不确定性系统的控制策略及其与实现相关的软件技术

在实际工业现场，控制系统的复杂性不仅表现在结构上．更多的是表现在信息关系的不确定性和复杂程度上，对这类被控对象进行有效控制的关键是选取适合的控制策略．基于对控制策略的分析对比。建议采用仿人智能控制策略，利用广义控制论模型实现对不确定性复杂对象的控制．为强化管控一体化功能。文章对一类复杂系统工程实现的软件系统构架也作了讨论，并给出了一个应用实例．     

一类不确定性复杂系统的智能控制

针对不确定性复杂对象特性，基于控制策略的比较，提出用智能控制策略和采用仿人智能控制工程算法实现对不确定性复杂系统的优化控制。该算法还能对不确定性复杂关联对象实施解耦控制，控制品质好，鲁棒性强，工程实践的成功效果表明，对不确定复杂对象实施智能控制策略是明知的选择。     

仿人智能控制策略在不确定性复杂控制系统中的应用

复杂系统往往表现出不确定性,其精确的数学模型难以建立,导致常规的PID控制很难对其进行有效的控制;作者基于控制策略的对比研究,选择仿人智能控制策略实现对不确定性复杂系统的控制.文中给出了控制策略和控制算法,并详细地分析了仿人智能控制器的设计方法,最后对某复杂工业控制对象进行仿真,结果表明了该控制策略的可行性和有效性,系统动、静态品质好.     

基于仿人智能的复杂关联系统控制

由于复杂关联被控对象难以数学建模，因此在辨识，分析，综合设计和系统实现等方面与常规方法有显著的不同，特别在系统建模的思路上有别于传统数学建模方法，因此，研究复杂关联系统的控制问题在技术理论上有相当技术难度，笔者在总结复杂对象特性的基础上，提出了建立广义控制模型，用智能控制策略对其实现有效控制。文中还对控制系统的结构和控制算法作了研究，工程应用实践说明，采用建立广义控制模型，选取智能控制策略对复杂关联系统实施控制是有效和成功的。     

一类不确定性系统的控制问题

在冶金、化工、建材等行业中，大量使用工业泵、风机和工业窑炉，它们都是高耗能设备，由其组成的控制系统，其控制器控制的对象多属不确定性复杂对象。这类系统的控制不断困扰着高能耗企业的节能降耗，使能源成本大幅度上升，以致使产品推动竞争力。本文结合工程实践对这类不确定性复杂系统的对象特性、控制策略与控制算法等问题作了对比研究，并将研究结果表明用于实际工程项目。实际运行效果表明：仿人智能控制是很有效的控制手段。     

浅谈自适应智能控制系统

智能控制是近年来在控制领域中出现的新动向，它不完全依赖于被控对象的数学模型．自适应控制，能够适应较大范围系统和环境的不确定性以及信息的模糊性，为复杂系统的控制开辟了新的途径，因而这种控制方法受到控制界的广泛重视，也被广泛应用于实际的工业过程控制中，并且取得了较好的控制效果．     

基于HSIC的适应性融合控制策略

针对不确定性复杂关联系统难以采用PID控制,探讨了一种基于仿人智能的适应性融合控制策略.分析了系统的控制论特性,讨论了PID控制面临的挑战,基于仿人智能控制,研究了对复杂关联系统的适应性融合控制策略,构造了相应的控制算法.文中以某不确定性复杂关联对象控制为例,分别采用PID与适应性融合控制策略进行了仿真对比研究,实验的系统响应曲线验证了该策略的良好动静态控制品质与适应性.研究结果表明,适应性融合控制策略与控制算法是可行与合理的.     

不确定性系统控制的相关问题分析

不确定性系统控制的难点在于：在控制工程界对什么是不确定性信息及其表现形式、不确定性系统及其特性等目前并未取得共识，往往在一些含混不清的概念基础上讨论控制问题，致使对不确定性系统控制的整个研究进展缓慢。由于在实际控制工程在涉及问题面宽，作者联系实际工程实践经验，针对上述问题，主要讨论研究了不确定性信息的概念及其分类，不确定性系统的基本特征及其应采取的控制策略等。最后，作者基于成功实践的实例在文中指出，对不确定性系统控制采用智能控制策略是明智的选择。     

电磁阀测试系统综合控制研究

针对电磁阀测试系统中压力、流量等流体被控参数存在复杂、非线性、时变不确定性及一定程度的纯滞后等特点,提出了系统综合控制方案.以油介质电磁阀实验回路为原型,建立了系统数学模型,采用了智能控制综合算法来实现被控参数的精确控制.通过Matlab/Simulink进行了电液联合控制仿真,将仿真结果进行比较,验证了控制算法的有效性;将控制算法引用到电磁阀测试实验中,通过实验结果对比分析,最终确定了适合本系统的最优综合控制策略.     

一类复杂关联系统的模糊控制

以轧钢加热炉生产过程优化控制为背景，讨论一类复杂关联系统的控制问题，包括对象特征分析、控制策略选取、控制算法及特点、工程中的解耦效果对比与控制系统结构及软件实现等问题。系统实际运行效果表明，模糊智能控制算法对复杂关联系统不仅具有解耦作用而且控制效果与控制品质也是令人满意的。     

一种新的模糊自适应控制方法

针对未知的非线性不确定系统,提出了一种基于广义模糊双曲正切模型的模糊自适应控制方法·该方法采用广义模糊双曲正切模型作为未知的非线性对象的辨识器,以此为模糊自适应控制器提供参数自调整必需的梯度信息·通过与其他的辨识器比较,说明了广义模糊双曲正切模型辨识器具有辨识参数少,辨识复杂性较小,易于提高逼近精度的优点·自适应控制器的梯度算法使被控对象的输出能很好地跟踪期望输出·仿真结果表明,此控制方案对未知的非线性系统的输入有很强的自适应跟踪能力·     

Design of Model Following Variable Structure Controller for Three-axle Vehicle

An optimal control procedure is developed for thefront and rear wheels of a three-axle vehicle movingon a complex typical road based on model followingvariable structure control strategy. The acthal vehiclemay be considered as an uncertain system. Corneringstiffness of front and rear wheels and externaldisturbances are varied in a limited range. Themodel-following variable structure control method is     

不确定推理模型的火箭安全决策系统

针对火箭飞行过程和测量环境的复杂性及飞行特点的先验知识和规则的不确定性,提出了一个基于不确定推理算法的火箭安全控制方案。根据安判参数的特点,对其进行了分类,给出了专家系统知识的不确定表示和处理方法,并且结合安控决策规则和决策过程的特征,对推理控制策略进行了分析,并对冲突消解策略、搜索策略提出了相应的算法,给出了不确定匹配原则和可行度的传递方法,构建了与/或决策网和基于规则的通用不确定推理模型。实验和仿真表明该系统能迅速准确的获取火箭发射的各种警情,大大提高了火箭飞行安全控制决策的可靠性和真实性,对火箭的飞行状态进行有效的管理。     

基于RFNN的感应电动机无速度传感器矢量控制系统的研究

在无速度传感器的感应电动机控制系统中,根据经典的以及现代控制理论提出的控制策略都有一个共同问题,即控制算法的有效性很大程度上取决于模型的参数准确性．模糊神经网络则具有对不确定信息进行模糊推理的能力,这里介绍了递归模糊人工神经网络的结构和基于它实现的一个感应电动机无速度传感器矢量控制系统,并用MATLAB进行了仿真．     

基于Volterra级数模型的内模控制方法

针对一大类具有一定不确定性的非线性系统,提出基于Volterra级数模型的鲁棒内模控制器设计方法。利用局部形式的小增益定理,得到在辨识模型和实际对象模型失配的情况下,闭环系统鲁棒稳定的充分条件。对于设定点调节问题,得出闭环系统获得零稳态误差跟踪性能的充分条件。通过对一个连续搅拌反应池（CSTR）过程控制问题的仿真研究表明,应用该方法可以取得良好的控制效果。     

多维授权对象RBAC模型的设计与实现

指出授权对象的定义与维护是RBAC访问控制系统中重要的组成部分,采用传统基于角色访问控制模型难以满足对复杂授权对象的分类管理、授权与访问控制的要求.针对访问控制客体的复杂性,提出了一种分类定义与管理系统授权对象的机制,并在对原访问控制模型进行扩充和改进的基础上提出了基于角色的多维授权对象访问控制模型(MPO RBAC).     

多温区电加热炉的智能控制

具有多个温区的电加热炉是一种典型的多输入多输出被控对象，同时它具有强耦合、非线性、变参数等不利于控制的特性．针对此类热工对象，本文提出一种不依赖电炉精确数学模型的智能控制方法这种方法将各温区间的耦合关系看作一种可测干拢，从而利用前馈补偿的原理来实现各温区的解耦控制；然后，对解耦后的各温区，分别设计一个独立的智能分段控制器该智能控制系统是以一台ＰＣ机为核心实现的，在一台三个温区的平卧管式电加热炉上进行实时运行，性能测试表明，该智能控制系统具有非常好的解耦特性，同时，具有很高的控制精度．