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。     

一种抗干扰的改进型Smith预估控制器

针对已有的各种改进型Smith控制器抗干扰能力差,以及基本型Smith控制器需要精确辨识被控对象的传递函数和滞后时间的缺点,提出了一种抗干扰的改进型Smith预估控制算法。当系统受到较大的随机振荡干扰时,它可以使系统输出的方差较小。它不需要辨识被控对象的滞后时间,容许辨识对象有一定的误差。通过simulink仿真研究,验证了这种控制器的效果。该控制算法解决了Smith控制器实用化的关键问题,在化工、炼油和制药等过程控制方面有应用前景。     

时滞大惯性对象随动性能的改善

以时滞大惯性加热炉为被控对象,通过试验建模得到对象模型参数,应用Siemens S7-300自整定调节器和结构控制语言SCL构建Smith预估控制系统.研究常规单回路系统、常规Smith预估系统以及增益自适应Smith预估系统在时滞大惯性对象情况下的随动响应性能.实际运行表明,增益自适应Smith预估系统控制质量明显提高,尤其在对象参数与预估器参数失配后,能够有效地改善系统的随动响应和鲁棒性.     

预估式变参数PID控制算法的研究

以半导体厂芯片生产车间洁净室温度控制系统为应用背景,给出了预估式变参数PID控制算法.这种实用新算法的调节时间接近于Smith补偿算法,但在被控对象的数学模型不精确时,仍有较好的控制效果.     

改进型模型参考自适应Smith预估控制算法在合成氨中的应用

本文提出的改进型模型参考自适应预估控制算法是克服大时滞、有扰动及被控过程参数时变的有效新型算法。理论分析及对合成氨H_2/N_2控制的计算机仿真结果表明,该法在抗干扰能力及鲁棒性方面优于当前其它的自适应Smith预估控制算法。     

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.     

纯滞后系统算法设计与仿真研究

在当被控对象与模型失配情况下,Smith预估控制往往难以达到满意的效果。针对具有此种情况的纯滞后工业过程,提出了一种内模控制设计方法;通过仿真结果表明,内模控制能克服被控对象增益和时间常数变化对控制性能的影响,有较强的鲁棒性和抗干扰能力。     

基于改进Smith预估补偿及自适应Fuzzy-PID控制的NCS研究

在具有网络时延和被控对象自身时延的网络控制系统中,针对传统Smith预估补偿器需要被控对象的精确数学模型,对传统Smith预估补偿器进行改进,提出在预估器主反馈通道上加入一阶惯性滤波环节,用于解决被控对象与预估器模型参数失配问题。同时引入自适应Fuzzy-PID控制器作为系统控制策略,设计了系统结构并进行了仿真研究。仿真结果表明改进后的系统能获得更好的动态性能和适应性能。     

一种改进的自适应Smith预估器

传统的Smith预估器是基于被控对象的精确数学模型而设计的,对于缺乏精确数学模型且参数时变的大时滞系统,常规的Smith预估控制规则就很难获得令人满意的控制效果。文章在一种增益自适应Smith预估补偿器的基础上,利用信号的相关性分析技术中的平均幅度差函数,实时调整预估器的滞后时间;仿真表明,该算法具有较好的性能,加强了Smith预估器抗干扰能力,改善了参数时变的大时滞系统的鲁棒性。     

一种基于改进的模糊Smith控制主动队列管理算法

针对网络中传输延时给拥塞控制带来不利影响,而现有算法过于依赖精确模型的弱点,提出将模糊控制与改进的Smith预估补偿相结合的设计用于与TCP连接的主动队列管理算法.通过改进的Smith预估补偿器对时延进行预估补偿,使得对TCP的拥塞控制更加及时;而模糊控制器无需被控对象的精确数学模型即能实现良好的控制,可以克服Smith预估补偿依赖精确模型的缺点.两者的结合对于时滞网络的控制可以达到优势互补的作用.最后通过仿真验证了方法的有效性.     

滞后不确定系统控制

滞后不确定性系统是石油、化工、电力、冶金、制药、酿造等工业生产中广泛存在的一类复杂过程。其控制一直是困扰着自动控制和计算机应用专业的难题。本文分别叙述了 Smith预估补偿控制 ,变结构控制、鲁棒控制、预测控制等方法的发展与现状及趋势。     

时滞网络预测PI控制算法鲁棒稳定性分析

针对网络中存在的时滞给主动队列管理算法性能带来的不利影响,将Smith预估补偿器与达林算法相结合,提出了一种预测PI控制算法,既利用Smith预估器克服了大时滞给系统性能带来的影响,也减少了控制器参数整定数量.利用控制理论分析了该算法中Smith预估模型与实际对象模型分别存在增益、时间常数和时延失配情况下系统的鲁棒稳定性,并分别给出了保持系统稳定的失配参数条件.理论分析表明,通过适当选择期望闭环传递函数时间常数和预估模型参数,可以使系统获得较强鲁棒性和较快响应速度.仿真试验验证了理论分析的正确性.     

基于Elman网络补偿模型的Smith预测控制

研究基于Elman网络补偿模型的Smith预测控制问题.采用互补建模方法对被控对象进行建模,其中机理模型反映被控对象的主要工作规律和运行趋势,但不可避免地存在一定的模型误差;通过Elman网络拟合机理模型的模拟误差,并对其进行补偿.实验结果表明,基于Elman网络补偿模型的Smith预测控制充分利用了神经网络的非线性拟合能力,只要对纯滞后环节精确建模,就可以完全抵消该环节对控制品质及系统稳定性的不利影响.该方法使得Smith预测控制可以用于模型不易精确确定的系统.     

一类大时滞过程的内模预测控制

基于内模预测控制结构 ,讨论了一类大时滞过程内模控制系统的设计方法与步骤。通过对 2种常用过程模型的实例设计与仿真 ,研究了各参数不匹配时系统的动态特性 ,给出了如何合理调整可实现因子参数的方法 ,使模型失配时 ,系统具有满意的动态特性。仿真研究表明 ,大时滞过程的内模控制具有一定的鲁棒性 ,且结构简单、易于设计与调试 ,从而有一定的应用价值。     

预测补偿动态矩阵控制在电加热炉中的应用

针对电加热炉多变量系统存在大惯性、慢时变、非线性及交叉耦合严重等特点，提出采用基于非参数模型的动态矩阵控制方法，并用预测补偿的思想进行解耦设计，使解耦设计大为简化。实时控制表明这种算法对多变量系统是有效的。     

大纯滞后系统研究与应用

大纯滞后系统是过程控制中常见的系统 ,采用传统控制难以获得满意的控制效果 .目前有效的控制方法主要有Smith控制、模糊控制等 .本文在对Smith控制、模糊控制进行分析的基础上 ,提出了基于预测函数控制的大纯滞后系统 .以上的分析研究均在JX 30 0XDCS中投入实际应用 ,取得实际应用效果     

基于MATLAB的洁霉素温度控制系统的仿真设计

发酵过程温度控制系统是典型的纯滞后系统,采用常规PID控制存在较明显的超调和较长的调节时间。采用Smith预估控制实现发酵温度过程控制,以洁霉素发酵温度控制系统为例,用MATLAB进行仿真设计,从仿真结果上可以看出,采用Smith预估控制能取得满意的控制效果。     

工业锅炉汽包水位系统智能调节研究

针对工业锅炉中具有较复杂动态特性的汽包水位系统,提出了用广义预测控制算法对锅炉汽包水位控制的一种有效方法。该方法是预测控制技术的一个非常重要的分支,将这种算法用于锅炉汽包水位控制的仿真研究表明,该控制方案表现出良好的控制品质并能适应被控对象参数的变化,具有较强的鲁棒性和自适应能力。它明显优于传统的 PID 控制。     

蒸汽发生器几种水位控制方法的对比与分析

在所建立的U型管蒸汽发生器动态数学模型基础上，研究和分析了蒸汽发生器水位的动态特性．根据这些特性设计了蒸汽发生器串级PID水位控制、前馈—反馈水位控制、Smith水位预估补偿控制3种控制系统，并进行了控制系统仿真研究，结果显示3种控制系统都有较好的控制能力，有各自的特点．研究结果对于U型管蒸汽发生器的水位控制系统设计具有一定的指导意义．     

基于PSO算法的HVAC系统LSSVM预测控制

针对暖通空调(HVAC)系统,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的预测控制方法。该方法利用LSSVM建立HVAC系统预测模型并预测系统的输出值,引入输出反馈和偏差校正以克服模型失配等因素引起的预测误差,以此构造加权预测控制性能指标。由PSO算法滚动优化得到系统的最优控制量。利用该控制方法对一个HVAC系统进行仿真实验,结果表明该方法具有较好的控制效果。