多变量非线性系统的逆系统解耦控制

本文对多变量非线性控制系统的一种新方法——逆系统解耦控制进行研究,给出状态反馈解耦条件,同时提出逆系统解耦镇定条件,最后以两自由度机械手进行仿真。     

多变量时滞过程的解耦内模控制及应用

针对工业过程中常见的多变量时滞输入输出系统,基于内模控制结构提出了一种解析解耦内模控制器矩阵的设计方法,该方法设计的内模控制器同时具有解耦器和控制器的作用。其优点是能够实现标称系统输出响应之间的近似或完全解耦,且用遗传算法对于解析模型进行降阶或近似处理,从而简化了推导解耦控制器矩阵的运算量;并可以通过调整内模控制器的滤波器时间常数来补偿被控过程的模型不确定性所导致的控制品质下降。用该方法对国产200MW火电机组带汽—汽换换热器的多变量强耦合再热汽温控制系统进行了控制系统的设计和仿真研究,仿真结果证明了该方法的有效性。并且在过程模型和过程失配时显示了较强的鲁棒性和抗干扰能力。     

全解耦的多变量自校正控制

本文在 Koivo 建立的多变量自校正控制基础上,给出了描述系统动态的CARMA 模型。并将它化为 V 规范多变量耦合系统,然后进行解耦,从而提出一种新的多变量全解耦自校正控制(MFDSTC)策略。仿真结果表明,本文提出的解耦策略是可行的。文章还指出,这种解耦策略也适应于非最小相位系统。     

一类多变量系统的解耦适应控制

本文提出了一种多变量系统的解耦适应控制算法,该算法简单、灵活并且容易实现.系统各通道的控制器可按不同的要求独立设计,控制器参数可以在线计算。仿真结果证明了该算法的适应能力.     

基于BP神经网络的多变量解耦控制研究

针对多输入、多输出耦合对象，研究基于BP神经网络的解耦控制，提出采用训练好的神经网络解耦器和神经网络调节器结合，对系统进行解耦控制的方法。通过对2输入2输出耦合对象进行计算机仿真结果表明，解耦控制效果很好。     

垃圾焚烧炉炉膛温度的多变量内模控制

垃圾焚烧炉的运行过程受到众多因素的影响,焚烧过程的不稳定将导致产生大量新的有害物质,为了确保垃圾的清洁燃烧需要将整个炉膛的温度控制在一定范围之内。该文针对循环流化床垃圾焚烧炉,取炉膛上部和下部两个温度变量作为被控量,采用多变量内模控制的策略,实现了输出变量之间的解耦,保证了全炉膛温度的稳定。文中给出了控制器的设计过程,并分析了控制器稳定的条件。对所设计的多变量内模控制器进行了仿真验证,仿真结果表明所采用的控制策略是有效的。     

多模型内模PID控制

对于参数时变的时滞过程,较大的模型失配会使系统的动态特性和控制质量变坏甚至造成系统失稳。针对这一问题,本文提出一种新的多个PID控制器协作的内模控制方法,每个模型将来时刻的输出量由以前对应时刻的输入和输出值预测得到,再通过每个预测误差计算出各个控制器输出量的权值,多个控制器输出量的加权和作为现在时刻的控制量。这种方法克服了参数摄动对系统性能的影响。仿真结果说明了这些方法的有效性。     

带有参数自调整机构的多变量系统模糊神经网络解耦控制

在文献[1]的基础上,引入模糊神经网络和参数自调整算法,改善系统的智能,使系统具有自学习和自调整模糊规则的能力.仿真结果表明,该方法能实现静态解耦,并提高了系统的抗干扰能力和鲁棒性,改善了系统的性能.     

多变量解耦控制的研究

针对化工生产过程中遇到的多变量控制问题,以分析多变量的相关性为切入点,以某一加热器的控制系统为实例,提出并讨论了有效的解决方法———如何实现多变量解耦控制。     

一个随机动力系统中的中心极限定理

建立了一个适用于随机动力系统的特殊的中心极限定理.此定理是随机动力系统遍历理论中的一个新结果,可以用来分析某些双曲系统的随机轨道的分布,并进一步研究随机稳定性.     

自整定内模PID控制在非圆销孔加工中的应用

将工业过程控制方法用于微位移压电陶瓷驱动器控制,提出了一种自整定内模PID控制方法.该方法结合内模控制、PID控制和前馈控制,针对非圆销孔加工的特点,采用双环的控制结构,内环主要对控制对象进行等效,提高其动态性能;外环通过时间乘绝对误差的积分(ITAE)优化内模PID的整定参数.鲁棒性分析、仿真及实验表明,系统具有很强鲁棒性,能快速响应,在工作频率低于20 Hz时具有较好跟踪性能,达到了快速跟踪和减少滞环的目的.     

多变量系统的辅助模型辨识算法

提出了辨识线性多变量系统参数的辅助模型方法。它使得系统存在量测噪声的无偏参数估计问题得到解决。文中分析了算法的收敛性，并给出了仿真例子。     

一类时滞多变量连续系统的广义预测控制

针对多变量连续时间广义预测控制提出了一种新的时滞解决方案及其参数递推计算方法(MDCGPC).在多变量子子模型的基础上采用时滞预测机制,通过参数恒等式变换,将时滞补偿环节引入到预测输出中,通过求解二次性能指标获得控制律的显式解.避免了模型时滞近似方法带来的误差和非最小相位特性,可以处理各路时滞不相同的情况,通过对参考轨迹的调节,可以具有一定的解耦能力.同时参数的递推计算方法简化了多项式数学运算的难度,减小了计算负荷和复杂性.仿真结果验证了所提出算法的有效性.     

一类非最小相位系统的自适应解耦控制方案

本文提出了一类非最小相位系统的自适应解耦控制方案。通过令模型具有非最小相位对角形矩阵,使对象与摸型能自适应达到完全匹配。其方法简单易行,稳定性分析非常明了。仿真结果表明这种方案是可行的。     

基于麻雀搜索算法与随机森林融合模型的个人信用评估

针对如何准确评估复杂的用户信用问题,提出一种基于麻雀搜索算法的随机森林（SSA-RF）模型,利用SSA优化RF模型中决策树和最小节点数,并基于优化后的RF模型对数据样本进行分类,并评估所提模型和传统模型的性能. 研究结果表明： SSA-RF模型具备较高的准确性.     

PID神经网络内模控制在湿法烟气脱硫中的应用

该文针对石灰石/石膏湿法烟气脱硫工艺中吸收塔浆液pH值变化过程的高度非线性、时滞性以及各种不确定性、常规P ID控制难以达到满意的控制效果,提出了一种基于改进P ID神经网络的内模控制方案,对浆液pH值变化过程进行辨识和控制。仿真结果表明,在改进P ID-NN的内模控制下,吸收塔浆液pH值很好地跟踪了系统的设定输入及其变化,体现了高度的自适应性。同时系统超调量小,稳态精度高,优于常规P ID控制。满足实时控制的要求。     

基于模糊RBF神经网络整定的航空发动机多变量解耦控制

为解决航空发动机控制变量之间的强耦合性,构造了基于模糊RBF神经网络整定的航空发动机多变量解耦控制系统.设计了基于模糊RBF神经网络的多变量解耦控制器,在线调整PID控制器的参数并根据Delta学习规则对网络权值进行修正以达到最佳控制;针对某型航空发动机含未建模动态和噪声等随机干扰的非线性模型进行了多变量解耦控制系统仿真.结果表明:系统具有满意的动态性能和解耦特性,该方法不需要知道发动机的精确数学模型,对航空发动机的非线性和不确定性具有较强的自适应能力.     

基于多变量决策树的不完备信息系统规则提取研究

不完备信息系统也有很多有用信息，可以得出支持决策的确定规则。基于决策树的完备信息系统规则提取方法很多，如比较有影响的ID3算法等，但是在不完备信息系统中应用决策树进行规则提取的方法还不是很多。本文提出用多变量决策树方法对不完备信息系统进行规则提取的方法，可以得出部分确定信息，方法简单易行。     

基于离散事件系统的多机器人协调搜索控制研究

基于单机器人的局限性,提出了一种基于离散事件系统的多机器人协调搜索控制方法,并将此方法应用于多机器人在多房问的扫雷过程。通过理论分析,验证了基于自动机的离散事件系统这一理论应用于多机器人系统的防调搜索过程的可行性和正确性。