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蒸发过程的解耦控制仿真实验平台 总被引:1,自引:0,他引:1
蒸发过程的强制循环蒸发系统是一个多变量且回路间存在较强耦合的非线性系统,单纯的采用常规PID控制不能满足工业要求.为了从工程角度验证非线性自适应解耦PID控制算法在强制循环蒸发系统的应用,开发了蒸发过程的解耦控制分布式仿真实验平台.该实验平台是由智能控制计算机、DCS系统、模拟现场的对象计算机、仪表与执行机构的虚拟装置以及底层控制回路组成.平台之间的通讯主要是通过OPC技术和DDE协议来实现.实验结果验证了该解耦控制算法应用于强制循环蒸发系统的可行性和有效性. 相似文献
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对一类多变量非线性系统提出了直接自适应模糊预测控制方法,此方法首先对被控对象提出了线性时变子模型加非线性子模型的预测模型,然后直接利用模糊系统设计预测控制器,并基于时变增益自适应律对控制器中的未知向量和逼近误差估计值进行自适应调整。证明了此方法可使跟踪误差收敛到原点的一个邻域内,仿真结果验证了此方法的有效性。 相似文献
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针对多变量非线性系统的控制问题,提出了一种具有良好控制效果的模糊预测控制方法。首先采用快速聚类法和递推最小二乘法辨识得到非线性系统的T-S模型,然后对系统进行线性化,并基于线性化的模型设计模糊广义预测控制器并对非线性对象进行在线自适应控制。对一个带时延的强耦合二变量非线性对象进行仿真,结果表明对于具有时变性的非线性系统,该方法具有很好的控制效果。 相似文献
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针对广义学习模型提出了基于PID结构的零极点配置解耦控制算法.广义学习模型由一个线性时变子模型和一个非线性学习模型组成,其中线性时变子模型的参数采用最小二乘方法进行辨识,非线性学习模型由RBF神经元网络近似.通过引入补偿多项式,使得闭环系统的零极点可任意配置,极大的改善了闭环系统的动态性能.在进行控制器参数选择时,PID结构部分参数可根据常规PID控制器选取,零极点配置部分参数可根据系统期望零极点选取.最后,通过对电弧炉电极调节系统的仿真,验证了控制器的有效性. 相似文献
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神经网络自适应广义预测解耦控制器的设计 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种神经网络补偿自适应广义预测解耦控制方案,即用神经网络逼近通道间的耦合、非线性及未建模动态,且采用了改进RLS辨识算法及用后能改善辨识效果,从而增进自适应控制的精度与鲁棒性,能解决参数不确定的非线性多变量耦合问题,给出了该算法的实现原理及步骤。理论分析和仿真结果表明,该方案是有效的。 相似文献
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Multivariable PI Type Generalized Predictive Control 总被引:4,自引:1,他引:3
《系统工程与电子技术(英文版)》1998,(2)
1.INTRODUCTIONTilegelleralizedPredictivecontrolorGPC(Clarkeetal,1987)hasgainedwidespreadac('('1)tall('cillilldllstryaswellasinacademia.Experimentalstudiesandpracticalapplicationshave(lelllollstratedtherobustnessofthecontroller.Exceptformuchaworkdealtwithsillgle-illplltsillgle-output(SISO)linearsystems,peoplealsoextendedGPCtomulti-inputllnllti-olltput(MIMO)linearsystem.Kinnaert(1989)proposedthemultivariableGPCbasedoilt,lleCARIMAmodel.Inanote,Scattolini(1992)presentedtheclosed-lo… 相似文献
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多变量系统预测函数解耦控制 总被引:5,自引:0,他引:5
提出一种新的多变量系统预测函数解耦控制(PFC)算法。该算法将多变量系统的PFC分散为若干单变量系统的PFC,使参数设计和算法求解大为简化。此外,利用该算法可得到一个解析的控制量计算方程,控制器参数均可离线计算,因此在线时算法简单、计算量小,可用于解决复杂的耦合控制问题。仿真结果表明了该算法的有效性和可行性。 相似文献
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基于支持向量机的自修复飞行控制及仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多输入多输出非线性耦合系统的控制问题,提出一种多输入多输出函数的支持向量机回归方法和一种基于支持向量机的逆控制方法。采用该回归算法对多输入多输出非线性耦合系统的逆系统进行辨识,再与原系统复合而成为一个伪线性系统,就可完成对非线性耦合系统的线性化解耦系统,最后设计相应的PID控制器以获得优良的动、静态特性与抗干扰能力。对一个两输入两输出非线性耦合系统的仿真结果表明该逆控制方法是一种较神经网络逆控制方法更为有效的控制律重构方法。Abstract: An algorithm of SVMs regressing to a multivariable inputs and multivariable outputs (MIMO) function and a inverse control based on SVMs were proposed for controlling MIMO nonlinear correlative systems. The inverse system of MIMO nonlinear correlative system was identified by MIMO SVMs regressing algorithm. The original system connected with the inverse system will become linear and irrelated. PID controller will be designed to improve the dynamic and static capability of the system. Simulation results show that SVMs inverse control is a more valid way of control reconfiguration than BP neural networks. 相似文献