基于OPC和IMC的先进控制及其应用

工业生产装置的常规PID控制,由于它的简单实用,具有一定的鲁棒性,至今仍被广泛采用采用。但它的PID参数几乎都是凭经验设定的,很难达到最佳效果,使控制质量不理想,造成装置自控率、平稳率低,装置产量不高和产品质量差等状况,针对上述问题,本文提出了一种基于OPC的数据采集技术和内模控制原理相结合的方法,从生产装置获取数据辨识对象模型,然后以辨识后的对象模型为基础对装置实施IMC-PID先进控制。实际应用结果表明,该方法操作简洁实用,效果明显,显著提高了装置的平稳率和自控率。该方法为类似苯乙烯装置的复杂化工控制系统的优化和先进控制提供了一种新的解决方案。     

基于核偏最小二乘的砷盐净化除钴过程钴离子浓度软测量

针对锌湿法冶炼砷盐净化除钴过程中钴离子浓度无法在线检测给生产优化控制带来困难的问题,建立基于机理模型和核偏最小二乘(kernel partial least squares,KPLS)参数辨识的钴离子浓度软测量模型;考虑到过程具有时变性,根据所建立的软测量模型特点,提出一种双向递归KPLS模型参数更新和滤波修正相结合的模型在线校正方法,以提高软测量模型精度;同时,采用基于主元分析和贝叶斯分类的异常值在线检测方法实现对参数辨识相关检测量的实时异常值在线检测,保证用于参数更新数据的有效性。研究结果表明:所建钴离子浓度软测量模型跟踪效果好,满足实际生产过程预测精度要求,解决了钴离子浓度无法在线检测给优化控制带来的困难,可为生产过程的优化控制提供指导。     

铣削自适应控制系统中的工况识别技术

机械加工过程中的工况辨识对于机械加工自动化中控制、决策和故障诊断都十分重要，而且对于提高系统的智能化程度、提高机加工的生产效率及安全生产有重要意义。该文综合分析机械加工中的多种模式识别的新方法，提出了一种综合运用专家系统、神经元网络和模糊模式识别等多种智能技术的工况辨识模型。还提出了一种自学习的模糊评判算法，使模糊建模更简便。该工况辨识模型已成功的用于铣削适应控制系统，辨识结果为控制提供了重要的依据。     

基于模型参数辨识的网络化系统控制策略

针对网络控制系统中普遍存在的有限带宽问题,提出了基于模型参数辨识的网络化系统控制策略.该系统由多个子系统构成,各子系统包括辨识模块、更新模块和控制器模块等.系统在闭环更新周期内,通过辨识模块在线辨识系统参数以构造被控对象的动态模型并重构其状态,更新模块利用已辨识参数更新被控对象模型参数,最后由控制器模块输出控制量.系统通过合理地设计闭环更新周期,调节模型与被控对象的匹配程度,达到减小系统对网络带宽的需求及提高网络的使用率,进而实现基于模型的控制策略.结合直流电机的网络化控制系统进行的Matlab仿真实验,结果证明了所提方法的有效性.     

滴丸机石蜡油液位的模型参考模糊自适应PID控制

滴丸机定型杯石蜡油液位控制系统是一个存在非线性、参数时变性和耦合性的复杂系统．通过分析建立了该液位系统的数学模型,并且将自适应控制、模糊控制和PID控制结合起来,提出了一种模型参考模糊自适应PID控制方法．该方法无需辨识被控对象参数,实时性好,便于在线控制．仿真结果表明,该方法具有较好的动态品质和调节精度,以及很强的鲁棒性,即使当被控对象参数摄动20％时,依然可以获得理想的控制效果．现场运行实验结果也表明了该方法的有效性．     

基于时变偏扰模型的间歇过程迭代学习控制

为了克服模型与过程间的偏差,提出了一个基于时变偏扰模型的间歇过程迭代学习控制方法.利用主元回归(principal component regression,PCR)和部分最小二乘(partial least squares,PLS)方法,可以得到过程对象在正常运行轨迹附近线性化的模型.前一批次的模型预报误差被用来修正当前批次的模型预报值.每完成一个批次就利用新得到的数据对模型进行更新,该更新的模型也是在前一批次的控制轨迹基础上进行线性化得到的.主元回归和部分最小二乘方法能克服批次内不同阶段的控制量存在的相关关系从而得到更准确的模型.仿真结果表明:基于PCR和PLS模型的控制效果要好于基于多元线性回归(MLR)模型的控制效果.     

渐进辨识法的改进及在化工过程中的应用

提出了一种基于随机数直接搜索法（NLJ）的渐进辨识方法。该方法不但消除了渐进法对输入信号的条件限制,并且提高了NLJ的辨识精度,获得了工业对象的近似模型,对生产运行影响较小,在实际PID整定中得到了较好效果。     

烘干过程自适应控制系统设计

用自校正调节器(STR),可获得回旋窑烘干过程的最佳性能控制。无疑,在线辨识是自适应控制的核心。设计步骤为在线模型参数估计和参数自整定。本文采用IVLS辨识算法和Dahlin控制算法。IVLS法的闭环辨识收敛更快,但对激发函数的幅值和噪音更为敏感。试验表明,非自适应运行将为自适应系统的投运提供必要的准备。     

烘干过程自适应控制系统设计

用自校正调节器(STR),可获得回旋窑烘干过程的最佳性能控制。无疑,在线辨识是自适应控制的核心。设计步骤为在线模型参数估计和参数自整定。本文采用IVLs辨识算法和Dahlin控制算法。IVLS法的闭环辨识收敛更快,但对激发函数的幅值和噪音更为敏感。试验表明,非自适应运行将为自适应系统的投运提供必要的准备。     

锌钡白转窑"等质量等能量"控制模型参数辨识

针对锌钡白转窑控制项目中“等质量等能量”控制模型在进料量估算和控制模型参数辨识方面的不足,通过分析大量的历史数据和总结操作工人现场手动控制的经验,提出一种新的进料量计算方法和控制模型参数辨识方法,把进料量控制纳入到消色力控制中来,同时引入人工判断消色力作为辨识依据.文中还给出了参数辨识的具体过程,并对控制效果进行了探讨.该方法已成功应用于转窑控制中,提高了产量和产品的消色力.     

基于卷积混叠传输信号的去噪

提出一种基于卷积混叠信号分离神经网络算法,简称CMHJNN。可使线性静态或动态传输通道中混叠的多源信号实现分离,从而可应用于传输信号上的去噪。对多类不同信号组合仿真表明,该方法是有效的,网络性能是稳定的。     

一种预测控制方法

提出了一种新的预报滞后过程的方法。采用该预报方法，不需要辨识被控对象的模型，所需要的参数只需从被控对象的阶跃响应中获得，克服了以往预报公式的一些不足，为对滞后过程的有效控制提供了有力的依据。     

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。     

机器人装配过程任务级控制的同步Petri网方法

采用同步Petri网对机器人销孔装配过程进行建模,研究了任务级上装配状态变迁路径的评价方法及优化算法。由于装配作业存在零件定位、工件运动和传感信息等诸多不确定性和突发事件,使得预先编制的装配作业程序容易发生故障,通过对装配状态变迁过程中的力／位姿信息进行分析,可以建立销孔装配过程的同步Petri网模型,并实时产生优化的装配状态变迁变列。所提出的任务级控制方法可用于指导产生具体的装配状态变迁的速度指令,并可在错误的装配状态发生时收敛到最终装配状态,销孔装配试验证明了该方法的正确性。     

基于神经网络技术的间歇过程建模与优化控制方法

将整个间歇生产过程表达成梯形的神经网络群,利用实际操作数据对整个网络群进行学习。同时研究了具有滚动运算特征的在线优化策略,该法完全避免了非线性系统实时辩识和建立优化模型的困难。对发酵生产过程的仿真结果,表明本文方法是有效的。     

机械制浆过程磨机负荷内模PI控制

针对双盘磨机在运行过程中具有大滞后、大惯性及非线性等特点,内模控制作为一种先进控制策略,鉴于其对过程模型精度要求不高等优点,提出了一种基于内模控制原理的PI控制方法,该方法设计的控制器仅有一个可调参数,且通过最大灵敏度指标实现其整定,有效避免了控制器整定的复杂性与随机性.仿真结果表明,与常规PID控制相比,所提方法可有效减小模型参数变化及各种干扰对系统性能的影响,满足机械制浆生产过程对控制器性能的要求,保证磨机安全稳定运行,实现了磨机负荷的稳定化控制,为机械制浆过程综合自动化系统的实施奠定基础.     

单产品间歇过程优化的研究

研究了类似对二氯苯间歇结晶过程的最优化设计问题,考虑附属设备与主体设备构成网络的情况,提出了最优化数学模型,并建立了相应的软件。此外针对能够适用于解大规模问题的最优化算法作了进一步的探讨。采用单维搜索的方法求解了几个问题,表明:所提出的方法具有运算速度快及适应性强的优点,可以预测,在此基础上有可能进一步开发出通用的软件。     

基于针铁矿法的沉铁过程动态建模

针对针铁矿法沉铁过程要求苛刻的沉铁环境,为了实现先进优化控制技术在湿法炼锌过程中针铁矿法沉铁过程中的应用,通过分析针铁矿法沉铁过程中气-液和固-液两相反应特点,根据串联连续搅拌槽式反应器(n-CSTR)的特性,基于化学反应动力学和质量守恒定律,分别建立针铁矿法沉铁过程中氧化反应、水解反应和中和反应的动态微分方程;然后,通过带多重时滞的动态微分方程组建立针铁矿法沉铁过程的机理模型,并且由动态微分方程组得到针铁矿法沉铁过程输入、输出关系的状态方程.最后,对该模型的计算值和实际测量值进行比较.研究结果表明:该模型能较好地表征各反应器溶液中Fe2+质量浓度和H+浓度的变化过程,为下一步先进优化控制技术的实施打下了良好的基础.     

一种烧结终点模糊滑模控制策略及其在烧结过程中的应用

烧结过程具有强非线性、时滞和时变等特性。在分析烧结过程热状态的基础上,提出了一种烧结终点的模糊滑模控制策略,将模糊逻辑和滑模控制方法结合起来,并将其应用在某烧结厂烧结机的台车速度控制中。这种控制方法能在线调整参数,对烧结过程中大惯性、大滞后对象进行有效控制,在对象参数变化或存在较大扰动的情况下,能保持较好的控制品质。结果表明:这种方法稳定了烧结生产,为实现烧结过程的智能优化控制奠定了基础。