一种新的多变量自校正解耦控制器的研究

在解决不相同时间延时的多变量自校正控制问题中,任意交互阵起了重要的作用,但在实际中,交互阵是不容易求得的。本文提出一种当交互阵为对角时的多变量自校正解耦控制器的设计方法。本文把Koivo(1980)推广到了不同时间延迟的系统,并且对加权阵进行了合理的选择。从仿真图形来看,本方法具有良好的解耦特性。     

多变量系统自校正控制的研究

本文基于模型跟踪的思想,推导、分析多变量自校正调节器和控制器,得到有关结论。提出变权多变量自校正控制器。给出一种克服多变量自校正控制器输出对参考输入跟踪偏差的方法和一种克服递推最小二乘法P(t)阵不稳定的简单方法。大量仿真表明了上述结果的有效性。     

全解耦的多变量自校正控制

本文在 Koivo 建立的多变量自校正控制基础上,给出了描述系统动态的CARMA 模型。并将它化为 V 规范多变量耦合系统,然后进行解耦,从而提出一种新的多变量全解耦自校正控制(MFDSTC)策略。仿真结果表明,本文提出的解耦策略是可行的。文章还指出,这种解耦策略也适应于非最小相位系统。     

多变量自校正控制器的确定收敛性分析

对多变量自校正控制器进行了确定收敛性分析。首次表明:即使自校正算法应用于非最小相位系统,只要合适地选择加权阵,则输入输出向量有界,广义输出跟踪误差向量趋于零。     

多变量广义自校正解耦控制器及其应用

本文将自校正控制的最优控制策略同零极点配置的经典控制策略结合起来,提出了多变量广义自校正解耦控制器,实现了自适应解耦控制。提出了在线校正加权阵和不加积分作用消除稳态误差的新方法,并将该控制器应用于多变量电加热炉,实时控制结果表明本文提出的控制器的性能优于Koivo的自校正控制器的性能。     

一类多变量系统广义极点配置自校正控制器

本文针对一类所谓P规范型多变量系统提出了一种广义极点配置自校正控制器。该控制器可以处理系统中各通道之间延时不相等的情况。它可以跟踪系统的参考输入并且可以使系统有希望的闭环响应特性。同时还可以实现解耦自适应控制和消除静态误差。     

多变量自校正调节器算法的改进

介绍了把谱分解方法推广应用于多变量自校正调节器的算法，即为使系统的平方性能指标达最小，寻求闭环传递矩阵最佳人母阵Ｄｃ（Ｚ）时，运用谱分解方法，不仅避免通常采用的求解Ｒｉｃｃａｔｉ方程的途径，而且计算过程更为简捷，使之更有利于实际应用。     

大口径宽带数字延时相控阵天线

不同于窄带相控阵天线,空间色散和时间色散是大口径宽带相控阵天线需要解决的2个主要问题。文章采用了子阵加数字延时滤波器的整体结构设计,把大口径阵列划分为很多个较小口径的子阵,并采用传统窄带相控阵天线加权方法,完成子阵的波束合成;子阵间的波束合成,则采用数字延时滤波器实现。在介绍了子阵划分方式的基础上,对延时滤波器的时域设计方法进行了阐述和分析。通过延时滤波器仿真,证明了滤波器设计方法的正确性;通过系统方向图仿真,证明了子阵加数字延时滤波器的设计方法,克服了空间色散和时间色散问题。     

多变量解耦自校正控制器

本文首先从系统模型结构着手,结合自校正控制和解耦控制在控制目标函数中引入对解耦控制的要求,提出了一种新的多变量自校正控制方法。从而使控制系统既具有渐近最优性;又具有解耦性。本文有效地解决了非最小相位系统的控制问题。最后,对高温扩散炉进行了多变量解耦自校正的实时控制,并取得了良好的控制效果。     

等延时模糊多变量系统的自适应控制

基于ＴａｋａｇｉＳｕｇｅｎｏ模型（ＴＳ模型）推导出等延时模糊多变量系统输出的预测模型，提出了等延时模糊多变量系统的自适应控制算法，并简要讨论了闭环系统的稳定性     

具有极点配置的多变量自校正前馈解耦控制器

提出了一种具有极点配置的多变量自校正解耦控制器。该控制器适用于具有任意未知或变延时结构的多变量随机系统。本文采用显式算法,避免了在线解多项式矩阵方程。在一定的假设条件下,证明了该算法即使在开环不稳定和非最小相位情况下仍具有稳定性和收敛性。     

串级时滞系统最优预报自校正鲁棒控制算法

本文提出了一种适用于串级时滞系统的极点配置最优预测鲁棒自校正控制算法,它能消除闭环特征方程中的时滞项,有效地提高了系统的稳定性及抗干扰能力,具有经典串级系统难以达到的优越性能。     

一种自校正前馈控制器及其全局收敛性分析——用于具有任意交互矩阵的随机多变量系统

使用系统的交互矩阵并将广义最小方差控制律和前馈控制结合起来提出自校正前馈控制器。该控制器采用轻微修改的最小二乘估计,不仅能控制具有任意交互矩阵的随机多变量系统而且可以对可测干扰实现动静态补偿。本文还证明了该算法具有全面收敛特性。     

一种多变量大滞后系统解耦设计方法

本文基于对角矩阵法和Ｓｍｉｔｈ预估器，提出了一种多变量大滞后系统的解耦控制设计方法。     

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...     

含对象脉冲序列模型辨识智能PID参数自整定

提出了一种新的在线ＰＩＤ参数自整定方法，在对象辨识中，引进了非参数的离散脉冲序列模型，并推导出一组闭环情况下的辨识公式，它适合于大纯滞后和各种阶次的复杂对象，很好地解决了大纯滞后的辨识问题，文中还把仿真技术引进实时控制中，设计出一种实用的，具有一定智能性的自整定方法，实时控制实验证明此方法是正确和有效的。