提速的中国铁路背景下铁路信号系统滞后的理性分析与探究

自上个世纪末,中国铁路十余年间经历六次大提速,实现了列车运行速度一次次飞跃,对疲于传统运输方式的中国铁路带来了一步步递进式的革命,尤其经营理念、运输组织上脱胎变骨的变革,昭示了中国铁路的美好未来,对如何合理掌控并科学开发铁路这条经济大动脉具有重要的现实意义和深远的历史意义。而作为左右现代铁路运行关键环节的铁路信号系统,其设置是否合理、运行是否到位,对确保列车运行安全、提高运输效率更显得重中之重了。本文对中国铁路大提速背景下传统信号技术及运行模式进行了理性分析与探究,并对现有信号系统存在的问题进行了重点摆查,以此提出铁路信号系统发展思路与改进方向。

一类纯滞后系统模糊Smith控制策略的研究

针对工业控制过程中普遍存在的大惯性、纯滞后对象的控制问题，提出用模糊控制器与Ｓｍｉｔｈ预估器相结合的控制策略。仿真结果表明：这种控制器的可知效果良好，特别是解决了系统的振荡问题，且比自适应模糊控制器结构简单，易于理解和实现。

基于Smith预估的纯滞后系统的控制

针对具有纯时间滞后的系统,分析了PID算法、Dahlin算法和Smith预估算法的特点,指出只要对Smith预估控制器进行适当的设计,就能等效于Dahlin算法.提出了利用Smith预估器补偿时间滞后,按Dahlin算法原理设计控制器的Dahlin-Smith算法和将Smith预估系统结构变换为内模控制器(IMC)结构,再按内模控制原理进行控制器设计的IMC-Smith算法.在模型匹配和失配情况下进行了仿真研究,结果表明,所提出的新控制算法在系统模型不精确的情况下,具有更好的稳定性和鲁棒性,对于大时间滞后系统是一种比较实用的控制方法.

纯滞后控制系统采样周期的选择

工业控制中许多对象都具有纯滞后特征 ,对纯滞后系统的控制问题进行研究 ,具有理论意义和实际应用参考价值。在纯滞后系统中 ,由于对象存在纯滞后时间τ ,因此常使人觉得 ,对这类系统的控制 ,采样周期选择为τ控制效果比较好 ,而一些文献也执此观点。为探讨纯滞后控制系统中采样周期的选择问题 ,用数字仿真方法 ,对选择不同采样周期的控制效果进行了计算 ,对采样周期的合理选择问题进行分析。数字仿真结果表明 ,对纯滞后控制系统 ,有关文献给出的采样周期T选择为纯滞后时间τ的结论是不合适的 。

滞后广义系统状态跟踪的学习控制算法

尝试性的将迭代学习控制方法应用于滞后广义系统的状态跟踪控制上，针对满足Ａ２２可逆条件的滞后广义系统，给出了跟踪控制的学习算法，并对算法的收敛性及状态跟踪的可能性进行了分析。我们所设计的学习控制器对系统有很好的鲁棒性能，对Ａ２２不可逆，对此将另文讨论。

纯滞后工业系统的复合模糊控制

提出一种解决纯滞后系统控制问题的复合模糊控制方法,即设计一种复合模糊控制器,当系统处于过渡过程时采用模糊控制,进入稳态过程,如有稳态误差则采用PI控制,消除稳态误差后,再切换到模糊控制.仿真及试验结果均支持推导与分析.

大滞后系统控制算法在再热汽温系统中的应用

通过对一种再热汽温系统的分析，针对大滞后再热汽温系统，在对ＰＩＤ算法进行分析的基础上，提出了智能积分的改进措施，并对系统的实际投运进行了几点改进，包括定值偏置、一种自动情况下的调节器跟踪，变化比例带及积分时间。通过利用Ｔ６４０控制器的实现，效果良好。

一类非线性大滞后系统的智能前馈控制策略与算法

针对工业控制中一类常见的非线性大滞后对象 ,本文提出一种基于仿人智能策略的前馈组合控制器 .前馈控制部分通过在线优化滞后参数估计值来获得被控对象的静态逆模型 ,逆模型辨识与直接逆控制由两个神经网络分别实现 ,从而可以在线调整网络权值 .基本模糊控制器可在模糊PID和模糊PD控制算法之间进行转换 ,适用于控制系统的各工作状态 .仿人智能控制策略根据输出误差变化的不同阶段调整所使用的控制组合 ,并具有自寻优功能 .仿真表明 ,这种控制方法可取得较好的控制效果 .

纯滞后系统的单神经元Smith预测控制

该文针对纯滞后系统的特点 ,给出了一种新的单神经元Smith预测控制算法 ,即由单神经元控制器和Smith预估器组合的复合控制 ,并将其应用于以电炉为被控对象的计算机温度控制系统。实验结果表明 ,这种控制方式能够充分利用神经元自学习的能力及补偿控制的优点 。

不确定滞后系统的鲁棒模型预测控制

对于输入受约束的离散不确定滞后系统,提出鲁棒模型预测控制方法,其中不确定性存在于系统的状态矩阵和输入矩阵当中,且满足范数有界条件。用LMI解决滞后系统的不确定性和约束,针对滞后系统给出了新的鲁棒性能指标上界和系统稳定的充分条件,通过求解LMI凸优化得到状态反馈控制律,对提出的方法进行了数字仿真研究,结果表明,基于 LMI约束不确定滞后系统的鲁棒模型预测控制易于求解,适于实际应用。

具有小滞后的连续控制系统的容错控制器设计

研究了小滞后线性连续控制系统的容错控制问题，证明了通过适当选取Ｒｉｃｃａｔｉ方程中的权矩阵Ｑ和Ｒ，当小时滞满足一个不等式时，含有执行器或传感器故障的系统模型的闭环系统为渐进稳定的。给出了系统的容错控制器的设计方法。并用一个例子说明了该方法的有效性。

具有纯滞后系统的预测控制算法

针对一些生产过程数学模型含有纯滞后这一实际问题，结合过程的状态空间模型能够反映系统内部规律的特点，对状态反馈预测控制理论进行了研究。给出了一种适合于纯滞后系统的状态反馈预测控制算法。并利用实际生产过程的数学模型进行了仿真研究。仿真结果表明，给出的算法比状态扩展法计算速度提高２倍以上。

滞后线性定常广义不确定系统的变结构控制设计

本文首次引入了滞后广义系统的受限等价分解形式，利用滞后正常系统的理论和无滞后广义系统的理论，研究了滞后线性定常广义系统的变结构控制设计问题．所提供的研究方法为进一步研究滞后广义系统的其它问题（例如调节、跟踪）开创了一条新的途径．

含有纯滞后系统的控制方法

针对时滞对象的控制问题 ,着重选取几种控制方法 ,考虑模型失配、时滞大小及干扰作用等因素 ,进行仿真 ,比较控制性能 ,以期对含有大时滞的实际对象的控制起到方法上的指导作用。结果表明 ,其中预测PI和内模PID两种控制方法响应速度快 ,超调量小 ,对模型失配的鲁棒性强 ,抗干扰能力好 ,时滞时间越长 ,越能体现出其优越性 ,是克服纯滞后所产生影响的较好的控制方法。

滞后广义系统的无源控制

研究滞后广义系统在有界能量外部输入作用下的无源控制问题。利用线性矩阵不等式和 广义代数Rjccati不等式,给出滞后广义系统零解渐近稳定且具有无源性的充分条件,并在一定条件 下设计状态反馈控制器,使得闭环系统零解渐近稳定且具有无源性,同时给出相应的控制器构造。

针对大滞后系统的滞后时间削弱自抗扰控制方法

针对工业中较难控制的大滞后系统,提出了一种滞后时间削弱的自抗扰控制方法,该方法首先将大滞后对象转化为小滞后对象,然后结合自抗扰控制思想对简化后的小滞后对象进行控制。本文方法解决了传统Smith预估控制等方法在被控对象模型预估不准确的情况下很难取得较好的控制效果的问题,并改善了自抗扰控制器在滞后时间较大的情况下稳定时间较长的缺点。最后将该方法与传统的PID结合Smith预估控制及自抗扰控制的控制效果进行对比。仿真结果表明,本文控制方法可以有效地改善大滞后对象的控制效果,提高了系统的动态性能和鲁棒性。

大纯滞后系统的Smith—NN预估控制

本文提出了一种基于神经网络技术的Smith -NN预估控制方法 ,旨在克服被控对象的时变性、非线性和不确定性给大纯滞后补偿带来的影响。经在我们研制的神经网络开发环境下的闭环NN控制器学习 ,Smith预估器设计 ,以及Smith -NN预估控制的闭环测试 ,证明了该技术路线的可行性。同时 ,经大量的控制系统仿真实验 ,特别是对 pH过程、动态称重过程的实验研究 ,证明这是一种克服大纯滞后的有效方法。另外 ,该方法简捷 ,容易由基于汇编语言的智能仪表实现。

大纯滞后系统的自适应补偿控制

针对工业过程中普遍存在的纯滞后对象的控制问题 ,提出了一种带误差补偿环节的模型参考自适应控制方法 .仿真结果表明 ,这种自适应控制器对于一类大纯滞后系统的控制具有比较好的控制效果 ,且结构简单 。

具有时变滞后的随机系统的时滞依赖鲁棒稳定性与H_∞分析

研究具有时变滞后与Markov跳跃的随机系统的鲁棒随机稳定性与H_∞分析.通过引进随机Liapunov-Krasovskii泛函,使用自由权矩阵技术(即何技术),得到时滞依赖鲁棒随机稳定性与H_∞扰动衰减的线性矩阵不等式判据.3个数值例子说明提供的方法是有效的,并且与相关文献中存在的一些结果相比是低保守的.

GM(1,1)模型与DEA结合对数据滞后系统的效率评价

针对在用DEA进行效率评价时出现评价系统数据滞后的问题,文章提出了应用GM（1,1）模型与DEA相结合的方法对数据滞后系统进行效率评价,该方法综合了GM（1,1）与DEA两种方法的优点,以DEA为中心,以GM（1,1）为辅助,通过利用GM（1,1）模型对滞后数据进行预测,从而利用DEA模型对各个决策单元的相对效率值进行分析。实证分析验证了方法的有效性。