两输入两输出(TITO)系统的基于频域的闭环辨识方法

提出了一种面向工程应用的两输入两输出(TITO)过程的在线闭环辨识方法。该方法首先通过两个设定值阶跃测试估出频率响应,然后再通过在频域中多个点处模型匹配辨识出过程的传递函数矩阵。该辨识方法只需要过程的输入输出响应数据,不需要过程动态特性的先验知识。典型的TITO过程的仿真结果证明了该方法的有效性和实用性。

两输入两输出系统回路时滞裕度的频域计算方法

为更加方便准确地得到时滞裕度,针对两输入两输出系统提出回路时滞裕度的频域计算方法。通过求解规则几何图形的交点计算时滞稳定边界,利用范数不等式给出频率范围估算方法,从而减小计算量;在估计区域内计算所有时滞稳定边界,通过作图确定时滞裕度。仿真算例表明,该方法计算简便,同时适用于时滞系统和高阶系统时滞裕度的确定。

多输入多输出GTAW焊接过程的迭代学习控制

相同工件进行批量焊接时,焊接轨迹相同,因此焊接过程具有极高的重复性。针对焊接过程的重复性,基于迭代学习控制算法研究GTAW焊接在两输入两输出时的跟踪控制问题。根据GTAW焊接的动态特性模型,设计了焊接过程控制的迭代学习控制算法,并分析了算法的收敛性。仿真结果表明:迭代学习控制可以有效利用焊接过程中的重复信息,经过80次的迭代学习后,焊接系统实际输出可以较好地达到期望轨迹,实现有限区间内的高精度跟踪控制,验证了方法的有效性。与传统PID控制相比,ILC控制器可以获得较好的控制效果。

基于粒子群算法的CFB机组协调系统模型辨识

为了消纳风光等新能源,火电机组均需要参与到调峰调频中,机炉协调控制系统是机组AGC模式下的核心。熟悉控制系统被控对象的特性并且建立系统的动态模型,是提高系统控制品质的基础。该文以山西某电厂超临界350 MW循环流化床机组协调系统为研究对象,首先对研究对象的动态特性进行分析,依据生产现场闭环运行数据,利用标准粒子群智能算法,寻优得到两输入两输出的协调系统模型。然后选取其他时间段的采样数据作为模型验证数据,证实利用标准PSO算法对多变量系统建模的可行性。