智能虚拟参考反馈整定神经元PID及其电站控制应用研究

随着工业技术的快速发展,电站等大型工业企业规模越来越大、生产过程越来越复杂,被控对象通常难以精确建模,导致传统基于模型的控制方法难以获得理想的控制效果。数据驱动控制方法可直接根据系统输入输出数据进行控制器设计,有效解决了传统控制方法对对象数学模型的依赖问题。本文提出了基于智能虚拟参考反馈整定的神经元PID控制方法,通过采用人类学习优化算法,依据智能虚拟参考反馈整定目标函数,直接根据系统一组输入输出数据对神经元PID控制器进行全局优化设计,提高了控制性能。对电站过热蒸汽温度控制的仿真结果表明了提出的智能虚拟参考反馈整定神经元PID控制方法的有效性和在工程应用中的优越性。

虚拟参考反馈控制在太阳能干燥温度控制中的应用

本文通过虚拟参考反馈整定方法（Virtual reference feedback tuning）研究了一种热能太阳能箱式干燥器的PID控制器参数设计问题。虚拟参考反馈整定方法是一种数据驱动,只需要系统的输入/输出数据,不需要建立系统模型的控制器设计方法,仿真结果表明,该方法能够保证对太阳能干燥系统对参考模型进行良好的跟随,满足控制目标要求。

基于含噪声虚拟参考反馈的稳压器压力控制

基于稳压器压力系统具有时变性、非线性及稳压器实际运行过程中数据往往含有噪声干扰的特点,提出了一种针对稳压器控制闭环含噪声的虚拟参考反馈整定(NVRFT)方法。首先,在不需要求出被控对象数学模型的情况下,根据控制性能的要求,运用递推最小二乘法在线辨识控制器参数;然后,利用辅助变量法,进一步改善其性能指标以消除噪声干扰的影响;最后,对某核电厂稳压器压力控制系统进行仿真。仿真结果表明:基于NVRFT方法的压力控制系统比传统PID控制器具有更好的控制效果和抗干扰能力。

在线VRFT数据驱动控制方法及其仿真研究

针对离线算法的不足,提出了一种在线虚拟参考反馈整定(VRFT)数据驱动算法。首先利用滤波器改变了离线算法的时序,得到用于实时运算的有效数据;然后提出了基于带遗忘因子递推最小二乘法的VRFT控制器参数辨识方法,不依赖于对象模型,完全利用实时数据实现了在线控制器参数整定。仿真结果表明,在对象特性变化较大的情况下,在线VRFT方法优于传统的离线VRFT方法,具有很好的自适应性。

基于数据驱动的磁浮列车悬浮系统参数整定

为了解决由于磁浮列车悬浮系统模型存在复杂非线性所带来的控制器参数整定难题,考虑仅依靠悬浮系统单次悬浮调试的输入输出数据来实现控制器参数整定,研究了基于数据驱动的磁浮列车悬浮系统快速参数整定方法.首先,通过磁浮列车悬浮系统的建模分析了悬浮系统的开环不稳定性和复杂非线性;其次,针对虚拟参考反馈参数整定方法存在的参考模型确定问题,利用估计闭环响应方法来实现数据驱动的控制器参数整定;并且考虑到数据中存在的干扰噪声会影响控制器参数整定,提出了基于信号投影的磁悬浮系统数据噪声抑制方法;最后,以单铁磁悬浮系统为研究对象,通过单铁悬浮实验验证了本文提出的基于数据驱动的磁浮列车悬浮系统参数整定方法的有效性.研究结果表明:悬浮系统的开环不稳定性和复杂非线性会给参数的快速整定带来较大困难;基于信号投影的噪声抑制方法能够将带噪声数据的方差降低54.1%;基于数据驱动的参数整定方法能够快速地整定好悬浮系统控制器参数,经参数整定后的系统相较于初始条件下只粗调好的PID反馈控制系统的阶跃响应超调量下降72.0%,平方误差积分(ISE)下降79.8%,绝对误差积分(IAE)下降54.5%.

基于虚拟参考反馈整定的改进无模型自适应控制

针对一类离散时间非线性系统,提出一种基于虚拟参考反馈整定的改进无模型自适应控制方案.首先,利用动态线性化方法给出非线性系统的紧格式动态线性化模型;然后,基于优化技术设计控制算法和伪偏导数估计算法;最后,设计基于虚拟参考反馈整定的伪偏导数初值和重置值的估计算法.该控制方案设计仅依赖于被控系统的输入和输出数据,且能保证闭环系统的稳定性和收敛性.仿真比较结果验证了所提出方法的有效性.

一种基于VRFT的全格式无模型自适应控制

针对无模型自适应控制中的时变参数拟梯度向量估计值信息没得到充分利用的问题,提出一种基于VRFT(虚拟参考反馈调整方法)的无模型自适应控制方法。该方法利用VRFT中的参考模型思想,首先将非线性系统经全格式线性化后的线性模型与无模型自适应控制器构成的闭环传递函数作为参考模型,再以参考模型的输出与系统期望输出的误差作为控制器的输入,从而将拟梯度向量在过去时刻的估计值引入到无模型自适应控制设计中,提高了伪偏导数估计值信息利用率。同时消去控制律中的权重因子,避免因人为赋值而影响控制效果。

一种基于VRFT的偏格式无模型自适应控制

针对偏格式无模型自适应控制中的伪梯度向量的估计值信息没得到充分利用这一问题,本文应用与之前提出的基于VRFT(虚拟参考反馈调整方法 )的紧格式和全格式无模型自适应控制相类似方法,提出一种新的偏格式无模型自适应控制律。最后选取一个典型非线性模型进行仿真研究,仿真结果表明改进的偏格式无模型自适应控制具有较好的控制性能。

基于数据驱动的反馈型二自由度控制器设计

本文以离散时间线性时不变系统为研究对象,提出了一种基于虚拟参考反馈整定的二自由度控制器设计方法。该方法通过离线的输入输出数据直接整定控制器的参数,使系统的给定跟踪性和抗扰性均得到明显改善。此外,通过设计合适的滤波器,验证了如果控制器参数稳定可保证闭环系统在学习过程中收敛。最后仿真证明了该方法的优越性和有效性。

一种基于神经网络的数据驱动参数整定法

针对难以建立较准确数学模型的非线性被控对象,提出了一种基于神经网络的数据驱动控制器参数整定法.其设计思想是结合虚拟目标值和神经网络,跳过被控对象,直接得到控制器.此外,利用李亚普诺夫理论证明了神经网络的学习速率在一定范围内可以保证控制器的跟踪误差收敛,并且利用虚拟参考反馈整定(VRFT)算法中的滤波器,结合泰勒展开式,进一步验证了闭环控制系统的稳定性.仿真表明,该方法具有计算负担小,采用数据量少,调节参数方便,强跟踪性等优点.

柔性摆臂系统位置IP运动控制策略研究

摆臂系统具有结构柔性、惯量时变等特性,其高速高精的运动性能直接影响装备的运行效率与定位精度。为获得满意的位置控制性能,提出一种无模型柔性摆臂系统运动控制策略。该策略采用IP控制器对柔性摆臂系统进行位置控制,可以减小位置超调,提高摆臂系统的抗干扰能力;利用虚拟参考反馈校正方法,在不用辨识系统模型的情况下整定IP控制器参数。实验结果表明:该策略改善了系统位置动态性能,控制精度高、抗扰动能力强,比常规PI控制效果好。

核电站蒸汽发生器水位智能数据驱动控制

核电站蒸汽发生器是压水堆核电站的重要设备之一,具有被控对象精确建模困难、控制性能及安全性要求高等特点。以核电站蒸汽发生器水位控制系统为对象,研究了基于人类学习优化算法的智能反馈⁃前馈虚拟参考反馈整定控制方法,在不需要被控对象及扰动对象数学模型的情况下,能直接设计出性能理想的反馈⁃前馈控制系统,在存在可测扰动的情况下能够提供预测补偿动作以抑制干扰。仿真实验结果表明:相比于其他控制方法,智能反馈⁃前馈虚拟参考反馈整定(FFIVRFTH)方法设计出的控制器具有更好的控制性能和良好的工程应用前景。

自适应JITL-PID控制器设计方法（英文）

本文直接利用即时学习法(JITL)提出了一种新的自适应PID控制器的设计方法。该方法利用开环数据和闭环参考模型建立了参考数据库,并利用JITL的自适应特性以及良好的预测能力,直接利用JITL从参考数据库中选取相关数据集获得自适应PID控制器的参数,不需要对化工过程建立数学模型。仿真结果表明所提出自适应PID控制设计方法相较于虚拟参考反馈整定法(VRFT)具有更好的控制性能。

伺服驱动系统无模型自适应控制

高速高精的应用场合要求伺服驱动系统需要具备很好的动态响应性能和很强的鲁棒性来应对外界的干扰.但系统参数时变特性、不确定性以及非建模动态等因素导致伺服驱动系统的精确模型无法辨识得到.提出一种基于虚拟参考反馈校正的伺服驱动系统无模型自适应控制方法.该方法实时采集过程输入和输出数据,以当前系统运行状态的最新数据序列更新PI控制器参数,达到自适应控制的目的,保证系统的跟随性能.并且该方法结合稳定性约束条件以确保整定出来的伺服参数位于系统的稳定域内.仿真和实验结果表明,相比传统PI控制,提出的无模型自适应控制方法具有更好的动态响应性能、稳定性和鲁棒性.