基于强酸当量的pH自适应内模控制

针对pH中和反应过程强烈的非线性和时变性的特点,提出了自适应内模控制方案。该方案结合了非线性内模控制、自适应机制和强酸当量(SAE)的概念。基于弱酸-强碱中和反应系统的数学模型,推导了pH过程内模自适应控制器。仿真实验表明,由该方法设计的pH过程控制系统具有较好的设定值跟踪性能,对负载扰动和模型误差具有较好的鲁棒性,并且针对弱酸-强碱设计的系统也适用于强酸-强碱系统。

一种数据驱动的Ⅱ型T-S模糊建模方法

现场采集的数据不可避免地包含一些诸如噪声干扰之类的不确定性,由数据驱动建立的模型需要具备较强的处理不确定因素影响的能力.在以往文献的Ⅰ型T-S模糊建模方法的基础上,提出了一种基于数据驱动的Ⅱ型T-S模糊建模方法.其过程是通过分析采集的数据样本计算得到不确定因素的影响程度,在Ⅰ型T-S模糊模型的基础上,前件参数上采用Ⅱ型的模糊集来代替Ⅰ型的模糊集,后件参数上则采用I型模糊集来代替数值,由此拓展得到Ⅱ型T-S模糊模型.最后通过pH中和反应过程对所提出的方法进行仿真验证.仿真结果表明,该方法建立的模型能更好地处理不确定因素的影响,取得更高的准确度.