用改进的NLJ方法辨识闭环系统的模型参数及滤波器设计

详细介绍了PID控制系统过程模型参数的闭环辨识、滤波器的设计、IMC设计、实时数据的处理及实时曲线的显示和比较，以实现系统动态过程的优化控制。系统辨识的性能指标采用误差平方和，参数整定的性能指标采用绝对误差乘时间，系统的纯滞后分别用一阶、二阶不对称和二阶对称pade近似，模型参数辨识和滤波器设计采用改进的NLJ法，参数整定采用IMC整定的方法。     

电液位置伺服系统的规则自校正模糊PID控制器

介绍电液位置伺服控制系统的组成与工作原理,并利用实时工作间(RTW)的半物理仿真环境和MATLAB系统辨识工具箱,对电液位置伺服系统进行系统模型辨识及验证。提出一种规则自校正模糊PID控制器,并将其用于辨识得到的模型中,设计一种在线的模糊推理算法,使得模糊控制规则可以得到实时在线调整。仿真结果表明:基于规则自校正模糊PID控制器的电液位置伺服系统的性能得到较大改善,既具有PID控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速、适应性强的特点,保证系统具有良好的动、稳态特性。     

在线短期负荷预测方法的研究与应用

根据电力系统负荷的特性，提出了一种在线短期负荷预测方法：用“周期模型”来描述并预测负荷的周期变化分量，再用ＡＲＭＡ模型对周期模型的残差进行建模并用Ｂｏｘ—Ｊｅｎｋｉｎｓ方法进行预测．模型参数的辨识采用在线辨识算法，因而对负荷的变化特性具有较强的适应性．实践结果表明，该方法具有很好的预测效果．     

频域法辨识录象机伺服控制回路参数

针对录象机的伺服驱动系统及其ＩＣ的设计和测试问题，提出了一套基于Ｗｉｎｎｅｒ－Ｈｏｐ方程对录象机伺服控制系统进行频域在线辨识的方法。从理论上推导了伺服回路各典型元件的辨识模型，归纳和分析了伺服控制系统在不同状态下的构成，实测了磁鼓及主导轴伺服环路在ＰＡＬ和ＮＴＳＣ制式下不同状态的开环、闭环特性，采用在线频域响应法估计出磁鼓和主导轴伺服控制回路的增益及滤波器带宽参数。所得实验数据为中国设计和开发录象机提供了依据。     

时变纯延迟发动机模型的参数辨识及控制方法

航空发动机随着环境条件和工作状态的变化,其特性参数将发生很大的变化,且由于燃烧延迟等因素的存在,航空发动机可以被看作是带有一定程度的纯延迟的时变系统。而针对带有纯延迟特性的控制算法———Smith控制器,通常用于定常纯延迟系统的控制。当被控系统参数未知且时变时,Smith控制算法就不能完全补偿时变参数对系统特性所造成的影响,从而很难获得令人满意的控制效果。利用最速下降法和自动调整遗忘因子的最小二乘参数估计修正算法,分别在线辨识某涡轴发动机的延迟时间和动态模型参数,并将辨识获得的参数用于Smith控制器的自适应实时调整,进行控制算法的设计,实现涡轴发动机的实时闭环控制。仿真结果表明,该算法能够快速准确地辨识出系统参数,具有良好的跟踪性能。把该算法应用于纯延迟系统的闭环控制时,大大改善了Smith控制器的抗干扰能力,明显改善了涡轴发动机控制系统的稳定性和鲁棒性。     

基于DRNN的CMP多区压力系统解耦自适应逆控制

化学机械抛光(chemical mechanical polishing,CMP)过程中由于柔性弹性隔膜的存在使得各腔室之间压力相互耦合,从而使得多区腔室的压力控制变得复杂。针对这一耦合现象,提出了一种将基于动态回归神经网络(dynamic recurrent neural network,DRNN)在线辨识与神经元解耦和分段变参数复合控制相结合的方案。利用DRNN的非线性映射能力以及神经元的在线实时动态解耦特性,获得对象的逆模型,消除了各区之间的耦合;采用分段变参数控制策略减少了由于初始时刻逆控制模型辨识不准而带来的不利影响和系统动荡,使得整个控制系统趋于稳定。实验结果表明:该方案不仅具有很好的在线辨识和解耦能力,同时较常规定参数比例积分微分(proportional integral derivative,PID)控制还具有自适应能力强、响应速度快、超调量小以及鲁棒性好等特点。     

一类基于非平稳噪声参量估计的时变系统参数辨识

对于未知噪声时变统计特性的时变动态系统，论述了一类基于非平稳噪声参量估计的时变系统参数辨识算法．该算法包括三部分，通过在线状态估计，构造残序列模型，试图从测量信号中分离出非平稳噪声，在线估计噪声时变均值和方差，用于整个改进算法的实现．仿真例子验证了该方法的有效性．     

楼宇空调能量管理与控制系统的实时优化

针对多区域变风量空调系统,从系统的层次上综合考虑其运行特性,室内热舒适性和室内空气品质,提出了一个系统的线性量优化管理和控制方案。它采用基于物理模型的自适应在线仿夫器业预测系统的变化响应,并应用模型参数在线辨识以及模型的自校正技术,以基因遗传算法为优化方法在线优化下位机控制器的设计值,从面达到优化系统控制的目的,与传统的固定设定控制方案在仿真程序中进行测试和比较表明,它在保证室内舒适性的同时,能够使系统节能。     

基于自适应PID算法的制冷装置实时控制

通过离线辨识蒸发器过热度控制的实验数据，得到了基本二阶惯性纯迟延模型以及相关的非线性动态特性。在此基础上，经过控制器参数整定得到了利用单片机开发的实时控制器用的优化控制参数。同时，根据系统时变、非线性的特点，在基本PID算法的基础上，融入自适应控制在线识别系统工况，实时改变控制器的控制参数。实验表明，自适应PID控制相对于单纯PID控制，在控制精度、稳定性等控制品质指标上有较大提高，适于工程实用。     

基于多模型在线辨识的滑模变结构控制

为了改善复杂非线性系统中传统滑模变结构控制系统的控制效果,提出了一种将多模型在线建模与滑模变结构控制结合的方案.首先,根据输入输出数据利用在线数据聚类的方法建立多个局部模型,实时对局部模型进行更新,并通过加权综合获得非线性系统的在线辨识模型;然后,针对系统的辨识模型设计基于趋近律的滑模变结构控制器.仿真结果表明,控制方案对系统模型的不确定性具有良好的鲁棒性.     

基于因特网的共享控制系统接入设备的在线辨识

研究在基于因特网的共享控制系统中,服务器节点在时变时延的网络环境下对接入设备对象的在线辨识.分析网络环境下被控设备对象在线辨识的方法与理论难点,融合控制技术及网络通信技术设计网络环境下共享控制系统接入设备在线辨识的模型结构.实现了服务器节点在网络环境下对电液位置伺服控制设备的模型参数辨识.以无网络环境下对该设备的辨识结果为基准,二者辨识结果基本一致.结果表明,该方案实现了被辨识的设备对象与辨识的服务器在空间位置上的分离,扩展了系统辨识的应用范围.     

在线高时效的热力系统二次辨识方法

为满足热力系统的自动控制系统中被控对象在线辨识的要求,通过对常用辨识方法的比较,提出了二次辨识的辨识思路。把系统的辨识分为一次辨识和二次辨识:根据一次辨识,辨识出系统的一次粗糙模型,利用二次辨识对一次辨识的结果进行补偿辨识。针对控制模型的特点,利用最小二乘法和RBF神经网络构造了二次辨识的在线辨识算法。仿真试验的结果表明:通过该方法在线建立的模型具有良好的模外动态特性,即使在偏离的情况下,也能使相对误差保持在5%以内。     

船舶航向的神经网络二阶导数多步预测模糊自适应控制

针对大型船舶控制特性,设计了船舶航向的神经网络二阶导数多步预测模型及其辨识和预测算法,提出基于径向基函数神经网络多步预测模型和模糊小脑模型关节神经网络控制器的大时滞船舶航向模糊控制自动舵方案,解决传统自适应控制中模型的在线辨识和控制器的在线设计问题,以达到对具有大时滞、不确定非线性特性的大型船舶实现高精度输出跟踪控制.仿真结果表明对设定航向具有精确的跟踪控制效果.     

磁悬浮系统的电流控制方法

为了提高磁悬浮系统的响应速度与响应精度,综合时间最优控制、变结构控制及系统辨识理论,设计了三步电流控制法,即采用时间最优控制来获得电流最快速响应.根据跟踪误差,采用变结构控制来精确地跟踪理想电流,最后在线辨识得到线圈参数并计算出维持理想电流的最终控制电压.同时,推导了电流响应速度与控制系统硬件的约束关系.磁悬浮小球电流跟踪、阶跃响应以及幅频特性的实验表明,该算法能使系统在最短时间内精确地响应输入电流,不仅增加了系统带宽,改善了系统性能,而且还可以应用到其他电流控制场合.     

控制输入的线性时滞系统可辨识性分析

线性时滞系统的辨识性分析是过程控制理论的研究课题之一，通过对系统差分方程的讨论，在4个定义的基础上推出了2个定理，进而证明了可辨识性。阐述了输入充分不平稳信号时，线性时滞系统传递函数的在线辨识性和可控输入的不连续性决定着系统马尔科夫参教的可辨识性，分析了系统传递函数的在线辨识性和系统马尔科夫参数可辨识性的关系。这些分析无论在理论上，还是在工业应用中都具有重要意义。     

电液伺服系统的增益自适应滑模变结构控制

为实现对电液伺服系统非线性、不确定性和未建模动态等因素的有效补偿,将系统转换成具有自适应动态递归模糊神经网络(ADRFNN)辨识误差,即二次不确定性的等效线性数学模型,利用增益自适应滑模变结构控制(GASMC)方法对系统进行综合设计.实验结果表明:ADRFNN的高精度在线辨识和GASMC校正项的增益自适应功能使系统具有较强鲁棒性和更高的稳态精度,同时使系统控制量的颤振现象得到有效抑制.     

电液负载模拟器神经网络辨识器及控制器设计

针对传统控制方法无法解决飞机舵机电液负载模拟器受多余力等非线性因素严重干扰的问题,给出了一种基于神经网络辨识器及控制器的复合控制结构,结合了神经网络系统辨识与自适应实时控制的工作特点。根据电液负载模拟器控制结构及工作原理,采用BP神经网络辨识器在线辨识,获得系统辨识模型以替代理论数学模型。然后,采用Adaline神经网络控制器实时控制,利用系统误差信号与BP神经网络反向递归计算Adaline网络权值调整信息,获得系统控制参数,实现复合控制器的有效监督与智能控制。最后利用MATLAB进行实验验证,仿真结果表明：该方法能够提高系统控制精度,多余力消扰率达92%;并且可以有效模拟飞机舵机所受力载荷的变化情况,实现系统指令信号快速、准确、稳定的加载。     

基于子空间辨识的焦炉集气管压力控制

针对焦炉集气管压力具有多变量、耦合、时变性等特点,设计焦炉集气管压力增量式在线子空间多变量预测控制策略.在增量式子空间预测控制的基础上,引入滚动窗口子空间辨识方法,设计子空间预估器模型的更新策略,实现了在线子空间自适应预测控制.应用在线子空间辨识方法对焦炉集气系统现场数据进行辨识,取得了较好的预测精度;利用子空间预估器模型进一步建立焦炉集气系统的状态空间模型,在考虑输入约束、模型时变和干扰的情况下,该模型表现出了很好的控制精度和性能.     

基于在线模糊聚类的故障检测和容错控制

提出了一种新的基于T-S模糊模型在线辨识的非线性系统的故障诊断与容错控制策略.在闭环控制中,根据在线产生的数据对T-S模糊模型进行辨识,当故障引起系统动态的结构性变化时,在线模糊聚类算法能够辨识出系统的重大改变并产生新的模糊规则描述系统新的动态,同时基于T-S模型的控制律也会做出相应的调整.分析了T-S模糊模型结构和参...     

混合选别过程半实物仿真系统

为了满足复杂工业过程控制技术的研究需求,需要建立具有代表性的半实物仿真系统.针对混合选别过程,研发由对象计算机、控制器设计计算机、监控计算机、虚拟执行机构与检测仪表装置和控制系统组成的半实物仿真系统.该系统基于工业控制系统软件开发控制算法,运用MATLAB研发虚拟对象、虚拟执行机构和检测仪表、控制器设计模型,研发了相应的可视化界面.在对象计算机、控制器设计计算机和监控计算机的基础上完成了被控对象机理建模、控制器设计模型参数辨识、控制器设计和控制器性能评价等研究.为复杂控制算法研究进一步工业应用奠定了基础.