具有纯滞后的多变量对象控制策略研究

针对具有纯滞后特性多变量被控对象的特点，综合运用Ｓｍｉｔｈ预估控制、多变量解耦控制和最优控制，设计了相应的微机控制系统，将工业锅炉燃烧控制结果与常规ＰＩＤ控制以及自适应控制结果进行比较，该系统具有响应速度快、控制精确、无超调、稳定性好、抗干扰能力强等特点，具有重大节能意义和工程实用价值     

可变纯滞后时变系统模型参考自适应预估控制

基于Smith预估控制和参数最优化理论,提出了可变纯滞后时变系统的模型参考自适应预估控制(MRAPC)。MRAPC由自适应预估器,自适应过程模型,自适应机构及常规控制器所组成。它大大地减少了系统中时变参数和可变纯滞后的影响,控制性能明显地强于Smith预估控制。其后给出的仿真结果证实了MRAPC的有效性。     

纯滞后对象的进化模糊控制

针对传统Smith预估控制的缺点,提出了Smith-Evolutionary Fuzzy控制,并设计了进化模糊控制器,仿真结果说明由于进化 算法的加入,Smith-Evolutionary Fuzzy控制既能对纯滞后有很好的补偿,又能对时变系统进行了有效控制。     

滞后系统的控制方法

本文对滞后系统的控制方法进行了研究，阐述了纯滞后对控制系统的危害性并介绍了几种控制方法。     

一种具有大纯滞后系统的自适应Smith控制方法

运用李雅普诺夫稳定性原理,设计了自适应预估器,提出了一种大滞后系统的自适应Smith预估控制方法。它有效的克服了Smith预估控制方法对被控对象数学模型要求精确的主要弱点,能够应用于一些参数易变且变动较大的工业对象,特别是对大纯滞后且滞后时间变动大的工业对象能获得很好的效果。数字仿真结果令人满意。     

纯滞后对象的观测补偿器控制方案

本文讨论了三种用于纯滞后过程的观测补偿器控制方案。第一种方案与Smith预估补偿方案进行了比较,表明它具有实施方便、对于对象模型参数的变化不灵敏以及稳定性较好等优点。第二种方案与前馈控制相类似,通过合适的观测补偿器参数的选择,可以完全补偿可测干扰的影响。第三种方案综合了前两种方案的优点,它不仅有良好的稳定性,而且有较强的适应能力。数字仿真的结果表明这类观测补偿器控制方案还可适用于对象是时变或者非线性的系统。     

纯滞后对象的直接补偿外模控制器

提出了一种适用于纯滞后对象的外模控制器,将外部模型输出与系统实际输出之差经滤波后直接补偿控制信号。标称系统的动态性能由外部模型和补偿器来保证;系统的鲁棒性能和抗干扰能力则由滤波器来保证,二者可以解析设计,仿真结果表明,这种外模控制器具有良好的动态性能和抗干扰能力,鲁棒性能优于Ｓｍｉｔｈ预估控制,而且设计简单、方便。     

纯滞后对象的神经网络辨识及自适应控制

提出了一种针对纯滞后对象的神经网络及控制结构，在神经控制器的线训练中，引入了反向传播的预测误差信号，并采用基于Ｋａｌｍａｎ滤波的学习算法分别训练用于辨识的神经网络及神经控制器。     

纯滞后对象的神经网络辨识及自适应控制

提出了一种针对纯滞后对象的神经网络及控制结构。在神经控制器的在线训练中,引入了反向传播的预测误差信号,并采用基于Ｋａｌｍａｎ滤波的学习算法分别训练用于辨识的神经网络及神经控制器。给出了具体的理论推证及运行机理分析。仿真结果表明,这种控制方案对纯滞后线性、非线性动态对象均能获得满意的控制效果。     

具有大纯滞后系统控制算法的研究

针对具有大纯滞后的系统,分析了Dahlin算法和Smith预估算法的原理,讨论了两者内在联系。经分析发现,在特定条件下,它们是完全等价的,都对纯滞后系统有补偿作用,并通过数字仿真证实了这一点。     

时滞系统控制算法分析及仿真

在大多数自动化控制过程中,被控对象具有不同程度的延迟,不能及时反映系统所受的扰动.这种情况对系统的控制极为不利,会产生较大的超调,降低系统的稳定性.针对纯滞后系统的特点,对这类系统的补偿方案进行了详细介绍:PID算法、Smith预估补偿算法和Dahlin控制算法.同时以Smith预估补偿算法为例,在不同的参数下,利用MATLAB的Simulink工具箱对Smith预估控制系统的特性进行仿真,并分析其稳定性条件.结果表明,在模型匹配的情况下,此种算法具有很好的稳定性和鲁棒性,可以明显的加速调节过程,提高控制质量.     

一种多变量大滞后系统解耦设计方法

本文基于对角矩阵法和Ｓｍｉｔｈ预估器，提出了一种多变量大滞后系统的解耦控制设计方法。     

基于时滞补偿的气动系统位置控制仿真

为解决气动系统在控制过程中出现的时滞性、非线性性和外部干扰等问题,提出了一种基于时滞补偿的模糊比例-积分-微分(proportion integration differentiation, PID)控制的策略。首先,分析气动系统的工作原理,建立气动系统的机理模型。其次,针对气动系统存在的时滞特性,在Smith预估器的结构中引入干扰观测器,并使用改进的Smith预估器来补偿系统的纯滞后环节。最后,为提高位置控制精度,设计了具有自整定能力的模糊PID控制器。仿真结果表明,改进的Smith预估器与模糊PID控制相结合的策略能够保证系统的稳定输出,提高系统的抗干扰能力和鲁棒性。     

不确定时滞系统的自适应支持向量机Smith预估控制

针对不确定时滞系统提出了一种自适应支持向量机Smith预估控制新方法．首先采用支持向量机对被控对象进行建模,然后设计了一个自适应支持向量机Smith智能预估器,解决了传统Smith预估控制需要预先知道被控对象精确数学模型的问题,克服了基于神经网络的Smith预估控制的不足．仿真实验结果表明,自适应支持向量机Smith预估控制方法充分利用了支持向量机的非线性映射能力,在被控对象数学模型未知的情况下对不确定时滞对象进行控制,具有良好的控制品质,特别是当对象特性发生变化时,还具有良好的适应性。     

全数字高性能模型参考自适应控制直流调速系统

提出了一种采用模型参考自适应控制的高性能直流调速系统。为了实现宽范围调速，克服低速时电流断续的非线性影响，采用了主回路中串联可关断可控硅的方法，整个系统由８０３１单片机组成，实现了全数字化、具有成本低，可靠性高，易于实现等特点。实验结果表明：系统能获得良好的静、动态性能，可满足高性能调速指标的要求。     

单自由度时滞系统振动主动控制

对单自由度时滞系统主动控制的最优控制方法和变结构控制方法进行了研究,给出了反馈增益的稳定性条件和最大时滞量的解析确定方法,并采用移相技术进行时滞补偿．算例结果显示,移相技术能够较好地对系统中的时滞进行补偿,时滞补偿变结构控制方法的控制效果优于时滞补偿最优控制方法．     

一类有广泛适用性的综合控制算法

将闭环极点配置、史密斯予估和自适应控制策略有机地结合起来，提出了一类单、多变量自校正史实习期予估综合控制算法。并用数字仿真进行了验证。     

预测控制在时变负载泵控马达电液伺服系统中的应用

实现了预测控制在泵控马达电液伺服系统的自适应控制中的应用,并在负载时变的条件下,做了该系统的实验研究.将预测控制和模型参考算法在实时控制中综合起来,提出了模型参考预测控制新方法.系统的阶跃响应试验和时变负载下的跟踪试验表明,此算法在控制精度和控制的鲁棒性方面均取得令人满意的效果。