RTD-A控制器参数性能分析及在线模糊自整定

为了减少RTD-A控制器的参数调节难度,增强其实用性,分析了RTD-A控制器中需要整定的4个参数,即系统鲁棒性θR、设定值跟踪θT、干扰抑制θD和全局收敛性θA对系统性能的影响.结果表明:当θT和θA在一定范围内取定值时,对系统控制结果不会产生明显的影响;而θR和θD的整定则能够改善系统模型失配和未知扰动等问题.为此,提出了一种基于模糊逻辑的控制器参数θR和θD的在线自整定方法.该方法首先建立了控制器参数的模糊控制规则,然后,根据模糊控制规则进行模糊推理,实现了参数θR和θD的在线模糊自整定.仿真实验结果表明,与手工设定参数方法相比,本文提出的参数在线模糊自整定方法能够简化参数的整定步骤,提高RTD-A控制器的性能.

RTD-A控制器在多变量系统中的研究与应用

在Ogunnaike等提出的单变量RTD-A(Robustness,Tracking,Disturbance rejection—overall Aggres-siveness)控制器的基础上,推导出了适用于多变量系统的RTD-A控制器形式,并给出了多变量控制作用求解条件的证明.仿真结果表明,与全解耦内模PID(Internal Model Controller-PID,IMC-PID)控制器相比,推导出的多变量RTD-A控制器在设定值跟踪、克服负荷扰动上都具有优异的控制性能,有很强的鲁棒性.

一种分数阶预测控制器的研究与实现

本论文研究了一种新型预测控制器RTD-A的分数阶实现方法及应用.与常规控制器比较,RTD-A控制器具有参数意义明确,易于整定和实施的优点.论文将RTD-A控制器扩展到分数阶形式,并与经Z-N法整定的分数阶PIλDμ控制器和Wang-Juang-Chan法整定的PID控制器进行了比较.所提出的分数阶预测控制器在设定值跟踪,克服负荷扰动,鲁棒性等方面都有较理想的控制性能.仿真结果验证了这种分数阶预测控制器的有效性.