多变量非线性系统的有约束模糊预测解耦控制

针对多变量非线性系统提出了一种带约束输入的广义预测解耦控制算法:首先对多变量非线性系统建立T-S模糊模型,然后在每个采样点对系统进行局部动态线性化,将得到的系统线性化模型进行对角解耦,然后对其设计带输入约束的GPC算法.该算法充分考虑了控制输入及其增量受约束的情况,而且不必求Dio-phantine方程,减小了计算量,且削弱了变量之间的耦合程度.最后的仿真结果说明了该算法对多变量非线性系统的有效性.     

基于短期AGC指令的负荷系统预见预测控制

针对目前火力发电单元机组负荷增减频繁、扰动因素较多的情况，在充分利用自动发电挂制(AGC)的负荷指令资源的基础上，提出一种协调控制系统的负荷预见预测控制方案。该方法以多变量预测控制为核心，将预见控制思想融入到预测控制的设计之中，从而构成一种新的负荷协调控制策略。仿真结果表明，该方法集预测控制、预见控制二者的优点，使得机组负荷具有良好的跟踪性能，主蒸汽压力也具有很好的系统动、静态调节品质，而且控制量变化非常平稳，在对象动态特性较大范围内变化的情况下，系统具有较强的鲁棒性。     

灰色误差校正MAC控制及其在机组负荷中的应用

单元机组负荷系统是一个两输入两输出多变量系统,具有较大的惯性,利用常规控制方法往往难以得到好的效果。首先将原系统分解为两个双输入单输出系统,根据模型算法控制设计两个子系统的控制器。对两个控制器方程联立求解得到预测控制序列。针对对象特性时变等不确定因素,该文以灰色多步误差预测校正替代原有算法的当前一步误差校正,可以更为有效的克服模型失配等因素的影响。通过对125MW机组的负荷系统的仿真,验证了该方法的有效性。     

基于Petri网的一类调度问题的分层控制器设计

利用Petri网中T不变量的思想,针对约束为T不变量的Parikh向量形式的job-shop调度问题,提出了一种分层控制器的设计算法,该算法有效地解决了这一有并发约束的控制问题。即使随着系统规模的增大,该方法计算量仍然很小,而且与经典的库所不变量方法相比较,它不受有无自回路的约束,可有效地解决一类实际制造系统中的job-shop调度问题。     

多变量系统预测函数解耦控制

提出一种新的多变量系统预测函数解耦控制(PFC)算法。该算法将多变量系统的PFC分散为若干单变量系统的PFC,使参数设计和算法求解大为简化。此外,利用该算法可得到一个解析的控制量计算方程,控制器参数均可离线计算,因此在线时算法简单、计算量小,可用于解决复杂的耦合控制问题。仿真结果表明了该算法的有效性和可行性。     

步进梁加热炉的建模与系统仿真

对钢铁企业热轧生产中的加热炉,建立了冶金加热炉的仿真系统,并就系统中的藕合问题,采用多变量约束控制成功地进行解藕.文章对仿真系统中的关键部分,如炉温优化设定模块、多变量约束控制、DCS底层控制回路、加热炉动态数学模型作了一定的阐述.最后整个系统仿真结果是令人满意的.     

双联变频空调系统建模与控制方法仿真研究

双联变频空调是非线性、时变、强耦合、多变量的控制对象；这使得过份依赖于被控对象精确的控制数学模型，如传递函数、高阶方程的经典控制方法难以实现。本文则着重于根据双联变频空调的运行特性，制定了双电子膨胀阀及压缩机的控制方法；并引进了负荷系数的概念和模糊推理方法。通过建立系统的动态热力学模型，利用仿真运算考察双电子膨胀阀开度及压缩机转速的调节对系统的控制结果，以验证控制方法的可行性。仿真结果表明此控制方法具有响应快、超调小，控温精度高，易于微机实现及实时控制性好的优点。     

多变量灰色广义预测控制直接算法及仿真

基于多变量灰色系统模型 ,提出了一种MIMO系统的广义预测控制直接算法。该算法利用两个辨识器分别辨识被控对象和闭环系统的参数 ,从而得到控制器的参数。算法在线辨识参数较少 ,又避免了Diophantine方程和逆矩阵的在线求解 ,进一步减少了计算量 ,提高了实时性。仿真结果表明 ,该算法是有效的     

多温区空间晶体生长炉的多变量预测控制器设计

多温区空间晶体生长炉温度系统是一个多变量强耦合对象.为实现炉温的精确控制,提出了一种基于遗传算法的多变量预测控制器,能消除系统耦合对控制的不良影响,提高控制品质.阶梯式控制策略的引入,减少了计算负担.仿真实验结果验证了该方法的有效性.     

预测控制拟等效集结的仿真研究

由于实际系统中通常存在约束,如何保证预测控制集结策略在有约束系统中的控制质量,对于集结策略的实际应用有着重要意义.这里通过对预测控制拟等效集结策略进行仿真分析,提出了一种确定拟等效集结策略中参数取值的算法.应用该算法,可以使基于拟等效集结的预测控制器对于有约束系统在降低在线计算量的同时保证系统的控制质量,进而迭到近似等效的目的.     

基于Java的分布式测控系统任务调度研究

针对分布式测控系统动态任务调度算法,提出了一种任务迁移的方法。该方法基于Java的对象序列化机制、多线程机制、远程方法调用(remotemethodinvocation,RMI)技术,实现了将重载机上的任务迁移至轻载机上执行。任务迁移的成功使分布式测控系统动态任务调度算法顺利实现,从而有效地提高了系统效率,达到了负载均衡的目标。详细介绍了任务迁移的实现。     

基于T-S模型的自适应多变量模糊预测控制

针对多变量非线性系统的控制问题,提出了一种具有良好控制效果的模糊预测控制方法。首先采用快速聚类法和递推最小二乘法辨识得到非线性系统的T-S模型,然后对系统进行线性化,并基于线性化的模型设计模糊广义预测控制器并对非线性对象进行在线自适应控制。对一个带时延的强耦合二变量非线性对象进行仿真,结果表明对于具有时变性的非线性系统,该方法具有很好的控制效果。     

基于双欧拉角的UKF组合导航滤波算法

针对非线性滤波组合导航中四元数无迹估计器(unscented quaternion estimator,USQUE)规范性约束导致的算法计算量大、实时性差等问题,提出一种基于双欧拉角姿态表示的无迹卡尔曼滤波(dual-Euler un-scented Kalman filter,DEUKF)算法.通过正、反欧拉角相互切...     

多操纵面飞控系统约束自适应控制分配策略

为充分利用多操纵面飞行控制系统的冗余控制效能,提出了一种权值自适应修正的混合优化控制分配策略。在考虑各操纵面位置约束和速率约束的基础上,建立了多目标混合优化控制分配模型;沿梯度下降方向自适应调整权值以改变控制指令,利用控制目标优化实现对虚拟控制指令的有效跟踪;证明了该模型的等价实现形式,推导了权值矩阵的自适应更新公式。仿真结果表明,该策略可综合考虑各操纵面不同的物理约束和控制效能,生成最优的操纵面协调偏转指令,避免了出现指令抖振的现象。     

火电单元机组智能控制系统

提出了一个实现大范围负荷跟踪的火电单元机组智能控制系统．该系统包括设定值调节器、神经网络模糊前馈控制器、模糊反馈控制器和单元机组．设定值调节器根据机组负荷指令提供设定值．前馈控制器采用神经网络模糊控制逼近单元机组的逆稳态特性而得到前馈控制信号，以实现单元机组的大范围运行．反馈控制器则采用模糊控制补偿负荷扰动所引起的单元机组的实际值与设定值的偏差．前馈控制信号与反馈控制信号相加后发出指令到单元机组完成负荷跟踪任务．仿真结果表明，该系统有较好的动态特性，能适应于机组大范围的负荷跟踪．     

基于遗传算法寻优的PID控制技术及应用

以电液比例机械手为研究对象,提出一种基于遗传算法寻优的PID控制算法,并进行了计算机仿真和试验研究.结果表明,根据遗传算法寻优设计的PID控制器具有较强的鲁棒性,即使在外部环境恶劣的条件下,系统的控制性能仍具有较好的动态品质和稳态精度.     

高精度伺服系统神经网络自适应控制研究

经典的、基于对象模型的PI控制方法简单、易于实现,但对于一些负载扰动和模型参数的变化,往往不能起到很好的抑制作用。针对上述问题,提出了一种神经网络自适应PI的控制方法,利用负载干扰观测器和神经网络自适应地调整PI控制器的参数,从而来有效地减少负载的干扰和模型参数的变化对系统造成的影响,提高了系统的鲁棒性。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于Sugeno推理自调整模糊Smith-PID控制器仿真研究

针对工业控制中大惯性、纯滞后、参数时变非线性受控对象难于控制问题,提出一种新型控制器,利用Smith预估器补偿受控过程纯滞后作用,基于Sugeno推理模糊控制器自调整PID参数.给出控制器结构及其控制策略,并将其应用于加热炉温度控制系统中,与常规PID控制器和Smith预估补偿PID控制器比较.仿真结果表明,该控制器各项性能均好于其它两种控制器,具有动态调节性能好、稳态精度高、抗干扰性强和鲁棒巨好的特点.     

纳卫星PID主动热控制及其仿真研究

建立了球状纳卫星的基本热环境模型。提出基于PID主动热控制的温度控制策略。分别向控制对象系统中舱内仪器、辐射器以及外壳热负荷输入一定大小的阶跃变化进行MATLAB仿真试验。仿真结果显示,PID控制系统能够较为准确、快速的对纳卫星温度系统进行合理的调节与控制。