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.

基于鲁棒二自由度增益自适应Smith预估器的冷轧厚度计型AGC

综合考虑冷轧厚度计型AGC(automatic gauge control)控制对象模型的渐变性以及在低速轧制时大时延引起的厚度反馈较大时滞,提出一种冷轧厚度计型AGC控制的改进方法来减弱这些系统不确定性和厚度反馈时滞带来的不利影响.推导出针对任意阶对象的增益自适应调节律,并给出了在保证系统鲁棒稳定条件下的控制器和滤波器参数选取原则.仿真结果证明这一新方法可有效地抑制干扰,而且在对象参数摄动时系统具有鲁棒稳定性.

一种新型增益自适应Smith预估器

在Smith预估器的基础上加入增益自适应 ,构成了一种新型增益自适应Smith预估器 ,并针对一阶惯性加纯时滞过程 ,给出了增益自适应算法。对一阶惯法和二阶惯性加纯时滞过程进行了仿真 ,结果表明 ,新型增益自适应预估器对模型结构与参数的精度均无过高的要求 。

静态增益自适应Smith预估器机理推导

本文指出已往对静态增益自适应预估器的机理探讨中,将乘、除法的乘除运算直接建立在“S”域中的错误之所在,并在预估模型与对象特性准确相等条件下,对静态增益自适应Smith预估器进行了具体推导。

一种改进的自适应Smith预估器

传统的Smith预估器是基于被控对象的精确数学模型而设计的,对于缺乏精确数学模型且参数时变的大时滞系统,常规的Smith预估控制规则就很难获得令人满意的控制效果。文章在一种增益自适应Smith预估补偿器的基础上,利用信号的相关性分析技术中的平均幅度差函数,实时调整预估器的滞后时间;仿真表明,该算法具有较好的性能,加强了Smith预估器抗干扰能力,改善了参数时变的大时滞系统的鲁棒性。

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.

过热汽温增益自适应Smith预估控制

过热蒸汽温度是机组运行过程中需要监控的重要参数,为解决实际中的过热汽温普遍存在着滞后、非线性等问题,利用实际工程中过热蒸汽系统阶跃响应特性的数据,采用最小二乘法建立了控制对像的数学模型,在串级双回路控制的基础上引入了增益自适应SMITH预估控制。实际投运时过热汽温稳态偏差不超过2℃,负荷波动30%BMCR时动态偏差不超过4℃,结果表明,采用该控制策略具有较强的可实现性和较好的控制品质。

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.

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。

基于Smith预估器的单神经元PSD自适应主汽温控制

针对电厂中主汽温控制系统具有大滞后、非线性的特点,提出了一种新的基于 Smith 预估器的单神经元 PSD 自适应控制算法,即由 Smith 预估器和单神经元 PSD 自适应控制器组合的复合控制。并且利用Lyapunov 稳定性理论证明了单神经元自适应控制器的稳定性。实验结果表明,这种控制方式具有较好的自适应性和鲁棒性。

基于Smith预估器的自适应广义预测控制

针对参数缓慢变化的大时滞被控对象,提出了一种基于Smith预估器的自适应广义预测控制方案,在广义预测控制的等价结构中用Smith预估器替换原最优预估器,并通过参数在线辨识,不断修正Smith预估器模型和广义预测控制器参数。仿真结果证明,该方案动态响应快,跟踪效果好,能有效克服时滞影响。

自适应Smith预估器仿真研究

Smith预估器是一种有效的大纯滞后补偿机制 ,但它的弱鲁棒性限制了它在工程实际中的应用。本文对 Smith预估器的鲁棒性进行了仿真研究 ,并针对它的缺陷引入了自适应机制 ,即通过对被控过程的在线辨识获得满足 Smith预估器精度要求的过程数学模型 ,最后通过仿真实例给出了自适应

基于鲁棒自适应Smith预估器的电阻炉温控制

针对炉温设定值变化等原因引起的对象模型参数变化,提出一种鲁棒自适应smith预估器。鲁棒项的引入,提高了smith预估器自适应律对纯迟延参数精度的鲁棒性,在纯迟延时间失配的情况下,自适应算法仍能保证预估误差快速收敛。对预估器和电阻炉的仿真结果表明,在纯迟延时间失配的情况下,鲁棒自适应smith预估器能够保证预估误差收敛于零,进而保证系统的控制性能。

自适应Fuzzy-Smith-PID控制器在加热炉温度控制中的研究与仿真

以箱式加热炉为研究对象,针对PID控制在温度控制中存在滞后和时变性的缺陷,提出一种带有Smith补偿环节的新型模糊PID控制方案,利用MATLAB实现仿真。由仿真结果可知,相比Smith控制和模糊控制,改进后的系统精度更高,抗干扰性和鲁棒性增强,系统过渡过程较为平稳,整体控制效果理想,具有良好的推广价值。

基于自适应Smith预估器的PID自整定方法

针对典型的可等效为一阶惯性加纯滞后系统的工业过程 ,利用输入输出数据获取对象阶跃响应 ,简便地得到对象模型和Smith预估器 ,进而按ITAE标准传递函数整定PID参数 ,结果表明 。

基于Smith预估补偿的地下水位模型参考自适应控制器的设计

针对地下水位控制的纯滞后性和特殊性,本文给出了一种将模型参考自适应控制与Smith-Fuzzy控制器相结合的控制策略,通过对模糊PID参数和Smith预估器滤波时间常数的在线整定与仿真,获得了比普通模糊PID控制和Smith预估器控制更好的控制效果与性能。

基于自适应Smith预估器的补偿模糊神经网络控制

针对滞后慢时变系统,利用 Adaline 网络在线辨识被控对象的静态增益和纯滞后时间,实时调整 Smith 预估器的参数,并采用补偿模糊神经网络作为控制器的控制方法。将该方法用于纸浆浓度控制系统,仿真实验结果表明了该方法的有效性和实用性。

基于自适应Smith预估器的炉温控制系统

针对目前工业炉控制系统中存在的大纯滞后现象,提出一种基于自适应Smith预估器的炉温控制系统,具体介绍了控制系统的结构与算法。常规的PID控制,Smith预估控制和自适应smith预估控制在计算机上仿真结果表明自适应Smith预估控制具有超调量更小,调整时间更快,精度更高等特点。

基于模糊自适应PI改进的Smith预估器在网络化控制系统中的应用研究

网络化控制系统（NCS）中不可避免的网络诱导时延使传统的控制器难以达到较好的控制效果，针对网络化控制系统中前向传输时延无法精确测量的特点，提出了一种有效的控制方法。仿真结果表明，采用Smith预估控制与模糊自适应PI控制算法相结合的方法，能有效地增强网络化控制系统控制规律的自适应性，显著改善和提高系统的抗干扰性和鲁棒性能。

用于时滞不确定系统的自适应Smith预估器

Smith预估器对模型的依赖性制约了它在实际中的应用 ,文中提出一种改进型Smith预估器 ,能在线地跟踪时滞不确定对象的时滞时间常数的变化引起的系统输出的变化 ,调节模型输出使得闭环系统稳定 ;而且 ,模型中不含有时滞环节 ,控制器只有一个调节参数 ,易于实现 ;对一大惯性、大时滞系统的仿真结果表明 ,改进算法较好地解决了Smith预估器的稳定性对模型时滞时间常数的依赖性问题 。