基于失配补偿Smith-RBF神经网络的 主蒸汽压力控制技术

针对燃气发电锅炉主蒸汽压力控制系统对象的大滞后、不确定性和煤气扰动大的特点,设计了一种基于失配补偿Smith预估及RBF神经网络的控制方案。利用RBF神经网络的在线学习能力整定常规PID的参数,并通过失配补偿Smith预估控制器对系统中存在的纯滞后进行补偿,有效解决了火力发电锅炉主蒸汽压力对象动态特性模型失配及纯滞后的问题。通过仿真研究及实际应用表明:该控制方法对于火力发电锅炉主蒸汽压力控制具有很好的稳定性和抗干扰能力。     

Smith预估控制器算式的改进

Smith预估器是一种重要的控制系统结构,可以应用于纯滞后补偿控制。本文介绍一种精确、可用的Smith预估控制器算式,这种算式由PID模块与Smith预估模块组成。PID模块算式与G(s)模块算式由虚拟零阶保持器z变换来拟合,G(s)e-τs模块算式由虚拟一阶保持器z变换来拟合。e-τs单元由具有双指针的循环器构成。这种算式具有很高的拟合精度。     

监控AGC系统的智能PID控制策略

为了解决带有纯滞后的监控AGC系统的控制问题,提出了基于RBF神经网络的PID控制器与Smith预估器相结合的智能PID控制系统,并对传统监控AGC、应用Smith预估器的监控AGC及应用智能PID控制的监控AGC系统进行了仿真.结果表明,应用智能PID控制的监控AGC系统收敛速度明显加快,适应能力与鲁棒性比常规PD控制要好.     

基于C＋＋Builder的三容液位系统的Smith预估控制

三容器液位控制系统具有典型的滞后特性,用常规的PID难以达到精确的控制效果,提出了基于三容器数学模型的Smith预估补偿控制算法,并用C Builder对其进行实验仿真.仿真结果表明Smith预估补偿控制比常规的PID控制具有调节时间短、超调量小、鲁棒性好等优点.     

磁粉制动轮转胶印机放卷张力的研究与仿真

研究了轮转胶印机放卷张力控制问题。针对放卷张力常规PID控制动态性能不高问题,在分析放卷受力基础上,推导了磁粉制动器的数学模型,利用Simulink仿真软件建立了Smith预估补偿模型,对磁粉制动器纯滞后进行补偿。仿真结果表明,Smith预估补偿PID控制系统阶跃响应上升时间为1.56 s、超调量为10.2%、调节时间为4.2 s。采用Smith预估补偿克服稳定性差、响应慢的不足,提高了系统控制品质,为纸带放卷张力在印刷中控制提供了理论依据。     

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。     

磨机系统的大纯滞后及磨机的史密斯预估补偿控制系统的研究

本文分析了磨机系统存在的大纯滞后时间,提出了磨机控制系统解决大纯滞后的方法,制定了开路粉磨系统Smith预估补偿流量控制系统的框图,推导出了Smith预估器的算式,拟定了计算机实现Smith预估补偿控制的方案。     

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.     

模糊PID-Smith智能控制器的设计

针对大滞后的控制系统,研究了模糊PID-Smith智能控制方法.该控制方法将模糊PID与改进型Smith预估控制方案相结合,利用Smith预估算法克服纯滞后,利用模糊PID控制来提高系统的鲁棒性.通过Matlab仿真研究,表明该控制器具有良好的稳定性,对于大时间滞后的系统是一种实用而简便的控制方法.     

Study of improved gray predictive PID control algorithm

According to these characteristics of the movement of the special platform servo, a new improved grey predictive PID control algorithm was proposed based on the grey predictive PID, and then the algorithm was simulated by MATLAB. As a result that it can improve the response speed and stability of the system, and meet the demand of the system.     

Study of improved gray predictive PID control algorithm

According to these characteristics of the movement of the special platform servo,a new improved grey predictive PID control algorithm was proposed based on the grey predictive PID,and then the algorithm was simulated by MATLAB.As a result that it can improve the response speed and stability of the system,and meet the demand of the system.     

RBF网络自整定PID控制在网络化控制系统中的应用

文章针对网络化控制系统普遍存在的时延问题,介绍了一种基于径向基函数神经网络自整定PID的控制策略.在Matlab/Simulink环境下搭建了基于TrueTime工具箱的网络控制系统的仿真平台.仿真结果表明:与常规PID控制相比,神经网络自整定PID控制算法可有效地提高系统的鲁棒性和自适应性,且此方法易于实现,便于工程...     

基于改进型RBF神经网络多变量系统的PID控制

针对工业控制中多输入多输出非线性时变系统,提出了基于改进型RBF神经网络的智能PID控制方法.采用最近邻聚类算法在线构造RBF神经网络辨识器并在线辨识被控对象,对PID控制器参数进行在线调整,实现了多变量非线性时变系统的解耦控制.仿真结果表明,控制器能根据系统运行状态获得对应于某种最优控制规律下的PID参数,解耦后的系统具有较好的动态和静态性能,与常规RBF神经网络PID控制方法相比,该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并且具备较强的自适应性和鲁棒性.     

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.     

基于改进型史密斯补偿控制的煤泥水絮凝剂添加自动控制系统仿真研究

对于大滞后和非线性的煤泥水絮凝剂自动添加系统来说,常规PID控制效果不佳。根据控制系统的要求,分别采用改进型Smith控制算法和常规PID控制算法进行了计算机仿真,仿真结果表明改进型Smith控制优于常规PID算法,为现场改进提供了理论支撑。     

基于补偿模糊神经网络的BLDCM伺服控制

为了实现无刷直流电机(BLDCM)位置伺服系统的高精度位置跟踪控制,针对系统多变量、非线性、强耦合、时变的特点,提出了一种基于补偿模糊神经网络控制器(CFNNC)的设计方法.该控制器将补偿模糊逻辑和神经网络相结合,引入了模糊神经元,使网络既能适当调整输入、输出模糊隶属函数,又能借助于补偿逻辑算法动态地优化模糊推理,大大提高了网络的容错性、稳定性和训练速度.仿真和在DSP控制系统上的实验结果表明,采用补偿模糊神经网络控制器,系统响应快、精度高、鲁棒性强,动态特性明显优于传统PID控制.