基于NCS4000网络化平台的水箱液位模糊PID控制系统研究与设计

目的为了便于对过程控制及液位控制的研究,同时为了工程技术人员在系统开发和验证复杂的控制策略奠定良好基础,笔者利用NCS4000网络化控制平台设计并实现了多容水箱液位控制实验系统,也为高校师生提供了一个良好的教学与研发平台.方法研究和设计一种集液位、流量、温度等多参数控制为一体的多容水箱实验测试平台,通过实验与系统辨识相结合的方法建立控制系统的数学模型,进而设计参数自整定模糊PID控制器,实现复杂系统的优化控制.结果通过系统实验测试发现采用模糊PID控制器的控制系统的上升时间为tr=125 s、超调量为σ%=3.5%;增量式PID控制器的控制系统的上升时间为tr=420 s、超调量为σ%=3.7%.结论参数自整定模糊PID控制器能够使控制对象快速稳定地达到控制指标,提高了系统的稳定性与快速性.

含丢包和量化的网络控制系统随机鲁棒稳定

针对一类含有随机丢包和考虑信号量化情况下的网络控制系统,通过量化状态反馈控制方法,研究了系统的随机鲁棒稳定性问题。采用满足伯努利分布的随机变量对丢包过程进行建模;同时,采用对数量化器对传感器-控制器通道的信号进行量化,利用扇形界的方法将产生的量化误差描述为扇形界的不确定性。设计状态反馈控制器,结合所设计的量化器和随机丢包模型,利用Lyapunov函数和线性矩阵不等式方法得到系统稳定和鲁棒稳定的充分条件。最后,利用数值仿真实例验证了所提方法的有效性。

无轴承电动机神经网络逆系统解耦控制关键技术发展

无轴承电动机利用一套新的悬浮力绕组产生悬浮力,使无轴承电动机成为一种多变量、强耦合的非线性系统,如何实现转速与径向位移以及径向位移之间的动态解耦控制是无轴承电动机稳定运行的关键要素之一。神经网络逆系统具有以任意精度逼近非线性函数的能力,可以有效实现无轴承电动机的解耦控制。阐述了无轴承电动机悬浮力产生的原理以及神经网络逆系统解耦原理,从纯神经网络逆系统、神经网络逆系统结合智能控制器等方面分析了国内外无轴承电动机神经网络逆系统解耦控制策略的研究现状,归纳了无轴承电动机在使用神经网络逆系统进行解耦控制时的共同和不足之处,总结了无轴承电动机神经网络逆系统解耦控制的一般设计方法,并对神经网络优化、在线训练、抗干扰能力等关键技术发展趋势进行了展望。

机电系统网络控制课程的多维度混合式教学探索与实践

针对研究生课程机电系统网络控制的教学现状与发展需求,开展多维度混合式教学探索与实践。构建包含课堂讲授、资源库、专题研讨等在内的线上线下多维度教学体系;针对主题研讨实践环节引入翻转课堂,以项目驱动和研讨式教学引导学生分组完成课程相关的项目任务,掌握并运用所学知识分析解决问题,体验科学研究的过程与思维方法,形成理论知识到科研实践的闭环训练;最终建立形成性和终结性相结合的多元考核评价体系,旨在通过课程学习培养专业基础扎实、科研素养和工程实践能力突出的高端创新型人才。

基于计算机网络控制的智能喷灌系统应用研究

为了实现植株根部含水率的精确控制,基于ZigBee技术建立了智能喷灌系统。计算表层含水率变化量、平均温度、日照长度与根部含水率变化量的相对关联系数,选定表层含水率变化量为自变量参数,采用线性拟合的方法,建立根部含水率变化量模型;探究喷灌阀控制信号和喷灌流量之间的关系,进而建立喷灌阀控制信号与表层含水率变化量之间的模型;设计系统工作流程,实现根部含水率精确控制。对网络系统监测表层含水率的精度和根部含水率恒定控制进行测试,表明系统具有良好的工作性能。

基于ICPSO优化的PMa-BSynRM神经网络逆系统解耦控制

针对永磁辅助式无轴承同步磁阻电动机(PMa-BSynRM)存在的强耦合和非线性问题,以及神经网络逆系统解耦控制收敛速度慢和易陷入局部极值的问题,提出了一种将BP神经网络与改进混沌粒子群优化(ICPSO)算法相结合的PMa-BSynRM解耦控制方法。基于PMa-BSynRM的结构和工作原理建立转矩和悬浮力的数学模型并进行可逆性分析,再建立BP神经网络作为逆系统,利用ICPSO算法优化其初始连接权值,通过仿真验证优化效果,经过充分训练后,将BP神经网络与原系统串联形成伪线性系统,从而实现PMa-BSynRM的解耦控制。仿真及试验结果表明,采用ICPSO算法优化的BP神经网络逆系统收敛速度和解耦性能均优于传统神经网络逆系统,改善了PMa-BSynRM的动态与静态性能。

具有介质访问约束的网络化控制系统H∞状态估计

研究了一类存在介质访问约束和信号量化的网络化控制系统的H∞状态估计问题。首先,考虑到介质访问约束和信号量化的影响,将信号量化误差转化为扇形有界的不确定性,对由于访问约束而未获得网络传输的系统输出采用加权补偿策略,根据网络介质的随机访问机制将网络化系统建模为具有不确定性的马尔可夫跳跃系统。然后,在此基础上借助李雅普诺夫稳定性理论和H∞性能约束条件,利用线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)方法给出状态估计器存在的充分条件,所设计的状态估计器使得估计误差系统渐近稳定且具有给定的H∞性能。最后,通过仿真实例验证了该设计方法的有效性。

基于计算机网络安全防护技术的冶金工业控制系统设计研究——评《冶金生产计算机控制/高职高专“十二五”规划教材》

《冶金生产计算机控制高职/高专“十二五”规划教材》一书由郭爱民编著,冶金工业出版社于2014年8月出版。该书不仅从理论层面对冶金生产的计算机控制展开了深入探讨,还结合实际应用案例,为冶金行业的技术人员和管理者提供了宝贵的参考。特别是在当前网络安全问题日益严峻的背景下,该书对计算机网络安全防护技术在冶金工业控制系统设计中的应用进行了详细阐述,为冶金工业的智能化、自动化发展提供了有力支撑。

具有访问约束和数据丢包的网络化系统H_(∞)鲁棒控制

针对同时存在访问约束和数据丢包的网络化控制系统,研究了H_(∞)鲁棒控制方法的设计问题.首先,采用Bernoulli随机过程来描述系统的数据丢包过程,并根据介质访问约束的随机访问机制建立了离散时间马尔可夫跳变系统模型;其次,通过Lyapunov稳定性理论和LMI技术导出闭环系统随机稳定的充分条件,并设计了相应的H_(∞)鲁棒控制器,使得闭环系统随机稳定并具有给定的H_(∞)性能;最后,通过仿真算例验证了所提控制方案的正确性和有效性.

基于计算机网络技术的工业炉过程控制系统研究

在当今数字化时代,计算机网络技术在各个领域都发挥着越来越重要的作用,其中工业炉过程控制系统作为工业生产的核心组成部分,也在不断受益于先进的计算机网络技术的发展。传统工业炉控制方法存在较多问题,影响控制精度与可靠性。解决这些问题的关键在于引入现代化的计算机网络技术、智能化算法和实时监测系统,以提高工业炉过程的控制精度、适应性、安全性和能源利用效率。工业炉过程控制系统的研究,基于计算机网络技术的不断创新与应用,为现代工业生产带来了巨大的变革和提升。通过对炉内温度、压力、流量等关键参数的实时监测和精准控制,计算机网络技术使得工业炉过程更加智能、高效、可靠。本文基于传统工业炉控制问题研究,讨论计算机网络技术的应用、工业炉过程控制系统设计以及关键技术应用。希望这一研究不仅推动工业生产的数字化和智能化进程,也能为提高生产效率、降低能耗、确保安全生产等方面作出积极贡献。

具有网络不确定时延的线性NCS系统一致有界性分析和控制器设计

针对具有不确定时延的网络控制系统,利用一致有界性理论、线性矩阵不等式方法分析系统一致有界性.首先引入线性离散系统和线性离散时滞系统的一致有界性,提出具有网络不确定时延的NCS系统一致有界性的概念.其次利用一致有界性理论、LMI和Schur补引理,给出网络控制系统一致有界的充分条件,并设计静态反馈控制器使闭环网络控制系统一致有界.最后给出算例,利用Matlab/LMI求解来说明结论的正确性.

NCS系统中二自由度内模控制器的优化设计

针对网络化控制系统中网络时滞与对象模型不确定性,提出了一种二自由度内模控制器的优化设计方法。该控制器能够实现设定值跟踪与扰动抑制过程解耦,同时在对象模型失配情况下,系统具有较强的鲁棒稳定性。对于控制器的参数采用了混沌算法进行优化,以直线伺服系统为对象的仿真实验证实了此方法的可行性。

丢包在线补偿伺服电机NCS神经网络滑模控制

针对存在时延以及丢包的多包传输直流伺服电机网络控制系统(networked control system,NCS),提出一种利用滑动窗口策略多核LS-SVM丢包在线补偿的神经网络PID趋近律滑模控制器。将系统模型进行等价变换,建立无时延多包传输离散系统模型;利用滑动窗口多核LS-SVM对多包传输的数据丢包进行在线预测补偿,建立系统补偿模型。提出神经网络PID趋近律滑模控制器设计方法,通过神经网络非线性映射实现对PID趋近律参数的在线调整。利用Truetime对该方法进行仿真,结果表明,该策略可以提升丢包补偿的精度,滑模控制能够在较快响应速度的条件下减小系统抖振,对直流伺服电机网络控制系统实现了较好的跟踪控制。

计及稳压率和经济性的城轨直流牵引供电光储系统深度Q网络优化控制方法

光伏应用于直流牵引供电系统可提高新能源渗透率、降低系统能耗,但可再生能源出力的不确定性及列车负荷的强波动性增加了控制策略的寻优难度。针对该问题,提出一种基于深度强化学习的控制策略优化方法。该方法基于深度Q网络,将源-储-荷能量管理系统作为智能代理,通过光伏出力、储能荷电状态、牵引网压等外部状态训练代理,得到可实现系统经济可靠运行的优化策略。介绍源-储-荷综合系统的框架结构及传统控制策略,并对各设备进行外特性建模;对源-储-荷综合系统的能量管理问题开展马尔可夫决策过程建模,确立强化学习框架;根据某市域线路数据在MATLAB平台上进行仿真以验证所提方法的有效性。研究结果表明,所提方法通过动态调整储能电压阈值,可实现控制策略优化;通过与几种传统控制策略对比可知,所提方法在兼顾系统稳压水平与运行经济性方面占据优势;不同环境下的收敛效果对比体现了所提方法的可继承性,并在多组测试样本下验证了该方法的普适性。

基于PSO-BP模糊PID的变距取苗机构控制系统设计

为满足番茄、辣椒等蔬菜作物的移栽需求,基于向下取苗原理设计了一种适用72穴和128穴两种主要番茄钵苗穴盘规格的变距取苗机构,通过建立数学模型获得了取苗机械手参数的目标函数,并利用粒子群和模拟退火混合算法对其结构参数进行优化。同时,为实现变距取苗机构的精确控制,提出了一种基于PSO-BP的模糊PID算法以提高控制精度,介绍了系统的结构与工作原理,并通过选型计算与分析建模建立了控制系统的数学模型。针对传统PID控制器稳定性差、响应速度慢等不足之处,利用PSO-BP模糊PID对控制器的参数进行在线调整,以满足控制过程中对参数的不同需求。仿真结果与试验数据的分析表明:在参数相同条件下,基于PSO-BP模糊PID控制系统系统稳定性更好、响应速度更快,具有良好的鲁棒性,提升取苗成功率的同时降低了基质损伤率,能够满足变距取苗机构高精度快速稳定控制的需求。

基于CNN-LSTM-Attention的工业控制系统网络入侵检测方法研究

随着各类网络攻击事件的增加,能源电力基础设施中工业控制系统安全问题也逐渐成为人们关注的焦点。结合电力系统的特点,提出一种融合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络和注意力(Attention)机制的CNN-LSTM-Attention网络入侵检测算法模型,通过在实验室仿真环境中构造和采集600 MW燃煤机组制粉系统在3种典型工况下受到网络攻击的运行状态数据集,对所提出的检测算法模型进行训练和评估。结果表明:相较于CNN、LSTM模型,所提出的入侵检测算法模型性能最优;模型准确率、精确率、召回率等评级指标均为最好,综合评价优于其他的入侵检测方法。该入侵检测算法模型具有较强的创新性和实用性。

基于观测器和事件触发的分数阶非线性系统神经网络控制

针对一类分数阶非线性系统的跟踪控制问题,本文提出了一种自适应神经网络事件触发控制方案.首先,利用径向基函数神经网络来逼近未知的非线性函数,构造了基于神经网络的状态观测器估计原系统状态.然后,在控制器设计中引入了事件触发策略,通过Lyapunov方法分析了闭环系统的稳定性.本文提出了一个新条件来估计事件触发条件的时间间隔下限,避免了Zeno现象.理论分析表明,提出的控制方案不仅能确保跟踪误差收敛到原点附近的邻域内,而且保证了闭环系统中所有信号的有界性.最后,分数阶互联电力系统仿真展示了方案的有效性.

基于PNN神经网络的凿岩台车电液控制系统故障诊断研究

针对凿岩台车电液控制系统故障诊断效率低的问题,该文提出一种结合故障树分析法和概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)的故障诊断方法。首先,基于电液控制系统的结构和工作原理构建其故障树模型;然后通过对故障树模型进行定性分析,确定其最小割集和典型故障种类,以选取的典型故障种类的关键参数构建故障征兆矩阵,通过PNN神经网络对该矩阵进行训练和计算,实现对系统典型故障状态的自动识别。实验结果表明,该文方法的平均诊断时间为1.2 s,平均诊断准确率为80%,能够快速准确地定位系统故障,可满足凿岩台车电液控制系统故障诊断的工程实际需求。

工业控制系统网络安全防护体系建设研究

工业控制系统是国家关键基础信息系统,其安全性已提升到国家战略层面。随着工业化与信息化的深度融合,智能制造技术将打破传统的人机物协同边界,工业控制系统将直接面对来自网络的安全威胁。结合工业控制系统遭遇的网络病毒攻击事件,对照《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》的通用要求,对工业控制系统的特性和面临的网络安全威胁进行了研究。提出了构建从通信网络、区域边界到计算环境的多层级、多层次安全防护,对网络监测运营平台和安全管理中心进行系统监控与管理的纵深防护体系。初步建成的工业控制系统网络安全防护体系经过网络安全等级保护测评与实践验证,可有效应对多种新型网络攻击、防止恶意软件的破坏、阻止恶意报文的传输,从而保护工业控制系统的安全运行。同时,工业控制系统遭遇网络病毒攻击后的应对措施及经验,对实战防御研究及防护体系的建设完善具有借鉴和指导意义。

基于事件触发的网络化系统输出反馈耗散控制

针对事件触发机制下网络化系统的输出反馈耗散控制问题进行研究。首先,引入事件触发机制来减少有限带宽的影响,节约系统资源;其次,考虑网络化系统中存在的外部干扰,利用输入时滞法建立了基于事件触发机制的时滞系统模型;然后,构造一种时滞相关的Lyapunov-Krasovskii泛函,利用改进的积分处理方法推导出了保证闭环系统严格耗散性能的充分条件,并采用锥补线性化算法求出输出反馈控制器增益和事件触发参数矩阵;最后,通过数值仿真验证了所提方法的有效性与优越性。