单值模糊广义预测控制及其在热工对象中的应用

热工火电机组具有非线性、时变性、大时滞等特性,工业控制中有一定的难度。在前人对T-S模型辩识研究的基础上,本文提出了一种自适应模糊模型辨识算法,通过置信度检验,自适应改变模糊规则数,确保保留最有效的模糊规则。在此基础上,本文提出了一种基于T-S模型的单值模糊广义预测控制策略,与基本模糊广义预测控制算法相比较,该算法具有结构简单、计算过程快的优点。仿真结果表明,该算法明显地改善了控制系统的控制品质。

多变量广义预测控制及一种简化算法

推导了多变量广义预测控制算法,该算法能有效地处理过程的不稳定性和非最小相位特性,并具有良好的解耦性能。同时提出一种处理纯滞后对象的新方法,即将近似法和广义预测控制相结合解决时滞的方案。这种方法可以解决通道之间时滞不同的对象,并且针对广义预测控制算法的复杂性对其简化算法(多变量单值广义预测控制算法)进行了研究。通过仿真研究表明,多变量单值广义预测控制算法在跟踪性、鲁棒性、抗干扰能力等方面都得到很好的控制效果。

基于WINCC的广义预测控制在切断机中的应用

针对聚氨酯保温板自动化生产线中切断机定长切割精度不足的问题,讨论了一种单值广义预测控制算法,用于替代传统的PID控制,并给出了该算法在上位机监控软件WINCC的C脚本中的实现过程。另一方面对切断机进行了系统建模,并基于系统模型进行了算法的仿真实验。实验结果表明,与PID控制算法相比,预测控制算法的响应速度更快,超调更小,鲁棒性更好,大大提高了切断机的切割精度。