基于鲁棒自适应预估器的电阻炉温切换控制

针对炉温设定值改变等原因引起的对象模型参数变化问题,提出了BangBang--积分切换控制器和鲁棒自适应Smith预估器.根据炉温静特性设计的切换控制器,有效减小了系统的超调和调节时间,同时降低了控制性能对设定温度变化的敏感性.自适应预估器中鲁棒项的引入,提高了预估器自适应律对纯迟延参数精度的鲁棒性.仿真结果表明,在纯迟延时间失配的情况下,鲁棒自适应Smith预估器能够保证预估误差收敛于零;在设定值大幅变化的情况下,切换控制系统的性能比PID(Proportion Integration Differ-entiation)控制更稳定.     

广义大系统的分散鲁棒镇定

针对不确定关联广义大系统的分散鲁棒镇定问题,根据广义系统在正则、无脉冲(消除脉冲模式)意义下的一种受限等价的矩阵束分解,对系统进行再次降阶,并利用线性矩阵不等式理论,分别给出不确定广义系统的鲁棒镇定、不确定关联广义大系统分散鲁棒镇定的充分条件,以及对应的状态反馈控制器的设计方法.同时也揭示了动态模式与静态模式在克服不确定性、抗干扰及消除关联项的影响等能力上的差异.     

时滞系统的一种Smith预估H∞鲁棒控制方法

提出一种基于Smith预估器的H∞ 鲁棒控制器的设计方法 .该方法用Smith预估器巧妙地将时滞过程的鲁棒性能问题转化为无时滞过程的鲁棒性能问题 ,简化了分析和综合 ,避免了时滞的分式近似 .理论分析及仿真结果表明该方法有效地克服了时滞 ,使系统的鲁棒性能得到了明显改善 .     

时滞系统的一种Smith预估H∞鲁棒控制方法

提出一种基于Smith预估器的H∞鲁棒控制器的设计方法.该方法用Smith预估器巧妙地将时滞过程的鲁棒性能问题转化为无时滞过程的鲁棒性能问题,简化了分析和综合,避免了时滞的分式近似.理论分析及仿真结果表明该方法有效地克服了时滞,使系统的鲁棒性能得到了明显改善.     

火电厂过热汽温串级PID的快速稳定优化

针对火电机组大迟延的特点,提出了一种基于鲁棒约束的串级PID(比例-积分-微分)控制器稳定域优化方法.该方法首先根据时延系统的模型得到串级PID控制器参数的稳定域,然后利用鲁棒灵敏度函数的最大值获得最优的控制器参数.通过对火电机组过热汽温串级控制系统的仿真研究,表明该方法可以快速地确定串级控制器的最优参数,为火电机组热力系统的PID控制器参数优化提供了一种简单有效的方法.     

不确定广义关联大系统的分散脉冲控制

考虑了一类不确定广义关联大系统,利用Lyapunov方法和矩阵范数性质研究了该类系统的分散脉冲控制问题.给出了一种分散鲁棒状态反馈控制器的设计,得到了系统可鲁棒镇定的不确定量的范数界.同时研究了广义关联大系统及各个孤立子系统的脉冲控制问题,给出了其闭环系统无脉冲的不确定量的范数界.最后获得了广义关联大系统及各个孤立子系统的闭环系统同时渐近稳定和无脉冲的范数界.     

呼叫中心人力资源配置鲁棒规划模型

针对现实呼叫中心中顾客到达不确定的问题,建立了基于排队论的离散流体模型,解决了考虑鲁棒性呼叫中心的人力资源配置问题.通过区间数据来表示顾客到达的不确定集,利用可调整鲁棒优化方法的思想,分析了鲁棒优化模型与确定性优化模型的关系.数值试验表明,使用可调整鲁棒参数的鲁棒优化方法减小了呼叫中心到达率不确定性给呼叫中心系统带来的影响;到达率越大,对应的最优的鲁棒参数越大,模型越保守.     

一类不确定脉冲时滞系统的指数镇定

针对一类不确定脉冲时滞系统的鲁棒控制问题,通过设计鲁棒状态反馈控制器以消除脉冲扰动和时滞对系统的影响,从而使系统稳定.为此基于Lyapunov稳定性理论,选取适当的Lyapunov函数并结合Riccati方程以及线性矩阵不等式技术,设计状态反馈控制器,使得闭环系统实现鲁棒指数稳定.通过求解线性矩阵不等式给出鲁棒控制器的设计方法,最后通过数值例子说明方法的有效性.     

带Smith预估器的模糊PID组织温度控制系统

针对激光热疗法中组织温度模型的纯滞后和大惯性,提出一种新颖的带Smith预估器的模糊PID控制系统.模糊PID控制器是由一个简单的模糊PI控制器和一个简单的模糊PD控制器并行结合而成.模糊PID控制器的增益通过解析推导与线性PID控制器的增益相联系.设计好的线性PID控制器的增益可用于在线设计模糊PID控制器.计算机仿真结果表明模糊控制系统在组织温度控制中比对应的线性PID控制系统鲁棒.     

直流变换器的区域极点配置鲁棒PID控制算法

为提高直流变换器对干扰及不确定因素的鲁棒性,提出了一种基于线性矩阵不等式(LMI)的鲁棒PID控制器算法.PID控制器的参数应用区域极点配置(RPA)的方法来整定.考虑受控系统需对干扰具有鲁棒性,将PID控制和H_∞控制相结合,以LMI形式给出H_∞PID控制器的可解性条件.设计的控制器使得闭环系统满足闭环极点分布在指定区域内以获得期望的动态特性,以及对外部噪声的抑制具有最大H_∞鲁棒性能界.此外,该控制器设计方法也可应用于参数不确定的多胞型直流变换器系统.Buck变换器的确定和不确定系统的仿真实验验证了该控制算法的正确性和有效性.     

基于Smith预估器的PCR仪时滞温控系统

为了解决聚合酶链式反应(PCR)仪温度控制中的纯滞后问题,在试验数据的基础上,基于Matlab搭建仿真模型.仿真结果表明,加入Smith预估补偿环节可以较好地解决纯滞后效应带来的积分累积问题.将仿真得到的方法移植到实际的控制中,可获得良好的控制效果.最后提出添加一个比例-积分-微分(PID)控制器的改进算法,用以解决Smith预估控制算法中鲁棒性不强的问题.     

一种鲁棒Smith预估器的设计方法

大滞后大惯性对象的控制一直是理论上得到重视但又没有得到充分解决的问题。 Ｓｍ ｉｔｈ 预估器是用于大滞后大惯性对象的有效设计方法,但是对实际过程的参数变化很敏感。为改进 Ｓｍ ｉｔｈ 预估器的鲁棒性,文章首先把 Ｓｍ ｉｔｈ 预估器系统等效成为等价的内模控制系统,在对其稳定性和动态性能分析的基础上,根据回路成形的思想,提出了一种新的 Ｓｍ ｉｔｈ 预估器的解析设计方法,所得控制器可等效成 Ｐ Ｉ Ｄ控制的形式,便于在实践中使用。理论分析和仿真计算表明,该方法能使闭环系统具有较好的动态性能和稳定性,而且鲁棒性较好     

基于PSO-PID的ABR流量控制

针对高速通信网络的拥塞问题,设计了智能PID控制器对ATM网络中的ABR速率进行实时、在线调节.引入了Smith预估补偿器来消除往返传播时延对控制造成的不利影响.采用改进的粒子群优化方法对PID控制器的参数进行调节,所设计的控制算法不依赖于网络的数学模型,克服了ABR带宽、用户数量及传播时延等不确定因素对网络性能造成的影响,并确保了带宽的公平分配及链路的充分利用.仿真结果表明,闭环系统具有良好的稳态性能及抗干扰能力,网络的服务质量得到了保证.     

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。     

积分时滞对象的一种新型复合控制策略

针对Smith预估器控制积分时滞对象时的鲁棒稳定性不强，且常值负荷扰动导致输出静差等问题，提出了一种负荷扰动补偿-预测比例积分复合控制策略．基于期望的互补灵敏度函数，反推出一个预测比例积分控制器用于稳定被控对象，并保证设定值扰动过程中的动态品质，同时设计了一个纯比例作用的负荷扰动补偿器，以消除负荷扰动对被控输出的影响．该控制策略有两个工程物理意义明确的可调参数，且参数的整定过程相对独立．仿真结果表明，在模型失配和负荷扰动存在的情况下，该系统仍可保持稳定的被控输出和光滑的控制作用，有较好的鲁棒稳定性和良好的动态调节品质．     

基于模糊控制的Smith预估器的改进研究

针对于燥系统具有不确定特性、大滞后的特点，提出了一种将模糊PID与模糊Smith预估器相结合的控制策略，实现了PID参数和Smith预估器滤波时间常数的在线整定，获得了比模糊PID控制、模糊Smith预估器控制更好的控制效果。仿真结果也证明了这一点．     

基于电加热炉温度系统的自适应模糊PID-Smith控制方法研究

针对电加热炉温度控制系统,研究了自适应模糊PID-Smith控制方法.该控制方法利用Smith预估算法克服纯滞后,利用模糊控制来提高系统的鲁棒性,利用PID控制来提高稳态精度.通过Matlab仿真研究,表明该控制器具有良好的稳定性和鲁棒性,对于大时间滞后的电加热炉温控系统是一种实用而简便的控制方法.     

纸浆浓度的模糊-Smith及PID复合控制

针对纸浆浓度控制系统具有大纯滞后和模型不确定的特性,提出了将模糊-Smith控制和PID控制相结合的控制策略,用Smith预估算法克服纯滞后,利用模糊控制来提高系统的鲁棒性,而在稳态阶段则切换为PID控制来提高控制精度.经过对纸浆浓度控制系统的仿真研究,结果表明模糊-Smith及PID复合控制既具有模糊控制较强的鲁棒性,又具有PID控制精度高的特点,尤其是在模型失配时表现出良好的稳定性和鲁棒性,对于大时间滞后系统是一种实用而简便的控制策略.     

带神经网络补偿的Smith预估极点配置自校正控制

用一个常规线性模型对被控对象进行辨识,线性模型辨识的余差用一个神经网络进行补偿,线性模型和神经网络共同构成对象的辨识模型·基于这一模型对大滞后对象提出了带神经网络补偿的Ｓｍｉｔｈ预估极点配置自校正控制和带神经网络补偿的Ｓｍｉｔｈ预估极点配置自校正ＰＩＤ控制·这些方法适用于非线性对象,具有较强的鲁棒性和较好的控制精度·