二自由度内模控制抗扰及鲁棒性分析

文章针对生产过程中常见的对象不精确及扰动或参数波动等情况,采用2自由度内模控制结构进行系统设计。通过内模前馈控制器及反馈滤波器设计来探讨内模控制结构如何有效提高控制系统的抗扰及鲁棒性能。然后使用Matlab仿真工具,实例设计反馈滤波器并在simulink下进行系统仿真,结果表明该二自由度内模结构设计方法可行,控制性能好,合理的滤波系数可保证系统具有良好的抗扰及鲁棒性能。     

基于相关函数法的焊接过程非线性辨识

激光焊接过程是一个典型的带有扰动和噪声的非线性系统．采用相关一最小二乘法对非线性系统进行辨识可以得到未知参数的无偏估计,并且这种辨识方法不需要大量的样本数据．针对高功率二极管激光焊接控制系统,运用相关一最小二乘法的非线性辨识方法,建立了参数为线性的非线性模型．实际阶跃响应数据验证了此模型能够较好地代表焊接过程的稳态及动态特性．     

电阻炉单神经元PID自适应控制

选用单神经元自适应控制结构,采有监督Hebb学习算法实现了对电阻炉大时滞控制系统的单神经元PID控制,探讨了参数对系统性能的影响,同时,使用Matlab分别对常规PID算法、自适应单神经元PID算法进行了仿真研究与比较并对参数选择进行了仿真研究.仿真结果表明,自适应神经元结构的PID控制动态控制效果良好,具有较高的工业实用价值.     

基于控制精度的有限拍内模控制器最优设计

在2自由度内模控制结构基础上,提出了一种基于二次型性能最优的有限拍误差控制的内模控制器设计方法,从而可以有效的保证控制系统的跟踪性能,提高控制的精度.通过实例进行仿真,仿真结果验证了控制系统设计有效.     

基于模糊BP神经网络的垃圾焚烧炉控制系统

根据固体垃圾焚烧技术原理,结合垃圾焚烧炉运行特点,分析了垃圾焚烧过程与影响焚烧的主要因素,提出了基本模糊BP神经网络算法的垃圾焚烧炉控制方法.建立了垃圾焚烧炉炉温双端输入模糊神经网络（DIFNN）控制模型,并使用模糊BP神经网络控制算法对系统进行控制.仿真实验表明,该模糊BP神经网络控制能够适应复杂多变的焚烧过程的控制...