ALSTOM气化炉基准问题的控制特性分析

气化炉是洁净煤发电系统的关键设备,其控制水平直接影响到电站整体的安全和效率。针对ALSTOM能源技术中心发布的气化炉控制基准问题,从控制系统设计的角度出发,对其非线性、耦合性和抗扰性进行了定量分析。结果表明:该系统具有一定的非线性,对控制器的鲁棒设计有较高的要求;系统具有强耦合;通过广义相对扰动增益分析,获得了该气化炉系统的分散和解耦控制结构。上述分析结果对进一步设计和优化控制系统提供了有价值的参考。     

直线一级倒立摆的PID控制方法研究

直线一级倒立摆控制系统是控制理论研究的典型实验平台之一,它具有非线性、不确定性和开环不稳定性等特点.首先对直线一级倒立摆系统进行分析,建立其数学模型;其次由系统的传递函数设计出该系统的PID控制器;然后通过MATLAB仿真软件中的M模块建立其该系统的PID控制器模型;最后通过调节合适的PID参数来控制直线一级倒立摆系统的平衡性,并通过其响应曲线来验证所提出的算法和模型的正确性.     

ALSTOM气化炉的适应性非线性控制

针对ALSTOM气化炉控制基准问题,结合输入输出约束,设计了一种适应性非线性控制器。该控制器以反馈线性化的思想处理非线性,并将耦合和未知扰动等均视为外扰进行观测和补偿,从而具有结构简单,控制参数物理意义明确,强适应性和抗干扰性的特点。动态测试结果表明,基于非线性模型的适应性非线性控制,优化后的系统满足所有的控制要求;负荷从50%增加到100%时,能迅速跟踪负荷变化,并对于煤质扰动具有一定的适应性。     

基于RBF神经网络的非线性磁悬浮系统控制

磁悬浮系统是一个典型的不确定、非线性系统.由于磁悬浮系统的复杂性很难建立精确的数学模型,采用RBF神经网络(RBFNN)对非线性磁悬浮系统进行辨识,再根据神经网络自适应控制原理设计了非线性磁悬浮系统的神经网络自适应状态反馈控制器与自适应PID控制器,并利用MATLAB进行了仿真.仿真结果表明,神经网络自适应控制能很好地控制本磁悬浮系统;神经网络自适应控制器对于此非线性磁悬浮系统位置具有良好的控制效果,该控制系统具有较好的稳态特性和控制特性.     

ALSTOM气化炉的适应性非线性控制

针对ALSTOM气化炉控制基准问题,结合输入输出约束,设计了一种适应性非线性控制器。该控制器以反馈线性化的思想处理非线性,并将耦合和未知扰动等均视为外扰进行观测和补偿,从而具有结构简单,控制参数物理意义明确,强适应性和抗干扰性的特点。动态测试结果表明,基于非线性模型的适应性非线性控制,优化后的系统满足所有的控制要求;负荷从50%增加到100%时,能迅速跟踪负荷变化,并对于煤质扰动具有一定的适应性。     

我国暖通空调自动控制系统的现状与发展分析

暖通空调的自动控制系统可以进行多次输入和输出,其运行过程中呈现出非线性的特点,具有一定的时变性,在对自动控制系统的流量进行有效地控制中,一般都会采用智能化的解耦控制方法。该文通过分析暖通空调的神经网络的解耦控制步骤,分析暖通空调自动控制系统的现状,根据暖通空调自动控制系统的非线性和时变性特点,设计了神经网络的解耦控制流程。这套解耦控制流程已经被应用于自动控制系统的控制中,该控制方法具有时效性和安全性特点,能够保证供暖的稳定性,实现了供冷气的均匀性。     

基于神经网络的非线性系统在线自校正控制及其应用

利用神经网络给出了设计非线性控制系统自适应控制的方法,主要包括基于神经网络的非线性系统的在线直接自校正和满足局部能控一般非线性系统的神经网络自校正控制,从研究结果可以看出,由于神经网络的权系数的可调性以及神经网络对非线性的逼近性,利用神经网络所设计的自适应（或自校正）控制器,其闭环控制系统具有良好的动态与静态响应特性,所提供控制器都可在线实现。     

基于数字控制技术的高速导弹舵机控制系统设计与研究

本文针对某型号导弹舵机控制的高性能要求,设计了一套数字伺服控制系统,同时分析了其结构组成、控制方案、软硬件设计等问题;该系统以数字芯片DsPIC30F5011为主控制芯片,以永磁直流电机作为伺服电机,以传统PID算法和模糊PID算法相结合为控制策略;实验结果表明,该控制系统快速、稳定,具有很高的准确性和实时性,该系统可以作为某型号高速导弹舵机控制系统。     

基于神经网络的非线性系统在线自校正控制及其应用

利用神经网络给出了设计非线性控制系统自适应控制器的方法,主要包括基于神经网络的非线性系统的在线直接自校正和间接自校正控制和满足局部能控一般非线性系统的神经网络自校正控制。从研究结果可以看出,由于神经网络的权系数的可调性以及神经网络对非线性的逼近性,利用神经网络所设计的自适应（或自校正）控制器,其闭环控制系统具有良好的动态与静态响应特性。所提供的控制器都可在线实现     

基于单片机的非线性量化因子模糊控制器设计

在分析非线性量化因子基本原理的基础上,设计了基于单片机的非线性量化因子模糊控制器。该控制器通过键盘可实现参数调整．在系统对象或结构发生变化时具有较高的适应性。将其用于加热炉控制系统．实验表明该控制器可以提高系统的控制精度和响应时间。     

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。     

ALSTOM气化炉的分散PID控制

针对ALSTOM气化炉的非线性、多变量动态特性,提出了2种基于常规PID控制器的气化炉多变量控制方案.方案1首先通过相对增益矩阵分析法确定气化炉输入变量与输出变量之间的关联程度,然后确定多变量控制方案;而方案2是对国外学者提出的一种不能满足全部测试要求的方案的改进.对2种控制方案进行了详细的多工况仿真测试,测试结果表明:方案1只要在适当放宽煤量改变速率限制的情况下,不仅可以满足ALSTOM气化炉的基准测试要求,而且各项控制指标均优于方案2;方案2能严格满足各项基准测试要求,但系统总的动态控制品质逊于方案1.与许多复杂控制算法如模型预测控制不同,控制方案基于常规PID控制,便于工程实现,对工业应用具有更好的指导意义.     

基于PROFINET网络的加热炉模糊自整定PID控制

高温持久试验机加热电炉是一个双输入双输出的立式加热电炉。针对该加热电炉的大时滞、非线性、强耦合等特点,研究了模糊自整定PID控制算法,并在Profinet网络下,西门子硬件平台上完成了对加热电炉的温度有效控制,实现了双输入双输出系统的解耦控制,且能较快地达到稳态,获得较好的控制品质。     

旋流器分级过程的智能控制

旋流器分级过程是二输入三输出系统,难以采用精确的数学模型描述,且存在强耦合、强非线性、边界条件变化频繁等特性.针对上述情况,提出了旋流器分级过程智能控制方法.该方法将建模与控制相集成,将PI控制、模糊控制与规则推理相结合,实现了基于模糊控制算法的泵池液位与旋流器给矿压力串级均匀控制,基于规则推理的异常液位控制,渣浆泵转...     

啤酒发酵温度多变量解耦控制算法

针对工业过程中常见的多变量时滞输入输出系统,基于常规PID控制和Smith补偿控制算法在处理大时滞、强耦合、多变量、不确定性对象的控制时效果不好的情况,提出了一种多变量解耦控制器的设计方法,该方法以控制器或者补偿器来消除系统各输入输出间的相互耦合和关联,是解决多变量控制问题的有效工具。用该方法针对多变量强耦合的啤酒发酵温度控制系统进行了设计和仿真研究,仿真结果证明了该方法的有效性。     

机器人的伺服控制

本文研究了机器人伺服控制系统,指出软伺服控制方式是机器人控制的主要方式。文中阐述了DD机器人的技术关键。推导了三自由度小型机器人的运动方程,讨论了实现其控制的出发点,提出了用于进行控制的以计算机系统为核心的伺服系统,着重分析了F/V电路的组成及工作状态。     

船舶拖缆作业时的循线航行和定点定位控制

针对拖缆作业船舶在进行循线航行和定点定位时受到的海洋环境力和拖缆拉力,建立了船舶、拖缆和拖体三者之间耦合的运动数学模型.因其控制系统具有较强的非线性,单独使用模糊控制效果不够理想,所以设计了Fuzzy-PID(Proportion Integration Differentiation)合成控制器.该控制器包含3个模块:大误差切换至Fuzzy控制模块;小误差切换至Fuzzy-I控制模块;微误差切换至Fuzzy-PID控制模块.仿真给出了船舶在扰动情况下循线拖曳时的拖体轨迹,并通过定点定位控制验证了该控制器具有更强的抗干扰性和鲁棒性,能够实现较高精度的定位控制.     

基于ADAMS-MATLAB联合仿真的液压活套多变量解耦控制

对于具有非线性、强耦合、不确定特性的液压活套系统的多变量控制一直是轧制控制领域的难点问题,为了进一步提高热连轧带钢的控制品质,首先利用ADAMS建立了液压活套虚拟样机模型,然后利用M ATLAB设计了一种基于互不相关解耦策略的液压活套迭代学习控制系统,利用ADAM S/Sub模块与M ATLAB/Simulink接口得到联合仿真模型.基于此模型,对传统PID控制系统与所设计的控制系统进行了仿真研究,仿真结果表明所设计的控制系统可以更好地减弱活套张力与高度系统的耦合作用,使活套控制系统获得更好的控制效果.     

工业过程智能优化控制半实物仿真实验平台

工业生产过程具有多变量、强耦合、强非线性和不确定性等特点,使得生产现场难以对自动化系统及相应的优化控制软件进行充分调试和实验.针对这一问题,提出了由生产过程控制系统和虚拟过程控制对象组成的工业过程分布式半实物仿真实验平台,为研究开发专有智能优化控制系统提供有效的工业验证环境.制定了在平台之上开发专有系统的相关规则,采用PID控制回路进行了平台测试,最后应用热轧带钢层流冷却智能优化系统对平台进行了验证,实验结果表明实验平台的有效性.