基于继电辨识的Smith预估控制算法的应用

本文将继电辨识与Smith预估控制相结合 ,利用继电辨识获取控制对象的Smith预估模型 ,实现对纯滞后对象的智能控制。仿真和实时控制结果表明 ,这种控制策略获得了很好的控制品质 ,是实现自动型工业控制器的有益尝试 。

新型SMITH预估控制算法在主汽温控制系统中的应用研究

大机组汽温控制对象具有大延时、大惯性的特性,采用常规和简单的控制方式难以取得满意效果。文章介绍了一种应用新型SMITH预估控制算法调节火电厂主汽温控制系统的设计方案,阐述了新型SMITH预估控制算法的原理、系统控制策略及结构,并在软件环境下对该系统与采用传统SMITH预估控制算法的控制系统进行了仿真比较。仿真结果表明,基于新型SMITH预估控制算法的主汽温控制系统能够克服大滞后、大惯性的系统特性,具有较强的抗内、外干扰和对象变化适应能力。

增益和相位补偿的双模Smith预估控制算法

针对具有大滞后和大惯性的难控对象,在常规Smith预估控制的基础上加入了P-PID双模控制来提高系统的初期响应速度和减小过大的超调,并提出了带增益和相位补偿的双模Smith预估控制算法.仿真结果表明:当对象模型失配时,该算法能有效改进Smith预估控制的效果,提高系统的自适应能力.

ABB Bailey公司的SMITH预估控制算法在超临界1000MW蒸汽温度控制中的应用研究

针对超临界在负荷的变化时模型参数变化大,导致过热蒸汽温度偏差大的缺陷,采用ABB Bailey自校正控制系统。该系统可以实现对象模型参数估计、转换、自适应参数修正和经过在线辨识进行预估控制的功能。通过运用到1 000 MW超临界二级过热蒸汽温度控制系统并进行试验研究。试验结果表明,负荷跟踪性能较强、过热器汽温偏差较小。

一种新型SMITH预估控制算法在再热汽温度控制系统中的应用研究

由于火电厂再热汽温度控制系统具有大惯性、大时滞和时变性等特点，采用传统的PID调节策略难以取得较为满意的调节效果。ABB Bailey公司的SMITH预估控制算法不仅具有传统SMITH预估控制器克服大滞后、大惯性的特性，而且将此算法运用到再热汽温控制系统中，还具有较强的抗内、外干扰和被控对象变化的适应能力。仿真结果验证了其有效性。

火电厂再热汽温的SMITH预估控制算法应用研究

针对火电厂再热汽温控制系统的大惯性、大迟延和时变性,采用传统的PID调节规律难以取得较满意的调节效果。ABB Bailey公司的SMITH预估控制算法不仅具有传统SMITH预估控制器克服大滞后、大惯性的特性,把此算法运用到再热汽温控制系统中,还具有较强的抗内外干扰和对象变化适应的能力。仿真结果验证了其有效性。

Smith预估模糊PID控制算法及其在粉末定量称重中的应用

针对上海科源电子科技有限公司研发的定量称重系统(由高精度抖粉装置与万分之一天平组成),在工作中因粉末密度、粉末流动性、颗粒大小、湿度、天平延时等因素造成的非线性和滞后等问题,采用Smith预估模糊PID控制器优化控制方法。首先通过理论分析,得出系统的传递函数,再构建Smith预估的模糊PID控制器,以适应系统的非线性、滞后等特性,最后将此算法代入MATLAB进行仿真并于实际系统中进行1 g定量抖粉实验。Smith预估模糊PID控制算法和传统PID算法的标准差分别为0.0020和0.0042,表明Smith预估模糊PID控制算法在实际环境中稳定性更好,能有效减小系统的称重误差。

基于全部参数自适应Smith预估补偿的永磁同步电机滑模前馈控制及扰动抑制

在永磁同步电机控制系统中,逆变器的延迟效应会降低系统的跟踪性能和稳定裕度。引入Smith预估补偿器可以补偿延迟环节对系统性能的影响,但Smith预估补偿器要求延迟时间和被控对象模型参数已知,这不符合实际情况。为此提出时变模型自适应预估方法,分别对延迟时间和被控对象模型参数进行自适应估计,实现Smith预估补偿器的全参数自适应。设计基于位置输出超前值预测和扰动抑制的滑模前馈控制器,与全参数自适应Smith预估补偿控制相结合,确保控制系统的全局稳定,降低系统对参数不确定的敏感性,并提高系统的抗扰性。仿真结果表明,与传统及多种改进的Smith预估补偿方法相比,该方法有着更高的跟踪精度,即使在非理想条件下,对参数不确定依然具有较强的鲁棒性,对随机扰动依然具有较强的干扰抑制能力。

基于Smith预估器的模糊PID调车自动驾驶系统速度控制研究

针对铁路站场调车作业的复杂性,研发基于调车的自动驾驶系统可降低劳动强度并提高车站作业效率,而速度控制策略是系统的重点和难点。根据调车牵引控制系统和制动控制系统特性,建立传递函数模型,并对模型参数的不稳定因素进行分析;利用Smith预估方法处理时滞系统的优势,结合模糊PID算法,设计基于Smith预估器的模糊PID控制器(简称新型控制器);通过模拟模型参数不稳定,分别使用阶跃响应曲线和司机实操速度曲线进行仿真,对比传统的PID控制器、模糊PID控制器与新型控制器的控制效果。结果表明:新型控制器适应能力更强,速度跟踪效果和停车精度都更高。

高速永磁同步电机解耦控制——低载波比数字延时与Smith预估控制

永磁同步电机(PMSM)运行在高速工况时,由于逆变器的开关频率受限使得载波比较低,会出现数字延时加剧的问题,直接影响了系统的控制性能,甚至造成系统失稳。针对低载波比工况下的数字延时问题,首先对数字延时环节进行精确的复矢量建模,并基于转速及电流环带宽的根轨迹、闭环零极点图及波特图分析数字延时对系统性能的影响,并给出考虑延时后系统的临界失稳转速。结合复矢量解耦策略,提出一种改进的基于Smith预估控制的解耦延时补偿电流控制策略,能够避免高速低载波比工况下系统失稳的问题,提高了电流环的稳定性,同时具有较好动态响应能力和解耦性能。采用Simulink仿真对比验证了所提的解耦延时补偿控制策略的有效性。

基于Smith预估模糊PID的浮选液位控制系统设计

浮选机内液位高低影响着浮选效果和生产稳定性,针对煤泥浮选中浮选机液位对浮选结果产生的影响,结合浮选液位控制系统的特点及其性能要求,采用了一种将Smith预估控制、模糊控制、PID控制结合的液位控制系统,并利用MATLAB中Simulink模块设计浮选液位仿真模型,进行仿真分析,同时改变液位以测试系统的稳定性。通过对传统PID、模糊PID及Smith预估模糊PID控制算法进行比较可知,液位控制系统采用Smith预估模糊PID算法,其控制效果由于传统PID和模糊PID控制,调节时间更短,稳定性更强,提高了浮选机液位的稳定性,能更好地满足浮选过程对液位的要求。

基于抗扰动Smith预估补偿的磨煤机出口风粉温度优化控制

“双碳”背景下,作为高能耗高排放的火电机组,其燃烧性能直接影响发电效率和碳排放量。锅炉燃烧优化控制对运行优化和灵活调峰是有重要意义。电站锅炉磨煤机的出口风粉温度控制面临大延迟、多干扰问题,对燃煤机组安全稳定运行具有重要影响。基于Smith预估控制器,在补偿回路中增设反馈环节,实现了高效抗干扰,提升磨煤机风粉温度控制性能。通过Taylor级数展开和待定系数法求取模型近似转换参数,获得一阶惯性纯滞后模型,进而设计抗扰动型Smith预估补偿控制器。通过与单回路PID控制试验对比,发现Smith预估补偿控制算法可有效补偿控制对象的纯延迟滞后环节,单位阶跃响应超调量降低36.5%,调节时间缩短65.8%。相比经典Smith预估补偿控制算法,抗扰动Smith预估补偿控制算法可提高控制算法的抗扰动性能,并显著改善控制对象的动态特性,单位阶跃响应超调量减小44.7%,调节时间缩短15.7%。同时,实现了扰动最大偏差和收敛时间的降低。最后,在某660 MW超临界一次再热燃煤机组上应用该方法,实现了磨煤机出口风粉温度实际值对设定值的平稳跟踪,进一步验证了该方法的有效性。

多模型调度Smith预估算法的湿化器管路温控方法

医用湿化器的管路温度控制是一个具有滞后性、大惯性且模型参数随流量变化的非线性变结构系统,难以采用单一结构的控制算法来实现高品质的动态性能控制。针对这一难题,提出基于多模型结构调度的Smith预估控制方法,该方法在流量平衡点处采用模型调度的方法进行控制器设计。实验测试证明多模型调度的史密斯预估算法适用于不同设定温度在不同流量模式下的管路温度控制,提升了控制系统的动态性能和鲁棒性。

基于深度强化学习改进的Smith预估器温度控制

针对牛粪发酵过程具有惯性大、时滞性、参数变化非线性的特点,提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)改进Smith模糊PID控制器的温度控制方法。首先,针对传统模糊PID不能对时滞系统有效控制的问题,建立Smith预估模糊PID控制器。其次,使用DDPG算法改进温度控制器,对设计的智能体进行离线训练。最后,通过仿真对所设计控制器进行实验验证。实验结果表明:DDPG改进的Smith模糊PID控制器能有效消除时滞对温度控制的影响,减少超调量和误差,且能避免被控对象参数随时间变化产生动态偏离时造成的系统不稳定。

Smith预估补偿与积分分离PID在供热控制系统中的应用

针对供热控制系统时延性较大、传统PID策略控制精度不高、易产生超调与静态误差等问题,提出了一种史密斯(Smith)预估补偿与积分分离PID相结合的供热系统控制策略。首先,设计了供水温度控制系统的Smith预估补偿器,以降低热惰性因素对控制性能的影响;其次,给出了积分分离策略,用于消除静态误差;最后,将Smith预估补偿器与积分分离PID在PLC控制系统中进行部署调试,并进行实践研究。实践证明,Smith预估补偿与积分分离PID相结合的控制策略能最大限度地减弱大时延对供热系统的影响,有效提升系统的控制精度与控制性能。

基于Smith-麻雀算法PID的感应加热炉温度控制系统在轧钢中的应用

为了提高电磁感应加热炉的炉温控制精度,将Smith预估和麻雀算法(SSA)用于常规PID参数整定,克服常规PID调参工作量大的缺陷。仿真时给系统加入一个扰动,对比优化前后系统的抗干扰能力。在Matlab-Simulink中编写算法并建立仿真模型。运行仿真结果显示,经过Smith预估和麻雀算法(SSA)优化后的PID算法达到稳态所需时间减少6.33 s,控制的超调量减小28℃,当系统面对较大的干扰时,优化后的系统的响应速度更快,重新达到稳态时间更短。

基于增益自适应Smith预估器的鲁棒AQM拥塞控制算法

根据Lyapunov渐近稳定定理,提出了一种基于增益自适应Sm ith预估器的鲁棒主动队列管理(AQM)拥塞控制算法(GAS-PI).该算法结构简单,具有良好的鲁棒性和网络控制性能,同时克服了大时滞给队列稳定性造成的不利影响.仿真结果表明:采用GAS-PI算法,对于限制系统振荡超调量的作用非常明显,同时能使网络具有更快的响应速度及更平稳的队列———在HTTP扰动和负载变动较大的情况下,算法使得缓存队列迅速收敛到稳定值;当网络时延增大时,算法能使网络的动态性能依然保持良好.

暖通空调系统基于SMITH预估自校正控制算法

目前暖通空调控制系统中普遍存在运行效率低下、能耗浪费严重的现象,主要原因在于暖通系统本身具有时变、时滞等非线性特性,使得传统的控制方法无法取得良好的控制性能。如何克服暖通空调系统时变和时滞特性所带来的不利影响,是提高暖通空调系统控制回路性能的重要途径之一。本文设计了一种基于SMITH预估的自校正控制算法,首先通过在线辨识包含时滞参数在内的暖通空调对象模型,进而采用SMITH预估器对时滞进行补偿,而SMITH预估器中的PI控制器则用于提高鲁棒性,并实现控制器参数的实时更新。仿真结果表明该算法性能要优于传统的控制方法。

一种基于Smith预估器的主动队列管理(AQM)拥塞控制算法

有效的拥塞控制机制是保证Internet稳定运行的关键因素之一,网络拥塞控制系统本质上是一个时滞系统,传输时延是网络拥塞控制必须考虑的一个重要因素.本文应用Smith预估控制原理,在进行适当模型拟合处理的基础上,提出了一种基于Smith预估器的主动队列管理(AQM)算法(AQMAlgorithmbasedonsmithpredictor算法,简称Smith-PI),新算法结构简单,易于配置,具有良好的鲁棒性和网络控制性能,同时克服了大时滞给队列稳定性造成的不利影响。通过仿真表明,采用Smith-PI算法,对于限制系统振荡超调量的作用非常明显,同时能使网络具有更快的响应速度及更平稳的队列,而当网络时延增大时,算法能使网络的动态性能依然保持良好,使得缓存队列迅速收敛到稳定值。

Smith预估模糊PID控制算法及其在温度控制中的应用

温度作为温室环境中重要的指标之一,其所具有的时滞性和强非线性制约着温室大棚温度自动控制系统的智能化发展。针对该问题,本文对温室大棚中温度参数的特征值进行深入研究,提出了Smith预估器与模糊PID控制器相结合的控制策略,以此构建数学模型,并在MATLAB/Simulink环境下进行控制策略仿真,验证该控制器在大棚温度控制中的优越性。