控制系统最优降阶技术与应用

本文给出一种新的控制系统最优降阶技术并介绍其在控制系统设计中的应用。文中引入的最优降阶准则是在指定输入信号时，对降阶模型与原始模型之间误差的加权最小积分方差。本文重点讨论连续系统的降阶算法，但结论同样适合于离散时间系统。文中还将通过一个例子来演示本方法和其它传统方法相比的优越性．

基于次最优模型降阶的自整定PID控制器

针对过程工业中含有振荡环节和大滞后环节较难控制的被控对象,设计了一种基于频域辨识的自整定PID控制器.该控制器采用次最优模型降阶算法,辨识出二阶加纯滞后的模型;然后基于给定的相位裕度和幅值裕度,整定出PID参数.并通过仿真实验表明对于不同的被控对象,自整定得到的PID参数均能取得较好的控制效果.

离散时间系统Hankel最优模型降阶及其应用

针对离散时间系统Hankel最优模型降阶问题,对标量情况由最优Hankel范数近似给出了状态空间解。将这一理论应用于无限脉冲响应(IIR)滤波器的设计,进一步提出了一种基于最优Hankel范数近似的线性相位IIR滤波器设计方法。通过采用线性相位FIR滤波器和最优Hankel范数近似方法设计IIR滤波器,使其具有线性相位,减小了逆矩阵求解中的计算量。低通滤波器的仿真实例验证了该方法的有效性。

基于遗传算法的核电站蒸发器高阶水位模型的降阶方法

针对核电站蒸汽发生器的高阶水位输出模型,提出了次最优降阶算法与遗传算法相结合的模型降阶方法.利用该方法对典型负荷下的核电站蒸发器水位系统模型进行了降阶,并在Mat-lab平台上对降阶后的模型进行了仿真.结果表明:采用次最优降阶算法与遗传算法相结合的降价方法得到的优化模型比传统降阶方法得到的模型更接近原始模型,利用该方法可以解决高阶线性控制系统模型优化降阶的问题.

FOLPD模型降阶算法分析及应用

FOLPD模型是针对PID控制器参数整定提出的一种系统近似模型。对FOLPD模型对工程系统进行降阶处理的算法进行了介绍和分析。对进行FOLPD降阶后的系统模型整定PID参数用于原系统,可以发现对原系统的控制效果比较理想。

复杂高阶对象的预测PI(D)控制

针对复杂高阶对象提出了一种基于数值最优模型降阶方法,并基于这种降阶模型设计了预测PI(D)控制器,将此控制器应用于原始模型能够得到很好地控制效果;数值最优模型降阶算法使高阶对象能近似为一阶加时滞对象或二阶加时滞对象,通过模型阶跃响应和Bode图对比,降阶模型曲线很好地逼近原始模型曲线;预测PID对大时滞对象有着很好的控制效果,模型降阶使得预测PI(D)很好地控制复杂高阶对象,且其结构简单,可调参数少的特点。

辊缝型监控AGC纯滞后补偿控制器的算法设计及应用

针对辊缝型监控AGC控制时的滞后特点,采用新型Smith预估策略对监控AGC系统进行纯滞后补偿。根据监控AGC各个主要控制环节的传递函数,推导纯滞后补偿控制器的理论预估模型。采用最优降阶算法对理论模型降阶,给出了基于最优降阶模型下纯滞后补偿控制器的离散化算法及设计步骤。现场实际应用效果表明:带有最优Smith预估算法的辊缝型监控AGC具有稳定性强、动态特性好及稳态精度高的优点。