一种多变量系统鲁棒稳定性分析方法

本文基于特征轨迹方法,提出一种参数不确定多变量系统鲁棒稳定性分析方法,并得出相应的鲁棒稳定性判据。该方法与其它多变量频域鲁棒稳定性分析方法相比,具有计算量小、保守性少等优点。     

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。     

多变量模糊预测控制在板形板厚综合系统中的应用

针对板形板厚综合系统,提出一种基于遗传算法的多变量模糊预测控制新方法,该方法通过模糊预测来建立多变量系统的模糊模型,给出了辨识参数。同时,利用遗传算法优化控制,仿真结果表明该方法是有效的。     

基于神经网络的多变量非线性系统的广义预测控制

为了使广义预测控制的思想成功应用于多变量非线性系统,用神经网络对其进行开环解耦得到单变量非线性系统后,采用一种复合多层前馈神经网络结构作为单变量非线性系统预测模型,利用递推最小二乘法和Davidon最小二乘法作为在线学习算法,建立了一种适合多变量非线性系统的自校正广义预测控制器。     

最佳系统的设计

本文将单回路控制系统中典型最佳调节过程的定义扩充到多变量系统。用预补偿思路和根轨迹校正技术设计了一个简单的多变量控制系统，以说明多变量典型最佳控制系统的设计思想和方法。文章还指出，并非所有控制系统都要求符合典型最佳标准，判定液位控制系统的性能应采用ＩＡＥ准则。     

航空发动机线性二次型最优控制

随着控制变量的增多,航空发动机已由单变量对象发展为多变量对象。在多变量反馈控制系统设计方法中,线性二次型最优控制方法由于具有无穷大的幅值裕度和大于60°的相位裕度而倍受人们的关注。在Matlab下以建立的模型作为被控对象,针对发动机在飞行包线范围内动态参数变化大、不确定因素显著的情况,提出了一种基于优化理论的最优控制方法。设计出的LQR控制器具有性能优良、控制能量合理的优点。通过线性仿真和非线性硬件在回路模拟试验,均验证了按此方法设计的控制器具有良好的性能。     

神经网络解耦控制系统的分析

本文基于神经网络的理论研究提出了一种新的神经网络解耦控制方法，该方法以被控对象的一组实测数据作为样本，训练出用神经网络描述的逆动力学模型，并将它作为解耦控制器投入到控制系统中．对某二元精馏塔控制的仿真结果表明该方法是切实可行的．     

啤酒发酵过程的建模仿真与控制

针对啤酒发酵过程的特点,建立了数学模型,设计了多变量温度控制系统,并提出一种面向工业过程的多变量时滞系统仿真方法。该控制系统已在自行研制的AUTO－2000集散控制系统中实现,并成功用于安徽圣泉啤酒厂的啤酒发酵温度控制,现场运行情况表明,系统可靠性高,适应性强,有效提高了啤酒的质量和产量,取得了每年1千多万元的经济效益。     

一种带有可测干扰的多变量自校正解耦控制器的研究

最近,在多变量自校正控制中,人们把研究的重点从时间延时相同的系统转移到了时间延时不同的系统,在这方面 woiovich(1976)起到了重要的作用。本文把koivo(1980)提出的多变量自校正控制器推广到了具有任意交互阵的情况并且假设系统为最小相位系统,提出了如何消除可测干扰以及选择加权阵的具体方法。     

多变量系统调节器参数的优化设计

对多变量有耦合控制器优化的问题,遗传算法是一个强有力的求优算法．文中基于遗传算法,以温控系统的多通道PI调节器参数设计为例,设计的PI调节器使系统性能指标有较大提高．设计方法通用性强、工程性强．能够较好地避免局部最优．多变量系统的参数优化设计是有效的所设计的．