混沌优化Smith预估补偿器

一个控制系统的Smith预估补偿器参数如果选取不精确可能会导致控制器失效,针对这一问题,提出一种在线混沌优化Smith预估补偿器参数的方法.首先通过混沌映射对被控对象的阶跃响应曲线进行数学辨识得到其传递函数,然后依据辨识出的数学模型进行离线PID参数优化.当模型变化时,控制器可以自适应调节参数.此方法具有被控对象自动识别、系统针对性强、可以在线滚动优化等优点.分别以低阶和高阶数学模型为被控对象进行仿真,仿真结果表明,控制器具有较强的跟踪能力和鲁棒性.     

基于Fminsearch的时滞系统Dahlin控制方法研究

针对以温度过程为代表的时滞系统中存在输出超调大、稳定性差的控制问题,提出了一种基于无约束非线性规划函数的Dahlin控制方法。先利用无约束非线性规划函数Fminsearch对被控对象模型参数进行辨识,得到被控对象模型参数,再通过Dahlin算法将系统闭环传递函数设计成纯延迟环节加一阶惯性环节的形式,从而可以得到满足被控系统闭环响应的控制器。仿真结果表明:通过设计Dahlin控制器并与传统PID及Smith预估控制对比,系统超调量及稳态误差得到了很好的控制,且具有很好的鲁棒性。     

压缩机排气压力控制系统数学模型的建立

通过对制冷测试系统涡旋压缩机排气口压力的控制,介绍了获取被控对象数学模型的一种实用、简单的系统辨识方法．根据阶跃响应与脉冲响应之间的关系,通过实验得到阶跃响应数据和脉冲响应曲线．最终在频域范围内,利用控制系统计算机辅助设计语言ＭＡＴＬＡＢ获得被控对象的数学模型     

电液位置伺服系统模型辨识及其控制方法

利用xPC半实物仿真技术和MATLAB系统辨识工具箱,以阶跃信号和液压缸位移为输入输出量,辨识得到电液位置伺服实验台的数学模型。以模型为控制对象设计一种由PID控制和模糊控制组成的复合控制器。控制器中引入积分因子和自调整修正因子,对修正因子模糊数模型采用在线插值运算;采用模糊切换来保证2种控制的平稳过渡,模糊切换的执行区域可通过设定其隶属函数的形状参数加以确定。半实物仿真结果表明：复合控制方法消除了模糊控制的稳态误差,提高了PID控制的响应速度,改善了电液位置伺服系统的综合性能,对被控对象参数（负载质量）变化有很强的适应能力。     

网络控制系统仿真平台的设计与实现

基于MATLAB、NS2、Visual C ,采用软件组件设计思想,设计并实现了网络控制系统实时仿真平台NCS-RS(NCS-RealTime Simulation).NCS-RS主要包括Simulink控制器/被控对象模块、MATLAB数据接口模块、Visual C 网络接口模块以及NS2网络仿真模块,既发挥了NS2的网络仿真优势,又利用了MATLAB强大的控制系统仿真功能,很好的实现了对网络控制系统的实时仿真.最后,在仿真平台上进行了倒立摆网络控制系统的仿真实验,并分析了时延对控制品质和稳定性的影响.     

基于力控和MATLAB的IPC模式过程仿真培训系统

给出了一种基于单台计算机的智能控制仿真培训系统的开发模式.该系统以力控组态软件Force Control作为图形用户界面(GUI)开发平台,采用MATLAB构造实际被控对象模型,并通过DDE技术实现了力控组态软件与MATLAB之间的实时数据通信.此仿真培训系统的开发方法适用于小型精细化工过程操作培训仿真器的开发,给仿真培训系统的开发研究带来便利.     

比例因子对模糊控制器动态性能的影响

影响模糊控制器动态性能的因素有多方面 ,如模糊控制规则、模糊推理和模糊判决方法等 ,其中比例因子 (量化因子 )对其动态性能有较大的影响 为了探讨各因子的影响 ,通过Matlab仿真语言对由二阶被控对象构成的模糊控制系统进行了仿真研究 方法是预先选定一组理想的参数 (包括被控对象参数和比例因子 ) ,分别改变比例因子 ,观察系统在阶跃信号作用下的响应 最后根据实验结果得出 :三个比例因子对模糊控制器动态性能的影响各不相同 同时提出了模糊控制器设计过程中比例因子的选择原则及注意事项     

基于大时滞特性预估补偿的模型辨识及模糊控制方法

对具有大迟延特性的对象采用径向基神经网络辨识其预测控制模型,在不需要知道被控对象的精确物理解析数学模型,也不需要知道对象的脉冲激励响应模型和阶跃激励响应模型的情况下,可以实现对系统响应特性的在线辨识.采用分级模糊建模的思想,设计一种分级模糊控制器,可以极大地减小模糊规则基的规模,在分级模糊控制器的设计中,采用共生进化遗传算法对参数寻优,提高了进化速度.仿真试验证明,该方法的效果很好.     

一种温度对象参数辨识方法及仿真研究

对象参数辨识是高精度温度智能控制的关键技术之一.介绍一种在阶跃激励条件下,利用系统响应曲线上等间隔三组测量数据来识别被控对象参数的方法,推导出了参数辨识的计算公式及公式应用判断条件.通过计算机仿真实验,获得了辨识对象参数的阈值取值范围,结果显示即使在较强噪音情况下,仅对采样信号使用平均值滤波,就可获得满意的参数识别精度.     

基于模拟退火算法的数字PID控制器参数整定的研究

研究将模拟退火算法用于数字PID控制器参数的整定中,以误差平方和最小为目标函数对具体对象进行了系统阶跃响应的分析、设计及仿真研究,得到了较好的控制效果,表明模拟退火算法用于数字PID控制器参数的整定具有一定的研究价值.     

基于多模型切换的智能控制研究

针对实际对象在不同工况下的模型参数突变 ,提出了基于多模型切换的智能控制方法 .应用自适应模型库算法来建立多个模型而无需被控对象的先验知识 .在系统运行过程中 ,由常规自适应模型和重新赋初值自适应模型在线自动地建立多个模型及相应的控制器 .在每个采样时刻根据性能评价函数来选择最佳控制器 .证明了该算法能够保证闭环系统的稳定性和跟踪误差的渐近收敛性 .仿真结果表明 ,本文所提出的方法使系统的动态响应品质得到了明显的改善 .     

Smith预估算法在计算机控制系统中的应用

Smith预估控制是一种对被控对象的纯滞后补偿,在工业过程中有着比较广泛的应用。在传统Smith预估算法的理论基础上,采用Smith预估器与PID控制器相结合的方法,推导出相应的控制算法,利用实验室现有的硬件设备,确定控制方案,搭建计算机控制系统。被控对象为电加热管,其对象特性可以通过阶跃响应曲线测得。通过NI公司的LabVIEW软件平台,实现控制算法的软件编制以及相应的控制界面的设计。     

基于ADAMS/CAR和模糊控制的汽车VDC仿真分析

在ADAMS/CAR中建立汽车整车模型,利用MATLAB模糊控制编辑器建立了模糊控制规则及模糊控制隶属度函数,并应用MATLAB/SIMULINK对汽车系统模型进行模糊控制仿真,达到验证基于模糊控制的汽车主动控制系统性能的目的.通过完成汽车双移线测试和角阶跃输入测试,得到汽车主动控制系统的仿真结果,仿真结果表明:具有模糊控制系统的汽车主动控制系统在测试中具有优越的躲避障碍物、主动恢复汽车稳定性的特点.     

基于BP神经网络对时滞系统的模型参数辨识仿真

主要研究了基于BP神经网络对时滞系统的参数辨识,分析了两种辨识结构和两种建模方法,对系统被控对象的建模采用了神经网络正模型,辨识结构为串-并联型.考虑加强BP网络的泛化能力,用随机数据去训练网络,然后得到训练后的权值,给一个阶跃信号,利用交叉两点法,从而得到时滞系统的特征参数.通过仿真,基于BP网络对时滞系统的参数辨识是有效的.     

基于BP神经网络的船舶航向智能PID控制研究

针对船舶航向控制非线性的特性,以船舶航向运动一阶KT模型为研究对象,设计了基于BP神经网络的自整定PID算法航向控制器。将传统PID与BP神经网络结合,对被控对象由BP神经网络进行辨识,给出PID控制参数,由PID控制算法进行控制并优化收敛速度。根据真实渡轮船舶特征参数,利用MATLAB/Simulink仿真软件建立船舶航向运动控制系统模型。仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制系统超调小、鲁棒性好,可长时间稳定工作,几乎无稳态误差,控制算法的实用性以及动态控制系统的优越性得到验证。     

基于数据的MATLAB系统辨识工具箱模型识别

系统辨识是研究建立系统数学模型的理论与方法.从实测的系统输入输出数据或其他数据,用数值的手段重构系统数学模型的办法称为系统辨识.在实际应用中,可以采用许多方法从给定的系统响应数据,如时域响应中的输入和输出数据或频域响应的频率、幅值与相位数据等拟合出系统的传递函数模型,但由于这样的拟合有时解不唯一或效果较差,故一般不对连续系统数学模型进行直接辨识,而更多地对离散系统模型进行辨识.MATLAB的系统辨识工具箱中提出了各种各样的系统辨识函数.在介绍了系统辨识的基本理论和方法的基础上,利用Matlab仿真工具箱对给定实例进行仿真分析.通过仿真结果比较可见,两种方法都能够与实验对象有较好的拟合,而近似最优4阶辅助变量法所得模型拟合精度高于最小二乘法所得模型.     

基于虚拟参考迭代整定方法的永磁同步电机优化重复控制

针对永磁同步电机控制系统,运用虚拟参考迭代整定方法,在被控对象模型和周期信号特征未知的情况下,通过一次闭环响应实验数据直接优化整定控制器参数,通过仿真结果表明,该方法提高了系统的快速性。     

高纯度分馏塔的建模及其非线性控制

以高纯度分馏塔为对象,研究其建模及控制策略.以变参数线性(LPV)动态模型结构为基础,分别对多项式权重和高斯权重进行改进.采用带约束的多项式权重,构造拉格朗日函数进行参数寻优,避免LPV模型增益符号的错误;将高斯函数改进为分段形式,使其能够应用于工作点非均匀分布的系统.分馏塔产品纯度输出拟合和阶跃响应曲线对比结果显示,基于上述2种权重函数的LPV模型均能够较好地拟合系统输出,最优匹配率达到74%以上,并符合实际对象阶跃响应特征.基于所建LPV模型设计非线性内模PID控制器,给出工作点上局部线性模型及控制器参数关系式,采用与辨识LPV模型时相同的方法对局部控制参数进行插值计算.仿真控制结果显示该方法能够有效地将2个输出控制在设定范围内,且具有参数整定简便,抗干扰性强的优点.     

控制系统对象分式模型辨识的一种方法

本文提出了一种利用阶跃响应数据辨识控制系统对象非降阶分式模型的方法。该方法不经过求S传函的中间步骤 ,而直接得到离散控制系统对象Z传函分式模型 ,并进而能得到连续控制系统对象S传函分式模型     

基于改进遗传算法的数字PID参数整定

提出了一种改进遗传算法整定数字PID参数,对所得的参数在Matlab下进行了仿真,并以89C51单片机为控制器对二阶被控对象进行了实验。仿真与实验结果表明,该方法比简单遗传算法收敛速度更快,收敛过程更平稳;所得参数对被控对象阶跃响应控制效果优良,使被控对象的输出能快速、稳定、准确地跟随输入信号。