一种改进的自适应Smith预估器

传统的Smith预估器是基于被控对象的精确数学模型而设计的,对于缺乏精确数学模型且参数时变的大时滞系统,常规的Smith预估控制规则就很难获得令人满意的控制效果。文章在一种增益自适应Smith预估补偿器的基础上,利用信号的相关性分析技术中的平均幅度差函数,实时调整预估器的滞后时间;仿真表明,该算法具有较好的性能,加强了Smith预估器抗干扰能力,改善了参数时变的大时滞系统的鲁棒性。     

基于自适应Smith预估器的炉温控制系统

针对目前工业炉控制系统中存在的大纯滞后现象,提出一种基于自适应Smith预估器的炉温控制系统,具体介绍了控制系统的结构与算法。常规的PID控制,Smith预估控制和自适应smith预估控制在计算机上仿真结果表明自适应Smith预估控制具有超调量更小,调整时间更快,精度更高等特点。     

不确定时滞系统的自适应支持向量机Smith预估控制

针对不确定时滞系统提出了一种自适应支持向量机Smith预估控制新方法．首先采用支持向量机对被控对象进行建模,然后设计了一个自适应支持向量机Smith智能预估器,解决了传统Smith预估控制需要预先知道被控对象精确数学模型的问题,克服了基于神经网络的Smith预估控制的不足．仿真实验结果表明,自适应支持向量机Smith预估控制方法充分利用了支持向量机的非线性映射能力,在被控对象数学模型未知的情况下对不确定时滞对象进行控制,具有良好的控制品质,特别是当对象特性发生变化时,还具有良好的适应性。     

基于模糊Smith预估的恒温箱控制系统

恒温箱控制系统具有时滞、大惯性和参数时变特性,传统PID控制方法难以取得满意静态、动态控制效果。Smith一阶惯性环预估控制器适合控制大滞后系统,利用模糊控制整定惯性环节参数,可以使其随被控制对象参数变化而变化。本文结合模糊PID控制与模糊自适应Smith预估控制提出了模糊Smith控制方法,这种控制方法不仅具有常规PID控制器的优点,还具有很强的鲁棒性和自适应性。通过仿真实验表明,这方法能够提高控制质量取得更好的控制效果。     

可变纯滞后时变系统模型参考自适应预估控制

基于Smith预估控制和参数最优化理论,提出了可变纯滞后时变系统的模型参考自适应预估控制(MRAPC)。MRAPC由自适应预估器,自适应过程模型,自适应机构及常规控制器所组成。它大大地减少了系统中时变参数和可变纯滞后的影响,控制性能明显地强于Smith预估控制。其后给出的仿真结果证实了MRAPC的有效性。     

时滞大惯性对象随动性能的改善

以时滞大惯性加热炉为被控对象,通过试验建模得到对象模型参数,应用Siemens S7-300自整定调节器和结构控制语言SCL构建Smith预估控制系统.研究常规单回路系统、常规Smith预估系统以及增益自适应Smith预估系统在时滞大惯性对象情况下的随动响应性能.实际运行表明,增益自适应Smith预估系统控制质量明显提高,尤其在对象参数与预估器参数失配后,能够有效地改善系统的随动响应和鲁棒性.     

Smith预估算法在计算机控制系统中的应用

Smith预估控制是一种对被控对象的纯滞后补偿,在工业过程中有着比较广泛的应用。在传统Smith预估算法的理论基础上,采用Smith预估器与PID控制器相结合的方法,推导出相应的控制算法,利用实验室现有的硬件设备,确定控制方案,搭建计算机控制系统。被控对象为电加热管,其对象特性可以通过阶跃响应曲线测得。通过NI公司的LabVIEW软件平台,实现控制算法的软件编制以及相应的控制界面的设计。     

神经网络在时滞时变系统中的应用

针对在聚合反应温度控制中的时变、热惯性、热滞后、被控对象模型难以确定等特点,以及常规PID控制在非线性、时变、滞后系统中的局限性,提出了一种单神经元自适应控制与Smith预估器相结合的控制方法。该方法利用神经网络的非线性映射和自学习能力,来实现控制参数的在线整定。利用Smith预估算法来解决系统的大滞后。该控制器具有使系统超调量小、调整时间短、鲁棒性好等优点。文中并给出了基于数字信号处理器(DSP)和单片机的双CPU的温度控制系统的设计。     

磨机系统的大纯滞后及磨机的史密斯预估补偿控制系统的研究

本文分析了磨机系统存在的大纯滞后时间,提出了磨机控制系统解决大纯滞后的方法,制定了开路粉磨系统Smith预估补偿流量控制系统的框图,推导出了Smith预估器的算式,拟定了计算机实现Smith预估补偿控制的方案。     

基于控制规则调整的自适应模糊控制器

工业对象大多是具有非线性、大时滞、高阶次的复杂对象,常规的控制方法往往难以适应这些对象的变化.文中提出了一种自适应模糊控制器,它能在控制过程中不断调整和修改控制规则,以适应对象和环境的变化.对控制方法与常规PID控制、Smith预估控制、基本模糊控制进行了仿真比较.仿真曲线表明,自适应模糊控制器的控制性能明显好于其它3种控制方法.     

基于电加热炉温度系统的自适应模糊PID-Smith控制方法研究

针对电加热炉温度控制系统,研究了自适应模糊PID-Smith控制方法.该控制方法利用Smith预估算法克服纯滞后,利用模糊控制来提高系统的鲁棒性,利用PID控制来提高稳态精度.通过Matlab仿真研究,表明该控制器具有良好的稳定性和鲁棒性,对于大时间滞后的电加热炉温控系统是一种实用而简便的控制方法.     

一种新的时变时滞系统控制方法

把一种新的能在线估计时变时滞系统参数的辨识算法与内模控制相结合,提出了时变时滞系统自适应内模控制算法．理论分析及仿真结果表明,该方法能够克服时滞及参数的变化,具有鲁棒性好、抗干扰能力强等特点,优于Ｓｍ ｉｔｈ 预估控制器．     

一种鲁棒Smith预估器的设计方法

大滞后大惯性对象的控制一直是理论上得到重视但又没有得到充分解决的问题。 Ｓｍ ｉｔｈ 预估器是用于大滞后大惯性对象的有效设计方法,但是对实际过程的参数变化很敏感。为改进 Ｓｍ ｉｔｈ 预估器的鲁棒性,文章首先把 Ｓｍ ｉｔｈ 预估器系统等效成为等价的内模控制系统,在对其稳定性和动态性能分析的基础上,根据回路成形的思想,提出了一种新的 Ｓｍ ｉｔｈ 预估器的解析设计方法,所得控制器可等效成 Ｐ Ｉ Ｄ控制的形式,便于在实践中使用。理论分析和仿真计算表明,该方法能使闭环系统具有较好的动态性能和稳定性,而且鲁棒性较好     

时滞系统控制算法分析及仿真

在大多数自动化控制过程中,被控对象具有不同程度的延迟,不能及时反映系统所受的扰动.这种情况对系统的控制极为不利,会产生较大的超调,降低系统的稳定性.针对纯滞后系统的特点,对这类系统的补偿方案进行了详细介绍:PID算法、Smith预估补偿算法和Dahlin控制算法.同时以Smith预估补偿算法为例,在不同的参数下,利用MATLAB的Simulink工具箱对Smith预估控制系统的特性进行仿真,并分析其稳定性条件.结果表明,在模型匹配的情况下,此种算法具有很好的稳定性和鲁棒性,可以明显的加速调节过程,提高控制质量.     

一种具有大纯滞后系统的Smith控制

以水泥质量过程控制为背景，对大纯滞后系统的控制问题进行了深入的研究。在充分讨论Ｓｍｉｔｈ算法的基础上，提出了时滞跟踪的Ｓｍｉｔｈ算法。实验证明了新算法的优越性     

基于Elman网络补偿模型的Smith预测控制

研究基于Elman网络补偿模型的Smith预测控制问题.采用互补建模方法对被控对象进行建模,其中机理模型反映被控对象的主要工作规律和运行趋势,但不可避免地存在一定的模型误差;通过Elman网络拟合机理模型的模拟误差,并对其进行补偿.实验结果表明,基于Elman网络补偿模型的Smith预测控制充分利用了神经网络的非线性拟合能力,只要对纯滞后环节精确建模,就可以完全抵消该环节对控制品质及系统稳定性的不利影响.该方法使得Smith预测控制可以用于模型不易精确确定的系统.     

改进型模型参考自适应Smith预估控制算法在合成氨中的应用

本文提出的改进型模型参考自适应预估控制算法是克服大时滞、有扰动及被控过程参数时变的有效新型算法。理论分析及对合成氨H_2/N_2控制的计算机仿真结果表明,该法在抗干扰能力及鲁棒性方面优于当前其它的自适应Smith预估控制算法。     

热压炉的温度控制

文章中的被控对象是具有纯滞后环节的电阻加热炉的温度 ,由于系统模型不准确 ,而传统的 Sm ith预估器要求模型准确 ,因此控制效果会受到影响。采用一种基于模型补偿的改进算法 ,并且通过对改进后的 Sm ith预估器控制结果的仿真 ,结果表明即使对象模型不很精确 ,只要系统稳定就能消除误差。因此这种改进后的方法具有较好的控制性能和鲁棒性