基于多模型切换的多变量直接自适应控制器

当系统参数发生跳变时,为了解决系统暂态响应变差的问题,提出一种基于多模型切换的多变量直接自适应控制器·该控制器由多个参数已知的固定模型和2个自适应模型构成,多个固定参数控制器模型可由系统参数模型通过映射直接得到,并且和邻域一起完全覆盖控制器参数模型集·不但消除了稳态误差,而且实现了解耦控制·最后给出全局收敛性分析·仿真结果表明暂态响应和解耦效果得到了提高·     

多模型自适应PID解耦控制器

对于一类非线性、强耦合、离散时间系统,提出了基于多模型的多变量自适应PID解耦控制策略,取消了系统平衡点参数已知的条件.控制策略包括一个完全自适应PID解耦控制器,一个参数重赋值自适应PID解耦控制器,多个参数固定PID解耦控制器和一个切换机制.理论分析表明,通过合理地选择切换函数,自适应PID控制器保证系统BIBO稳定,参数重赋值自适应PID控制器和参数固定PID控制器改善系统性能.     

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，本所提出的方法使系统的动态响应品质得到了明显的改善．     

基于学习的自校正控制算法

提出了一种基于学习的自校正控制算法 ,算法中包含一个自适应模型和多个固定模型 ,每一个模型都有一个相对应的控制器 .在每一采样时刻 ,将当前时段内具有最小预测误差的模型对应的控制器的输出作为控制输入 .在该算法中 ,自适应模型和自适应控制器的作用是确保闭环系统的稳定性和输出跟踪误差的渐近收敛性 ,而固定模型和固定控制器的作用是当被控对象的参数发生变化时 ,在自适应模型的参数估计收敛之前 ,暂时担当控制器的角色 ,以改善闭环系统的暂态响应 .证明了闭环系统的稳定性和输出跟踪误差的渐近收敛性 .仿真结果表明算法的有效性     

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 .     

基于动态优化的多模型广义预测控制器设计

针对工业控制过程中广泛存在系统参数突变的问题,将多模型切换的广义预测控制器引至动态优化策略下的分层式控制系统中,设计了基于动态优化的多模型广义预测控制器.该模型预测控制结构以获取最大经济效益为目标,上层结构对经济目标函数进行动态优化,得到使经济利益最大的关键变量设定值;下层结构中MPC层采用多模型广义预测控制器代替传统单模型广义预测控制器追踪上层得到的设定值,即采用多个固定模型和自适应模型并行辨识系统的动态特性,提高系统暂态性能和模型参数跳变时系统的调节能力;底层为PID控制器用于抑制过程中的扰动.通过仿真验证了该方法的可行性和有效性.     

模型参考自适应解耦控制研究

针对多输入、多输出耦合对象的参数在一定范围内变化的情况，研究了解耦控制与自适应控制问题，通过建立系统的参考模型，提出了按参数自适应律自动调整解耦网络和调节器参数的设计方法，对参数可变的２个输入２个输出的耦合对象进行了自适应解耦控制设计与控制系统计算机仿真，仿真结果表明，解耦网络和调节器参数固定时系统运行失控，实现参数自适应调整后系统运行正常。     

模型参考自适应解耦控制研究

针对多输入，多输出耦合对象的参数在一定范围内变化的情况，研究了解耦控制与自适应控制问题，通过建立系统的参考模型，提出了按参数自适应律自动调整解耦网络和调节器参数的设计方法，对参数可变的２个输入２个输出的耦合对象进行了自适应解耦控制设计与控制系统计算机仿真，仿真结果表明，解耦网络和调节器能数固定时系统运行失控，实现参数自适应调整后系统运行正常。     

一种多变量自适应解耦控制器的鲁棒性与暂态性分析

提出了一种新型的开环自适应解耦控制器。该控制算法将简化解耦原理应用于自适应系统，可实现静态解耦和动态近似解耦，给出了当系统存在有界扰动、未建模动态和解耦残差时的鲁棒性分析。利用动态补偿和按区域极点配置两种方法，得到了可以提高鲁棒解耦算法暂态性的一些初步结果。     

基于变论域模糊控制的高旋弹姿态控制算法

针对高速旋转弹姿态控制系统存在的模型不确定、非线性、强耦合等问题,提出了基于变论域模糊控制的参数自适应姿态控制算法. 在建立姿态控制模型并通过前置反馈补偿方法对俯仰偏航通道进行解耦的基础上,利用变论域模糊控制器对姿态闭环反馈控制系统参数进行在线自适应整定. 仿真结果表明:变论域模糊控制器能有效改善闭环反馈控制系统的动态响应特性,减小弹体参数时变对控制器性能的影响,提高其适应性.      

单元机组协调系统的多模型自适应解耦控制

针对火电单元机组被控对象多变量、强耦合及模型参数随负荷显著变化的特点,提出一种基于多模型自适应解耦控制的协调控制策略.采用多个固定模型和2个自适应模型并行辨识机组对象的动态特性,在每个采样时刻基于切换性能指标选出最优的局部模型作为当前模型,并据此设计解耦控制器,从而实现全工况运行的自适应控制.同时对多模型控制系统的全局稳定性进行了证明.通过对300MW亚临界直流燃煤机组协调控制系统的仿真表明:该控制策略对负荷变化适应快,且可获得良好的动、静态解耦控制效果.     

两电机同步系统的神经网络控制

在对两台感应电机同步系统模型分析的基础上,依据同步系统的结构特点和控制要求,结合人工神经网络的非线性映射、自适应、自学习等能力,提出一种新的基于神经网络的两电机同步系统控制方案,其中神经网络控制器由基于RBF网络整定的自适应PID控制器和神经元解耦补偿器两部分组成.两个自适应PID控制器分别对速度控制回路和张力控制回路进行自适应控制,使系统具有更强的适应能力、更好的实时性和鲁棒性;神经元解耦补偿器综合两控制回路的耦合作用,通过训练网络权值,补偿各回路之间的耦合影响,实现速度和张力的解耦.试验结果表明:采用神经网络控制方法可以实现两电机同步系统中速度和张力的解耦控制,系统具有良好的动静态性能.     

基于DRNN的三电机变频调速系统参数PID控制研究

三电机变频调速系统是一个多输入多输出、非线性、耦合的系统。针对电流跟踪型感应电机系统,以解析式的方式建立其数学模型。采用基于对角递归DRNN神经网络的自整定PID控制器,结合自适应神经元解耦补偿器的解耦控制技术,设计三电机变频调速系统神经网络控制器。基于S7-300 PLC控制平台进行实际的试验,结果表明,该方法能够根据外界环境信息变化获得最佳PID调节参数,较好的实现了速度和张力的解耦控制,系统具有良好的动静态性能和抗干扰能力。提出的方法满足了许多工业控制场合的需要,具有良好应用前景。     

卷绕张力控制器的三种设计方法及性能分析

给出了高速纺丝机卷绕张力控制器的三种设计方法:变参数PI控制、神经元自适应PID控制及神经元自适应PSD控制。对三种控制方法下系统的性能进行了对比,表明三种控制方法均具有较好的控制性能,其中神经元自适应PSD控制器设计简单,具有很强的自学习、自适应能力,是一种很好的张力控制方法。     

基于学习的自校正控制算法

提出了一种基于学习的自校正控制算法,算法中包含一个自适应模型和多个固定模型,每一个模型都有一个相对应的控制器,在每一采样时刻,将当前时段内具有最小预测误差的模型对应的控制器的输出作为控制输入。在该算法中,自适应模型和自适应控制器的作用是确保闭环系统的稳定性和输出跟踪误差的渐近收敛性,而固定模型和固定控制器的作用是当被控对象的参数发生稳定性和输出跟踪误差的渐近收敛性,而固定模型和固定控制器的作用是当     

不确定参数分数阶Lorenz混沌系统的混合函数投影同步

针对不确定参数的分数阶混沌系统的同步问题,提出了一种自适应混合函数投影同步设计方案．基于分数阶系统稳定性理论,设计自适应控制器和参数更新律,实现分数阶Lorenz混沌系统的混合函数投影同步,并完成对响应系统所有不确定参数的辨识．数值仿真验证了该控制器和参数更新规则的有效性和正确性．     

预期动态法在四水箱液位控制中的应用

针对实际生产中常见的双输入双输出过程,基于单位反馈闭环控制结构,根据前馈补偿的思想设计全解耦控制器矩阵,结合二自由度PID/PI预期动态法(DDE)鲁棒性强的特性,设计PID/PI解耦控制方案.同时,对于实际中常见的加性和乘性不确定性干扰,分析了控制系统保证鲁棒稳定性的充要条件,给出了基于谱半径判据的判定方法.本文借助...