多变量系统解耦内模控制及其PID转化应用方法的研究

文中针对不同回路具有不同时滞的多变量稳定过程，提出了一种多变量解耦内模控制设计及其常规PID转化应用方法。所设计的多变量内模控制器能使系统稳定解耦，所得到的闭环系统根据开环系统时滞来描述。该方法为精馏等化工装置的复杂控制系统提供了一种新的优化和先进控制方案。     

多变量模糊推理系统的神经网络实现

以双缸连通液面Ｆｕｚｚｙ控制系统为模型，研究了多变量Ｆｕｚｚｙ推理系统的神经元网络实现问题。这里主要考虑如下二个问题：（１）ＢＰ网络在语言环境下实现多变量Ｆｕｚｚｙ推理系统的有效性；（２）神经网络结构（隐层节点个数及输出层激发函数）对推理结果的影响。仿真结果表明，在语言环境下ＢＰ网络具有很强的近似推理能力，基于ＩＦ－ＴＨＥＮ的多变量Ｆｕｚｚｙ推理系统可由一个ＢＰ网络训练学习而加以实现，从而为有效的实现多变量复杂系统的Ｆｕｚｚｙ控制奠定了基础。     

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。     

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。     

多变量广义预测控制系统的闭环稳定性分析及其在造纸过程中的应用

本文导出了多变量广义预测控制系统的闭环结构，并分析了闭环系统的稳定性，为设计多变量广义预测控制系统提供了理论依据。     

一类无界时滞线性系统的鲁棒稳定性

时滞往往是造成系统不稳定的主要原因。如何确保在有时滞的情况下系统是稳定的，是控制系统设计的基本问题．目前很多学者研究的是带有常时滞和有界变时滞的控制系统的稳定性，对大时滞和无界时滞研究的尚不多见，而在实际应用中，大时滞是广泛存在的．本文应用Lyapunov函数方法讨论了一类无界时滞的线性系统的鲁棒稳定性，得到线性区间系统和线性系统鲁棒稳定的充分条件，在定理结论中，时滞可为无界函数。文末用例子说明此方法的有效性．     

高层结构半主动预测控制

建立了基于磁流变流体（magnetorheological，MR）阻尼器的半主动多步预测控制系统，该系统根据结构当前的状态能够预测未来多步的响应，并在系统内部对时滞进行自动补偿．结合一高层结构，对设置多个MR阻尼器的半主动多步预测控制系统进行了仿真分析，在系统内部考虑了时滞的影响，与理想无时滞情况的对比分析表明，该方法能够对时滞进行有效补偿，保证控制系统的稳定性，同时具有很好的减震控制效果．     

基于TS模型的时滞模糊混沌控制系统的稳定性分析

研究了基于TS模型的时滞模糊混沌控制系统的指数稳定性问题.对一大类时滞混沌系统的受控系统,采用并行分散补偿技术,设计了线性反馈模糊控制器.然后,利用Lyapunov-Krasovskii泛函方法,结合线性矩阵不等式和微分不等式技术,对常量时滞和变量时滞的模糊混沌控制系统,提出了控制器的指数稳定性条件,并给出了相应的控制律.由于所有结果都采用线性矩阵不等式的形式给出,因此,稳定性条件和控制律易于数值计算.     

预测函数控制在确定性网络控制系统中的应用

针对网络控制系统具有不确定时滞的特性,通过在节点中设置缓冲区的方法将随机时滞转化为确定性时滞,从而将网络控制系统从随机系统转化为确定性时滞系统;针对这类时滞系统利用预测函数控制算法设计了控制器,以实现基于模型匹配和多步预测的思想来改善控制性能。通过仿真和基于DCS的模拟系统实验,结果均表明了该方法的正确性和有效性。     

多变量推理控制系统及其参数估计

就扰动和输出均不可测或扰动不可测输出可测的两类多变量工程对象的推理控制器数学模型的建立及其自适应问题进行讨论，其自适应能力是通过建立参数估计模型实现的，实践表明这种方法与一般参考模型自适应控制系统相比具有明确的控制器设计目标，系统的稳定性容易得到保证。     

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。     

固定床反应器基于改进混合模型的串级推断控制

提出了非绝热式固定床反应器基于改进混合模型的串级非线性推断控制策略。道德提出了邻二甲苯氧化非绝热式固定床反应器基于改进混合模型的推断估计器;然后设计了基于新型非线性自适应控制算法的副控制器和基于程序变增益ＰＩＤ的主控制器,同时设计了新型非线性滤波器以解决该反应器主回路比副回路响应快的问题;最后建立了该固定床反应器基于改进混合模型的串级非线性推断控制系统。仿真结果表明该推断估计器具有良好的静态、动态     

基于多变量控制理论的无人机横侧向通道设计

无人机控制系统随其功能的增加而日益复杂,控制变量也随之增多;大的机动性能导致通道间的耦合增强,采用经典单变量控制的设计方法不能满足多变量控制系统性能的需要。多变量控制技术为复杂控制律的设计提供一个有效的手段。基于线性多变量控制理论对无人机横侧向通道进行设计,实现对制导指令的跟踪并对其进行解耦,并对所设计的控制系统进行鲁棒性分析。仿真结果表明基于多变量控制理论所设计的系统具有良好的跟踪能力和较强的鲁棒性能。     

基于物理平台的多变量控制系统设计与研究

针对工业控制中多变量控制系统的强耦合特性,在模拟仿真环境下进行的过程控制的研究与实际情况有很大差距的问题,提出了一种在YC-SX多变量过控实验平台上进行的对多变量系统的解耦控制。在研究过程中,通过这个实验平台搭建了四容水箱多变量控制系统实物模型;并且借助Matlab软件实现了对此系统的系统辨识和解耦控制。由研究结果表明,此四容水箱多变量系统耦合基本消除;并且这样的设计能够更接近于工程实际情况。     

多变量系统的鲁棒自适应控制

考虑了具有未建模动态和外来有界干扰的离散时间多变量系统，提出了一种鲁棒自适应控制方案。这种控制器是基于系统的降阶模型设计的，其建模部分的参数估计采用带有死匹的最小二乘算法。在相当一般的假设下，证明了所建立的闭环系统是全局稳定的和跟踪误差是有界的。     

基于递归神经网络的多变量系统预测控制

针对线性PID控制器系数难以整定的问题，构造了一种用神经网络实现的非线性PID控制器．多个具有相同结构的非线性PID控制器并联，对多变量系统实现解耦控制器．结合预测控制的思想，提出两种控制方案．第一种是在递归多步预测的基础上，在广义最小方差目标函数下实现控制，第二种利用多步预测目标函数在线修正解耦控制器的权值．仿真实验表明这两种方法的有效性．     

非线性多变量电液伺服系统解耦自适应控制

本文结合非线性多变量电液伺服系统控制，提出了一种新颖的广义最小方差预测校正参考模型自适应解耦控制，将参考模型控制，预测控制的校正思想和广义最小方差自适应控制相结合。该方法不需研究非线性环节的模型，算法简捷。     

最优解耦综合控制及其在除氧器控制中的应用

本文基于W.A.Wolovich的最优解耦思想,提出了多变量离散系统的最优解耦综合控制规律,为计算机控制系统的解耦并且最优设计提供了理论依据。研制了用于多变量连续系统和离散系统的最优解耦综合控制的计算机辅助设计应用软件包,并成功地将其应用于火电厂除氧器群的解耦控制设计。     

非线性非最小相位系统伪线性复合控制

将多变量非线性控制理论中的伪线性化方法,应用于具有非线性、非最小相位特性控制系统的控制规律的设计,实现了被控对象的状态反馈线性化。针对具体的控制要求,将伪线性化方法与其他控制技术相结合,可以形成复合控制策略。基于流体动力机械控制系统的仿真结果表明,复合控制策略能有效改善被控对象的动态性能,增强其适应参数变化的能力,具有较好的速动性和鲁棒性。