Smith预估补偿器及其应用

介绍Smith预估补偿器在纯滞后控制系统中的补偿原理及作用 ,着重论述Smith补偿器的DDC系统的控制算法。并在玻璃窑炉的料道温度控制系统中使用Smith预估补偿器获得了成功应用 ,其控制精度达到 0 1%,升温速度达到 2℃ /min。Smith预估补偿控制与常规的PID控制相比 ,具有调节时间短、超调量小、鲁棒性好等优点。适应于一般工业生产过程中有纯滞后环节的控制系统 ,有较大的推广应用价值。

鲁棒稳定的改进型Smith预估补偿器

如果Smith预估补偿器的预估模型和被控过程的模型不完全匹配,闭环控制系统稳定性不理想。本文采用可变死区范围的非线性方法改进基本的Smith预估补偿器,使得闭环系统关于模型不匹配的稳定鲁棒性令人满意。

混沌优化Smith预估补偿器

一个控制系统的Smith预估补偿器参数如果选取不精确可能会导致控制器失效,针对这一问题,提出一种在线混沌优化Smith预估补偿器参数的方法.首先通过混沌映射对被控对象的阶跃响应曲线进行数学辨识得到其传递函数,然后依据辨识出的数学模型进行离线PID参数优化.当模型变化时,控制器可以自适应调节参数.此方法具有被控对象自动识别、系统针对性强、可以在线滚动优化等优点.分别以低阶和高阶数学模型为被控对象进行仿真,仿真结果表明,控制器具有较强的跟踪能力和鲁棒性.

Smith预估补偿器的非对称非线性校正

对Smith预估补偿器采用可变死区范围的非对称非线性校正,使具有大纯滞后环节的闭环系统具有较好的关于模型不匹配的稳定鲁棒性,并且系统还具有令人满意的稳态误差.

SMITH预估补偿器的应用及其鲁棒稳定性分析

介绍Smith预估补偿器的调节原理,参数整定的方法及其应用实例的结果,对其鲁棒稳定性进行了重点分析。

Smith预估补偿器的非线性校正及系统稳定鲁棒性

利用非对称非线性的环节对Smith预估补偿器进行校正,并用于间接加热蒸煮过程,仿真表明闭环系统具有较好的关于模型不匹配的稳定鲁棒性.

Smith预估补偿器在煤粉炉汽温控制系统中的应用

介绍Smith预估补偿器在纯滞后控制系统中的补偿原理及作用,Smith补偿器的离散算法。并在煤粉炉主汽温控制系统中使用Smith预估补偿器获得了成功应用,其控制精度达±3℃内。Smith预估补偿控制与常规的PID控制相比,具有调节时间短、超调量小、鲁棒性好等优点。适应于一般工业生产过程中有纯滞后环节的控制系统,有较大的推广应用价值。

基于预估补偿的网络控制系统模糊免疫PI控制

为克服网络时延对系统性能的影响,采用Smith预估补偿和模糊免疫PI控制相结合的方法,把被控对象和网络看作一个时变的被控系统,用渐消记忆的最小二乘算法对该系统的延时参数进行估计,并用Smith补偿器对延时进行补偿,初步解决网络延时给系统带来的影响.将免疫反馈控制和PI控制相结合,组成免疫PI控制器,根据控制量的变化来调节PI控制器参数,在参数选择合适的情况下,克服由延时预估误差对系统引起的控制偏差,提高系统精度.最后以直流电机为被控对象进行了仿真研究,结果表明该方法能有效改善系统的控制性能.

基于改进Smith预估补偿的智能滴灌系统模糊PID控制

由于温室滴灌系统模型参数易受环境变化的影响,导致传统模糊PID的控制精度不高,因此提出一种改进Smith预估补偿的滴灌系统模糊PID控制方法。MATLAB/simulink仿真实验结果表明,改进Smith预估补偿的模糊PID控制相比传统模糊PID具有更好的控制品质和更短的响应时间,且过渡过程更短、超调量更小、稳定性更高,控制效果明显提升;同时,蔬菜温室的田间测试结果表明,滴灌系统的最大超调量为5.95,且系统稳定后,土壤湿度始终保持在60.22左右,运行稳定且符合温室的灌溉要求,实现了灌溉的精准管理和精确控制,为发展设施农业精准灌溉提供一种新的解决方案。

Smith预估补偿控制在燃煤电厂烟气脱硝控制系统的应用

电站锅炉的烟气脱硝过程同其他电站热工过程一样存在一定迟延性和惯性;根据目前烟气脱硝系统运行情况,总结分析了氮氧化物(NOX)排放控制过程的特点、影响因素以及控制系统;为解决锅炉运行过程中系统呈现出的大迟延和大惯性问题对整个烟气脱硝控制品质产生的影响,以及实现系统的稳定性和快速性,在原有的串级回路系统中,加入了Smith预估补偿控制器提前预估系统的动态特性并对其进行补偿;根据烟气脱硝系统对象的传递函数,设计了Smith预估补偿控制系统,采用Matlab中的Simulink对控制系统的对象和改进前后的控制系统响应曲线进行仿真分析,可以看出改进后系统动态品质变好,系统的快速性和稳定性也明显提高。

基于改进Smith预估时延补偿的GPC网络控制系统研究

针对网络传输时延和被控对象自身时滞使控制系统性能恶化等问题,对传统Smith预估器进行补偿,在其反馈通道上加入一阶惯性环节,解决被控对象与预估模型参数失配问题,并将阶梯式广义预测控制算法和时延补偿相结合,进一步降低传输时延和自身时滞对控制系统的影响.仿真结果表明改进后的系统能获得较好的动态性能和稳定性能.

基于改进Smith预估补偿及自适应Fuzzy-PID控制的NCS研究

在具有网络时延和被控对象自身时延的网络控制系统中,针对传统Smith预估补偿器需要被控对象的精确数学模型,对传统Smith预估补偿器进行改进,提出在预估器主反馈通道上加入一阶惯性滤波环节,用于解决被控对象与预估器模型参数失配问题。同时引入自适应Fuzzy-PID控制器作为系统控制策略,设计了系统结构并进行了仿真研究。仿真结果表明改进后的系统能获得更好的动态性能和适应性能。

施密斯(Smith)预估器算法研究

论述了施密斯(Smith)预估的原理,从解决纯滞后环节的角度出发,研究了Smith预估补偿器的设计及其改进,并对设计进行了仿真验证。结果表明,改进型的Smith预估补偿器误差小,鲁棒性强,有很好的推广价值。

EHA半主动悬架时滞补偿控制研究

为了改善汽车平顺性,设计了车辆电动静液压(EHA)半主动悬架结构。计算了EHA半主动悬架系统临界时滞,分析了时滞的影响。提出了一种改进型Smith时滞预估补偿器,并将其应用于模糊控制EHA半主动悬架的时滞补偿,进行了仿真分析和试验验证。结果表明,改进型Smith预估补偿器能够对补偿环节的悬架模型参数误差进行修正,提高了悬架系统的抗干扰能力,可有效减小时滞对该半主动悬架的影响,从而改善其动态性能。

海水蒸发器水位控制分析

分析了海水蒸发器的工作流程,构建了海水蒸发器水位的数学模型。针对海水蒸发器水位存在的延迟环节,提出了预估补偿控制与PI控制相结合的控制方案。仿真结果表明,采用带预估补偿器的PI控制,能使海水蒸发器水位控制系统的调节品质和稳定性得到改善。

用可编程调节器实现模拟控制对象

本文介绍了用KMM可编程调节器模拟控制对象的方法,并通过不同运行方案进行模拟控制加以验证。

阻尼累加离散灰色预测的Smith预估智能灌溉系统

灌溉系统具有非线性、多干扰和时滞性等特点,为实现灌溉控制的智能决策与精准灌溉,提出基于阻尼累加离散灰色预测的Smith预估变论域模糊PID灌溉控制模型(DADGM-SVUFP)。针对模糊PID控制器控制精度不高、适应性不强等不足,设计指数函数型伸缩因子自适应调整模糊变量论域,采用Smith预估补偿器消除系统时滞性影响,改善系统适应性和鲁棒性。结合离散灰色预测(DGM)和阻尼累加灰色预测(DAGM)模型的预测性能优势,提出阻尼累加离散灰色预测(DADGM)利用阻尼趋势参数减缓预测过程数据变化趋势,有效提高了灌溉系统稳定性和控制精度。构建FPID、NVUFP、DGM-NVUFP和DADGM-SVUFP四个控制模型实施水肥灌溉控制仿真试验,结果表明DADGM-SVUFP与其他模型相比稳态误差最优,调节时间比NVUFP、DGM-NVUFP分别少3.75 s、1.29 s,超调量比NVUFP、DGM-NVUFP分别降低9.2%、5.4%。灌溉测试进一步验证基于DADGM-SVUFP的智能灌溉系统适应性好、响应迅速、控制精度高,控制效果和系统稳定性均优于其他模型,能够满足水肥气灌溉系统的智能决策和精准控制。

一种基于延时补偿的电流跟踪控制新方法

提出一种基于π补偿Smith预估器和算法改进型神经网络的电流跟踪控制方案。π补偿预估器的引入有效地补偿了系统控制中的延时,提高了系统的稳定性能和响应速度;算法改进型神经网络用于优化PI控制器的参数,以提高系统的补偿精度。同时,利用ITAE准则给出π补偿预估器参数与PI控制器参数间的数学关系式。通过算法改进型神经网络可以同时优化两个控制器的参数,避免了将PI控制器参数与预估器参数分开独立识别的局面,并降低了PI控制器和π补偿Smith预估器对电网参数的敏感依赖性。当电网负载发生变化时,能够利用改进的神经网络算法实时地寻求到最优的控制器参数,达到理想的控制效果。仿真和实验验证了所提控制策略的有效性。

一种混合有源电力滤波器的电流控制新方法

针对可控器件的死区和数字化控制器存在的延时对系统整体性能产生消极的影响,提出一种新的电流跟踪控制策略,该控制策略以一个基于改进的Ziegler-Nichols方法实现参数优化的PI控制器和π补偿Smith预估器为基础.其中实现电流跟踪控制的控制器算法是在Ziegler-Nichols方法优化PI控制参数的算法上的修正,较之传统的方法寻优PI控制器参数有着更好的控制效果;π补偿预估器的引入则可以有效地补偿系统控制中的延时,提高系统的响应速度和稳定性能,并提高系统的控制精度;同时利用时间乘以误差绝对值积分(ITAE)准则给出π补偿预估器参数与PI控制器参数间的数学关系式,实现了预估器参数的辨识.仿真和实验验证了所提控制策略的有效性,与模糊PI控制效果进行比较,具有更好的滤波效果.

基于延时补偿的电网谐波电流信号跟踪控制方法研究

针对电力系统中谐波污染严重等问题,以注入式混合的有源电力滤波器IHAPF作为研究对象,提出了基于延时补偿的谐波电流信号跟踪控制方法。该方法主要由π补偿Smith预估器与神经网络PI控制组成,π补偿Smith预估器使系统延时过程中从控制的闭环内部转换到外部,从而减小了控制延时对系统的影响;通过PSO-BP算法对PI控制器参数进行优化处理,最后对所提方法进行了仿真验证。仿真结果表明,与传统方法相比,本研究所提方法具有更好动态响应特性和更高的稳态补偿精度。