基于改进Smith预估器的振动台子结构试验方法研究

振动台子结构试验是一种有效的实时结构混合试验方法,利用振动台和其他加载装置进行联合加载,可以提升振动台的加载能力。针对试验过程中受到干扰影响的振动台子结构试验控制系统,提出一种基于Smith预估器的控制方法。介绍了基于主动质量驱动器加载方法的振动台子结构试验装置和工作原理以及Smith预估器的实现方式。分析了时滞对控制系统的影响,当控制系统引入4 ms的时滞时,仿真结果发散,系统模型存在纯滞后环节,因此容易发生较严重的震荡。为解决此问题,引入Smith预估器与改进的Smith预估器并进行相应的数值仿真工作。仿真结果表明:基于传统Smith预估器的振动台子结构试验方法能够保证系统仿真结果不再发散,但其结果较为一般;而基于改进Smith预估器的振动台子结构试验方法结果更为理想,其峰值误差与均方根误差等相关评价指标都相对较小,说明所提方法可以有效解决时滞系统的稳定性问题。

基于Smith预估器的模糊PID调车自动驾驶系统速度控制研究

针对铁路站场调车作业的复杂性,研发基于调车的自动驾驶系统可降低劳动强度并提高车站作业效率,而速度控制策略是系统的重点和难点。根据调车牵引控制系统和制动控制系统特性,建立传递函数模型,并对模型参数的不稳定因素进行分析;利用Smith预估方法处理时滞系统的优势,结合模糊PID算法,设计基于Smith预估器的模糊PID控制器(简称新型控制器);通过模拟模型参数不稳定,分别使用阶跃响应曲线和司机实操速度曲线进行仿真,对比传统的PID控制器、模糊PID控制器与新型控制器的控制效果。结果表明:新型控制器适应能力更强,速度跟踪效果和停车精度都更高。

基于深度强化学习改进的Smith预估器温度控制

针对牛粪发酵过程具有惯性大、时滞性、参数变化非线性的特点,提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)改进Smith模糊PID控制器的温度控制方法。首先,针对传统模糊PID不能对时滞系统有效控制的问题,建立Smith预估模糊PID控制器。其次,使用DDPG算法改进温度控制器,对设计的智能体进行离线训练。最后,通过仿真对所设计控制器进行实验验证。实验结果表明:DDPG改进的Smith模糊PID控制器能有效消除时滞对温度控制的影响,减少超调量和误差,且能避免被控对象参数随时间变化产生动态偏离时造成的系统不稳定。

一种带有反馈滤波器的自整定Smith预估器设计及其在纸张横幅定量控制中的应用

针对纸张横幅定量控制所存在的强耦合及大时滞特性,本研究提出了一种Smith预估器加模糊自整定PID复合控制策略。采用“区域化点”法并引入前置矩阵对非方系统进行降维,然后取降维后系统关联矩阵的逆矩阵作为解耦器,将系统转变为与稀释水阀数量一致的多个单回路。针对稀释水流浆箱的横幅定量控制系统大时滞特性,设计一种带有反馈滤波器的自整定Smith预估器控制方案,其主控制器采用模糊自整定(Fuzzy-PID)控制器。反馈环滤波器的存在使其可在模型失配情况下降低系统对模型失配误差的敏感度,进一步增强系统鲁棒性。仿真实验结合现场实际应用案例证明,该方案具有可行性和有效性,并且可将横幅定量差指标控制在2%以内。

Smith预估模糊PID控制算法及其在粉末定量称重中的应用

针对上海科源电子科技有限公司研发的定量称重系统(由高精度抖粉装置与万分之一天平组成),在工作中因粉末密度、粉末流动性、颗粒大小、湿度、天平延时等因素造成的非线性和滞后等问题,采用Smith预估模糊PID控制器优化控制方法。首先通过理论分析,得出系统的传递函数,再构建Smith预估的模糊PID控制器,以适应系统的非线性、滞后等特性,最后将此算法代入MATLAB进行仿真并于实际系统中进行1 g定量抖粉实验。Smith预估模糊PID控制算法和传统PID算法的标准差分别为0.0020和0.0042,表明Smith预估模糊PID控制算法在实际环境中稳定性更好,能有效减小系统的称重误差。

基于BRGWO算法和滤波Smith预估器的气弹系统时滞控制

气弹控制系统的驱动器、闭环信号回路在实际中会存在时滞环节,由于气弹敏感性和环境复杂性,时滞会引起控制信号迟延并导致气弹控制极速恶化、甚至造成系统失稳,该问题以往研究较少。针对翼型时滞气弹控制问题,设计了一种基于BRGWO算法和改进型滤波Smith的最优气弹控制方法。首先,引入二阶滤波器改进Smith预估器,设计了翼型气弹控制器;然后,创新设计了一种双向随机灰狼优化算法(bidirectional random grey wolf optimization, BGWO),提高了时滞下气弹控制参数的全局寻优能力,该算法改进了不同等级灰狼的狩猎策略,提高跳出非理想值机率、避免陷入局部最优。利用最小增益原理,在理论上证明了闭环系统稳定性。仿真结果表明,对比传统智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化算法)和多种已有控制器(经典Smith、PI-PD型Smith和传统滤波Smith预估器),该方法具有更强的时滞补偿能力和更优的气弹控制性能,在不确定时滞、不确定风速、刚度变化和驱动干扰等算例下,保持了优良的时滞气弹控制效果,具有较强的鲁棒性。

基于模型参考自适应Smith预估器的反馈式AGC厚度控制系统

针对具有纯时间延迟特性的反馈式AGC(automatic gauge control)系统,利用Smith预估器对纯时间延迟具有补偿作用的原理,建立了模型参考自适应Smith预估器反馈式AGC控制系统模型,给出了控制系统结构.推导了自适应调节律和设计算法,结合预估器模型,计算得到轧件出口厚度偏差值的表达式.仿真结果表明,模型参考自适应Smith预估器反馈式AGC系统对铝薄板带材轧制出口厚度偏差控制具有很好的控制效果,解决了反馈式AGC厚度控制由于纯时间延迟特性对控制性能产生很大影响的问题,消除了出口厚度波动现象,响应速度加快,可以满足高精度铝薄板带材轧制生产的控制要求.

基于增益自适应Smith预估器的鲁棒AQM拥塞控制算法

根据Lyapunov渐近稳定定理,提出了一种基于增益自适应Sm ith预估器的鲁棒主动队列管理(AQM)拥塞控制算法(GAS-PI).该算法结构简单,具有良好的鲁棒性和网络控制性能,同时克服了大时滞给队列稳定性造成的不利影响.仿真结果表明:采用GAS-PI算法,对于限制系统振荡超调量的作用非常明显,同时能使网络具有更快的响应速度及更平稳的队列———在HTTP扰动和负载变动较大的情况下,算法使得缓存队列迅速收敛到稳定值;当网络时延增大时,算法能使网络的动态性能依然保持良好.

自衡和非自衡时滞对象Smith预估器解析设计

在频域最优控制理论的基础上针对具有时滞的自衡对象和非自衡对象讨论两个问题 :1 .在严格处理时滞的前提下如何通过解析的方法设计 Smith预估器 .2 .

暖通空调控制系统Smith预估器自适应算法设计

针对暖通空调(HVAC)系统控制过程中存在的大时滞问题,研究在系统模型参数改变情况下克服时滞影响的方法.对于一阶带纯时滞的空调系统模型,利用信号相关理论和李亚普诺夫稳定理论,推导出了Smith预估器模型参数的自适应算法.本算法使Smith预估器可以在系统模型改变的情况下在线整定,从而实时更新参数.将此自适应Smith预估器应用于空调系统控制,可以避免在模型参数失配情况下引起的系统不稳定甚至振荡,解决了空调控制中大时滞对系统动态性能的影响,提高了稳定性.

一种改进的模糊Smith预估器

针对具有不确定特性的大滞后系统,基于传统的Smith预估器结构,提出了一种改进方案。利用相关性分析技术实时调整预估器的滞后时间估计,并采用自适应模糊补偿器在线修正预估器的增益估计,在对象参数不稳定或受扰动的情况下可使预估器的参数迅速跟踪并收敛于对象参数,从而确保系统状态的稳定。该方案增强了系统的鲁棒性,克服了传统Smith预估器需要精确模型的缺点。仿真结果表明,该方案具有较强的参数适应性,对时变大滞后对象具有良好的控制效果。

基于新型Smith预估器的网络控制系统

提出了一种针对网络时延和被控对象时延的新型Smith预估器,以便有效地抑制网络时延对网络控制系统性能的影响.该预估器不包含网络时延预估模型,无需对网络时延进行在线测量、估计或辨识,适用于网络时延为随机、时变和不确定的网络控制系统.仿真结果表明,在网络时延大于1个乃至数十个采样周期的情况下,基于该新型Smith预估器的网络控制系统具有较强的鲁棒性,且具有良好的动态性和抗干扰能力.

一种分析和设计Smith预估器的新方法及其应用

针对积分、一阶和二阶稳定与不稳定带长时滞的过程 ,给出了 Sm ith预估器的分析和设计新方法 ,使其设定值的响应从负载干扰响应中分离出来 ,并用参数辨识的方法解决了在实际中难以得到过程精确的数学模型和控制器离散化的问题。模拟仿真和离散化系统仿真都达到了满意的效果 。

基于Smith预估器的换热器温度控制系统的研究

针对换热器温度控制系统的大时滞问题,提出了一种Smith预估控制器的设计方法,并由MCS51微机系统实现。认为该方法能有效克服大纯滞后对控制系统稳定性的影响。计算机仿真与实验研究表明,其控制效果明显优于常规PID控制,非常适用于换热器的温度控制。

冷轧监控AGC智能Smith预估器的算法设计

针对冷轧监控AGC控制的滞后特点,开发出新型的智能模糊PID+Smith预估控制器。给出了该混合型模糊PID+Smith预估器的算法原理及设计步骤。基于推导出的典型冷轧监控AGC模型,利用MATLAB软件对常规PID-Smith及混合型模糊PID-Smith两种控制器进行仿真分析。仿真结果及现场应用表明:相比常规的PID-Smith预估器,混合型Smith预估控制器具有鲁棒性强、动态响应快及稳态精度高的优点。

一类Smith预估器及其鲁棒整定

提出一种Ｓｍｉｔｈ预估器解析设计方法，由此得到的控制器可以同时保证好的干扰抑制特性和鲁棒性．证明该控制器可以通过常规的ＰＩＤ控制器来实现，并能根据给定的性能要求（超调或调节时间）设计．

基于Smith预估器的PID自适应控制及其应用

针对大时滞时变对象 ,把Smith补偿控制原理和PID参数的自适应调整方法结合起来 ,提出了基于BP神经网络整定Smith PID控制算法 ,即在Smith预估补偿控制系统中 ,利用BP神经网络在线自学习整定PID参数 ,使PID参数实现最佳的非线性组合 ,以适应对象特性的变化 ,从而克服了常规PID算法不适应大时滞系统控制和常规Smith算法过于依赖模型精度的缺陷。仿真研究和实际应用表明 ,本文算法具有很强的鲁棒性和良好的控制品质 ,工程应用控制效果令人满意。

Smith预估补偿器及其应用

介绍Smith预估补偿器在纯滞后控制系统中的补偿原理及作用 ,着重论述Smith补偿器的DDC系统的控制算法。并在玻璃窑炉的料道温度控制系统中使用Smith预估补偿器获得了成功应用 ,其控制精度达到 0 1%,升温速度达到 2℃ /min。Smith预估补偿控制与常规的PID控制相比 ,具有调节时间短、超调量小、鲁棒性好等优点。适应于一般工业生产过程中有纯滞后环节的控制系统 ,有较大的推广应用价值。

一种基于Smith预估器的温度控制系统

针对温控系统的大纯滞后特性，提出了基于Ｓｍｉｔｈ 预估器温控系统的设计方法。该方法能有效克服大纯滞后对控制系统稳定性的影响，且实现简单、可靠性好。

指数预测模型和Smith预估器在SCR烟气脱硝控制系统中的应用

针对选择性催化还原（SCR）烟气脱硝系统喷氨量控制的大延迟特性使得常规PID控制难以取得较好控制效果的问题,本文采用非线性拟合法建立了SCR烟气脱硝入口NOx质量浓度指数预测模型,以该指数模型预测值为前馈信号,设计了SCR烟气脱硝喷氨系统的改进型串级Smith预估控制器,并在DCS中实现组态优化控制.实际应用结果表明：新型指数预测串级Smith预估控制能有效预测SCR烟气脱硝入口NOx质量浓度变化,补偿喷氨系统的迟延特性,改善喷氨系统的控制效果,节约脱硝系统喷氨量约15%~20%.