smith补偿控制结构,并在综合考虑鲁棒性和控制性能的情况下给出了DOB滤波器和Smith补偿控制器的设计方法。仿真实例表明,改进后的Smith补偿控制效果优于传统方法。

基于因特网远程控制的延时预测的改进Smith补偿算法的研究

针对网络延时不确定使Smith预估补偿器的控制效果差的问题,提出了改进的Smith补偿控制算法,通过对控制信息的反馈,起到了动态调整延时补偿时间的效果。仿真结果表明,本控制策略实现简单且具有很好补偿网络不确定延时的效果。

在CENTUM-CS集散控制系统上实现PI-Smith补偿控制

提出一种在CENTUM

基于Smith预估补偿的加热炉炉温控制策略

加热炉炉温具有大时滞、时变、非线性和干扰因素多等特点,易造成炉温波动频繁、偏差较大。针对加热炉炉温特点,提出基于Smith预估补偿的炉温控制策略。借助Matlab仿真软件对加热炉炉温控制系统进行辨识,将预估补偿控制策略应用到辨识系统中,验证了控制策略的有效性。仿真结果表明,该控制策略的动态性能指标较佳,可有效改善炉温控制系统的稳定性和抗干扰性。

基于全部参数自适应Smith预估补偿的永磁同步电机滑模前馈控制及扰动抑制

在永磁同步电机控制系统中,逆变器的延迟效应会降低系统的跟踪性能和稳定裕度。引入Smith预估补偿器可以补偿延迟环节对系统性能的影响,但Smith预估补偿器要求延迟时间和被控对象模型参数已知,这不符合实际情况。为此提出时变模型自适应预估方法,分别对延迟时间和被控对象模型参数进行自适应估计,实现Smith预估补偿器的全参数自适应。设计基于位置输出超前值预测和扰动抑制的滑模前馈控制器,与全参数自适应Smith预估补偿控制相结合,确保控制系统的全局稳定,降低系统对参数不确定的敏感性,并提高系统的抗扰性。仿真结果表明,与传统及多种改进的Smith预估补偿方法相比,该方法有着更高的跟踪精度,即使在非理想条件下,对参数不确定依然具有较强的鲁棒性,对随机扰动依然具有较强的干扰抑制能力。

Smith预估补偿与积分分离PID在供热控制系统中的应用

针对供热控制系统时延性较大、传统PID策略控制精度不高、易产生超调与静态误差等问题,提出了一种史密斯(Smith)预估补偿与积分分离PID相结合的供热系统控制策略。首先,设计了供水温度控制系统的Smith预估补偿器,以降低热惰性因素对控制性能的影响;其次,给出了积分分离策略,用于消除静态误差;最后,将Smith预估补偿器与积分分离PID在PLC控制系统中进行部署调试,并进行实践研究。实践证明,Smith预估补偿与积分分离PID相结合的控制策略能最大限度地减弱大时延对供热系统的影响,有效提升系统的控制精度与控制性能。

基于抗扰动Smith预估补偿的磨煤机出口风粉温度优化控制

“双碳”背景下,作为高能耗高排放的火电机组,其燃烧性能直接影响发电效率和碳排放量。锅炉燃烧优化控制对运行优化和灵活调峰是有重要意义。电站锅炉磨煤机的出口风粉温度控制面临大延迟、多干扰问题,对燃煤机组安全稳定运行具有重要影响。基于Smith预估控制器,在补偿回路中增设反馈环节,实现了高效抗干扰,提升磨煤机风粉温度控制性能。通过Taylor级数展开和待定系数法求取模型近似转换参数,获得一阶惯性纯滞后模型,进而设计抗扰动型Smith预估补偿控制器。通过与单回路PID控制试验对比,发现Smith预估补偿控制算法可有效补偿控制对象的纯延迟滞后环节,单位阶跃响应超调量降低36.5%,调节时间缩短65.8%。相比经典Smith预估补偿控制算法,抗扰动Smith预估补偿控制算法可提高控制算法的抗扰动性能,并显著改善控制对象的动态特性,单位阶跃响应超调量减小44.7%,调节时间缩短15.7%。同时,实现了扰动最大偏差和收敛时间的降低。最后,在某660 MW超临界一次再热燃煤机组上应用该方法,实现了磨煤机出口风粉温度实际值对设定值的平稳跟踪,进一步验证了该方法的有效性。

过热蒸汽温度系统的Smith预估补偿自抗扰控制

针对锅炉过热蒸汽温度控制系统对象的大惯性、大时滞和动态模型随负荷等要素变动而变动的共性,将Smith补偿器和自抗扰控制相结合应用在过热蒸汽温度系统中。利用Smith补偿器对系统时滞环节进行补偿,使被控对象的控制通道不含有延时特性;利用自抗扰控制对过热蒸汽温度系统Smith补偿器对象进行估计和补偿以提高不精确模型的精度。在MATLAB仿真平台下对过热蒸汽温度系统带大时滞的模型进行仿真试验。仿真结果表明:基于Smith预估补偿的自抗扰控制相比常规PID控制、Smith预估控制和自抗扰控制对过热蒸汽温度系统具有更好的控制性能和稳定性,可以改善控制系统的抗干扰能力和模型适应性。

啤酒发酵过程P-Fuzzy-PI结合Smith预估补偿控制

针对啤酒生产线原系统运行时温度稳定性差等缺点,通过改用P-Fuzzy-PI控制,并结合在线参数自适应Smith补偿方案,对温度进行实时控制。结果表明,改造后温度稳定性提高,效果优于传统PID控制和单纯模糊控制。