适用于变时滞未知扰动过程的自校正控制算法

基于广义最小方差策略和极点配置策略,提出了一种适用于变时滞、未知扰动过程的新型自校正控制算法。该算法在操作条件变化的情况下,无需在线辨识被控过程的时滞和扰动,通过加权项的自动调整,始终能够保证控制系统稳定运行。该算法的数字仿真和实际应用的结果对于变时滞、未知扰动的过程,不仅具有良好的随机调节性能,而且还具有良好的伺服跟踪能力。     

一种自校正广义预测控制算法

本文运用自适应原理,在广义预测控制(GPC)算法的基础上,设计了一种自校正GPC算法。该算法具有计算量小,鲁棒性较强的特点。文未给出了仿真实例。     

基于学习的自校正控制算法

提出了一种基于学习的自校正控制算法,算法中包含一个自适应模型和多个固定模型,每一个模型都有一个相对应的控制器,在每一采样时刻,将当前时段内具有最小预测误差的模型对应的控制器的输出作为控制输入。在该算法中,自适应模型和自适应控制器的作用是确保闭环系统的稳定性和输出跟踪误差的渐近收敛性,而固定模型和固定控制器的作用是当被控对象的参数发生稳定性和输出跟踪误差的渐近收敛性,而固定模型和固定控制器的作用是当     

血压自校正控制

在控制血压的输液过程中,由于病人特征有明显的个体差异,必须采用自适应控制器。本文给出一个对期望血压实行极点配置对随机噪声实行最小方差的自校正控制算法,控制器在一个微机控制系统中实现。以狗为对象的动物实验表明:自适应控制器和系统特性令人满意。     

广义自校正前馈控制算法

本文基于带积分因子的ＣＡＲＩＭＡ模型，将自校正控制策略与极点配置策略有机结合起来，提出了能够在线选择加权项的广义自校正前馈控制算法．该算法由于引入了积分作用能够消除跟踪误差，具有较强的鲁棒性．在非最小相位系统给出了算法的全局收敛性证明．     

新型自校正控制算法

本文针对离散线性时不变随机系统给出了一种新型自校正控制算法，它的基本设计目标是：在采用极点配置设计方法的前提下，设计控制器，使其用于输出调节时Ｅｙ２（ｔ）尽可能小，并且使得它在用于跟踪一类有界参考输出ｙ（ｔ）时Ｅ（ｙ（ｔ）－ｙ（ｔ））２尽可能小，所举例子及仿真结果都说明了本文算法的有效性．     

一种稳健的自校正控制器

本文基于Juky判据提出了一种稳健的自校正控制器的设计方法,并且,就一类新目标函数意义下稳健的自校正控制器的设计进行了讨论。大量仿真结果证明所给出的控制器是可行的,对于非最小相位及不稳定的系统也能稳定地工作。     

大时滞系统的自校正控制

本文针对大时滞与有界干扰系统，引进了一种对时滞补偿的自校正控制器，并将该方法用于球磨机的负荷控制。实验研究与运行表明了该方法是很有效的。     

多变量自校正控制器加权网络选取的限制条件

从理论上分析了采用了多变量自校正控制器设计系统时，目标函数加权网络的选取对系统稳态偏差的影响，给出了使系统无稳态偏差对加权网络选取的限制条件。     

一种新型的降阶预估自校正控制算法

大多数工业对象都存在着纯滞后时间,本文针对纯时滞控制对象,提出了一种具有参数自校正能力的控制器。数字仿真实验以及高温扩散炉实时控制结果证明,该算法适合于具有大纯时滞的最小相位或非最小相位系统,而且在实时性、控制精度等方面,具有突出的特点。     

自校正内模控制器

提出了设计自校正内模控制的新方法。该方法把输出预测误差划分为有规律和无规律误差两部分。通过在线辨识建立有规律误差的预报模型,由此模型对误差值进行自适应预报,达到对内模控制器的在线校正,而对无规律的误差只作闭环反馈修正,最后达到消除系统的稳态余差。本方法比通常自校正内模控制算法的运算量大大减少,而在对象参数在一定范围内漂移时,同样能取到自校正效果。     

计算力矩—自校正机器人控制算法

近年来已经开发出一些应用于复杂非线性系统的自适应控制方案,机器人控制系统就是典型的例子。由于不可避免地存在着非模型化的动特性,将自适应技术和基于模型的非线性控制有机地结合起来,充分利用能够得到的参数模型,通过自适应控制处理剩余的未知参数部分,可能是一种有效的控制策略。本文提出一种适用于机器人的计算力矩—自校正控制算法。仿真结果证实了方案的有效性。     

机械加工过程的离散滑模自校正控制

对机械加工过程的自适应控制进行了新的研究和探讨，通过实时检测加工过程变量和在线辨识加工系统参数，建立了加工过程的离散滑动模型并实现了离散滑模自校正控制策略，还给出了车削力约束离散模自校正控制系统的仿真结果。     

串级前馈式极点配置自校正PID控制器

对传统的数字ＰＩＤ结构进行了改进，增加了对给定值的滤波作用，同时考虑了串级控制方案。使极点配置自校正技术处理复杂工况的能力有效较大的提高，仿真结果表明了的给控制器的有效性。     

一种改进的隐式广义预测自校正控制算法

本文基于CARIMA模型提出了一种简单的隐式广义预测自校正控制算法。它避免了在线求解Dioaphantine方程;利用并列预测器问的特点,直接辨识输出预测器中的参数;并利用GPC与DMC控制律的等价性来直接推求开环预测向量。数字仿真与混合仿真结果表明了这种控制器性能良好。该算法具有算法简单、使用范围广,鲁捧性强等特点。     

时滞系统简单自校正PID控制器

采用Smith型时滞补偿器,对于具有未知或时变时滞的二阶(或一阶)开环稳定被控过程,分别提出了以任意稳定裕度和极点配置为指标的自校正PID(或PI)控制算法。仿真结果表明,该算法简单可行,且易于实施。     

机器人的一种自校正控制算法

本文给出了一种新的、结构简单的机器人数学模型。把文献[1]的结果扩展并应用于机器人的轨迹控制,并导出了一种新的机器人自校正控制算法。仿真结果证实了本文所提方法的可行性。     

一种谨慎自较正控制算法

本文给出了一种谨慎自校正控制算法。仿真实验表明,这种算法能够有效地降低由于参数估计的不确定性所引起的盲目控制,从而达到改善系统动态性能的目的。     

pH过程的极点配置自校正控制

pH过程控制广泛应用于化工、废水处理等领域,但由于其严重的非线性特性一直是工业过程控制的难点。利用非线性模型来描述pH过程,使用非线性极点配置自校正控制器对过程进行控制,实验结果表明该控制方法具有良好控制效果。     

基于矩阵规范化的直流电机自校正控制

直流电动机实际运行中,模型参数往往会受到运行环境、工况等条件的影响而发生变化,从而导致其系统模型的不确定性.为解决在上述条件下的控制器设计问题,本文介绍了一种基于自校正调节(Self-tuning Regulation)原理的自适应控制算法.该算法利用矩阵规范化的递推最小二乘法(Recursive Least Squares with Matrix Regularization,RLSMR)进行系统时变参数的在线估计,并针对实时辨识的参数采用极点配置(Pole Placement)方法来设计反馈控制器.计算机仿真结果表明,这种基于自校正调节的自适应控制算法对于直流电机的转速控制具有较理想的调节和跟踪能力,并能够很好地适应模型参数的变化.