控制输入约束下非线性系统输出反馈容错控制

针对一类非线性系统的执行器增益故障,在考虑控制输入幅值约束下,研究了故障系统的主动容错控制策略。利用静态输出反馈控制策略,基于Lyapunov理论和线性矩阵不等式技术给出了重构容错控制器的递推设计方法,确保故障闭环系统在满足给定控制输入幅值约束下的鲁棒稳定性,并具有与无故障正常系统接近的其他优化控制性能。仿真算例表明了本文容错设计策略的有效性。

基于Youla参数化的动态随机系统最小误差熵控制(英文)

针对具有随机干扰的动态系统,提出一种最小误差熵控制方法。基本思想是应用Youla参数化公式构建具有闭环稳定性的反馈控制策略。其中Renyis熵被作为跟踪误差信息以测度闭环系统的不确定性,Youla参数被优化以使闭环系统误差熵最小,且一个仿真实例也表明了所提算法的有效性。

复杂工业过程运行的混合智能优化控制方法

工业过程运行的优化控制的目标是将反应产品在加工过程中的质量、效率、消耗的工艺指标控制在目标值范围内.由于复杂工业过程的工艺指标难于在线测量且与控制回路输出之间的动态特性具有强非线性、强耦合、难以用精确模型描述、随生产边界条件变化而变化的综合复杂性,因此,难以采用已有优化控制方法,运行控制只能采用人工设定的控制方式.由于人工控制不能及时准确地随运行工况调整设定值,难以将工艺指标控制在目标值范围内,甚至造成故障工况.本文提出了根据运行工况实时调整控制回路设定值,通过控制系统跟踪调整后的设定值,将工艺指标控制在目标值范围内的过程优化运行的混合智能控制方法.该方法由控制回路预设定模型、前馈补偿与反馈补偿器、工艺指标预报模型、故障工况诊断和容错控制器组成.在某选矿厂22台竖炉组成的焙烧过程的应用案例,证明了所提出方法的有效性.

网络信息模式下复杂工业过程建模与控制

在现代工业控制中,过程控制是一历史较为久远的分支.几十年来,工业过程控制取得了惊人的发展,无论是在传统工业过程改造中,还是在大规模的结构复杂的工业生产过程中,过程控制对于提高产品质量以及节省能源等均起着十分重要的作用.随着现代工业生产的发展,分布控制系统、现场总线等技术的广泛应用和信息网络的建立,

自适应量子交叉克隆选择算法

为克服传统克隆选择算法易于陷入局部最优的缺点,提出了自适应量子交叉免疫算法。自适应量子交叉算子在算法演化初期通过高适配度抗体对低适配度抗体的影响,加速收敛过程,而在算法演化后期,利用低适配度抗体对高适配度抗体的扰动,增加算法跳出局部最优的概率。对旅行商问题、单目标和多目标孔群加工路径优化问题所做的计算,结果表明:自适应量子克隆选择算法能有效平衡全局搜索和局部挖掘能力,在收敛速度和稳定性上优于同类克隆选择算法和其他启发式算法。