非最小相位时滞系统新型Smith自抗扰控制及其鲁棒性

非最小相位对象是工业控制中的典型难题,尤其当不稳定极点或零点与时滞同时存在时,系统更难实现稳定控制.基于含不稳定极点的一阶时滞对象,通过引入两个比例反馈设计了新型Smith自抗扰控制器,分析了两个反馈的作用机理,并得到了系统模型误差的最大允许边界.当对象参数摄动时,运用仿真研究了系统的频域和时域特性,绘制了不同模型下的最大误差边界值与频率的关系.最后,通过蒙特卡罗试验验证了新型Smith自抗扰控制器的抗扰能力优于改进的Smith-PID控制器.     

基于自抗扰的高超再入飞行器轨迹线性化控制技术

在高超再入飞行器运动模型的基础上,全面分析了全弹道3通道间的运动学耦合、惯性耦合、气动耦合和控制耦合.针对该强耦合系统的姿态跟踪问题,基于时标分离和奇异摄动原理,分别在姿态环慢回路和快回路设计了基于自抗扰的轨迹线性化控制器.结合控制器的设计过程,从前馈、反馈、干扰观测与补偿等角度全面分析了自抗扰轨迹线性化控制方法的通道解耦机理.仿真结果验证了解耦机理分析的正确性,表明自抗扰轨迹线性化方法具有很好的解耦效果,适合用于强耦合系统的控制器设计.      

基于线性自抗扰的烷氧基化装置温度控制系统

烷氧基化装置温度控制系统具有大时滞特性,温度高效控制困难.建立系统数学模型;提出内环为PD控制器,外环为Smith预估器与线性自抗扰控制相结合的控制策略,以解决时滞系统采用自抗扰控制时扩张状态观测器输入信号不同步及Smith预估器抗扰能力差的问题;设计线性自抗扰控制器;从不同点加入扰动进行数值仿真实验,仿真结果证明了所提出方法的有效性.     

一阶大时滞系统的滞后时间削弱自抗扰控制

为了解决一阶大时滞系统的控制难题,提出一种滞后时间削弱的自抗扰控制方法.首先,分析时滞系统中线性自抗扰控制的控制输入与系统反馈在时间轴上的不匹配问题,设计一种新的滞后时间削弱结构;然后,结合自抗扰控制思想,得到滞后时间削弱自抗扰控制的闭环结构,用于一阶大时滞系统,利用频域分析说明该方法的稳定性,并总结参数整定规则;最后...     

一类沸腾式流化床系统的自抗扰控制

沸腾式流化床系统具有多变量耦合、大时滞、大惯性的特点,而自抗扰控制器(activedisturbance rejection control,ADRC)可以将多回路耦合看作干扰进行实时估计并加以补偿.为此在分析该类系统动态特性的基础上,设计了具有解耦能力的完全分散自抗扰控制器.针对含时滞的回路,并联加入误差的比例,改进了ADRC的控制效果;根据实际对象的控制要求,进行负荷给定值扰动和给煤量扰动仿真实验,与加入静态解耦环节的PI控制效果进行比较.结果表明,对于文中所述的一类多变量系统,本文所设计的自抗扰控制系统结构简单、参数整定方便,并且可以获得良好的控制效果和较强的鲁棒性.     

智能轨迹导引控制算法在电加热炉温度控制中的应用

针对电加热炉的温度恒定需求,分析系统加热的数学模型和温度变化的滞后特性,改进的控制策略为:ITGC(intelligent track guiding control)——智能轨迹导引控制算法。在Matlab/Simulink仿真环境中,比较分析使用常规PID和此控制策略的温度响应特性。真结果表明,后者具有响应快、控制精度高、无振荡、超调量小的优点。将其应用于实际系统中,实验结论为,此策略能克服温度的大时滞、非线性变化,使得温度有效控制在(500±2)℃;其响应速度、控制精度均优于常规PID,而且系统设计方法简单,能方便地用于实际工业控制中。     

基于MCS算法的自适应时滞补偿振动控制研究

由于Smith预估时滞补偿器对预估模型和预估时间有较高的要求,在预估模型和时间出现较大偏差时会引起时滞补偿的MCS算法出现控制效果下降甚至失稳的问题,因此,基于李雅普诺夫稳定性原理,设计一种自适应时滞补偿结构添加到时滞补偿MCS算法中,构建一种具有自适应时延补偿的MCS算法。选取悬臂梁结构为研究对象进行仿真分析,结果表明改进的MCS算法不仅克服了预估时间出现较大偏差时的失稳问题,而且具有较好的时滞补偿控制效果。     

时滞系统的自抗扰广义预测控制的性能分析

为了实现对时滞系统的高性能控制,提出1种自抗扰广义预测控制算法。首先阐述自抗扰广义预测控制算法的设计原理,得到算法的闭环反馈结构。然后利用频域分析法推导出算法的频域特性,分析并总结时滞系统自抗扰广义预测控制算法的参数整定原则。最后对自抗扰广义预测控制算法以及传统的广义预测控制算法的动态性能进行比较。研究结果表明:自抗扰广义预测控制算法无需在线辨识被控对象精确的数学模型,可以离线求得丢番图方程的解析解,算法的在线计算量大大减少;相比于传统的广义预测控制算法,自抗扰广义预测控制算法具有更好的动态性能。     

智能桁架结构自抗扰振动控制实验研究

针对大型智能桁架结构的振动抑制问题,采用扩张状态观测器(ESO)和非线性状态误差反馈控制律(NLSEF),设计了不依赖于模型的自抗扰振动控制器。然后,基于dSPACE实时仿真系统,建立了102杆三棱柱压电智能桁架结构的主动振动控制试验系统,进行了自抗扰振动控制实验。结果表明:自抗扰振动控制器可有效地用于压电智能桁架结构的振动控制,低频谐振控制实验振幅降低了81.5%,取得了良好的控制效果。     

不确定时滞系统ADRC控制

针对不确定时滞系统,将输入时滞系统等价于高阶输入无时滞系统,利用自抗扰控制技术(ADRC),并在控制回路中串联一滤波器得到易于执行的控制量.自抗扰控制技术是由跟踪微分器(TD)、扩张状态观测器(ESO)、非线性PID(即NPID)等组成,根据对象的输入输出信息来估计扰动并补偿,从而自动实现抑制扰动,并将被控对象化成积分器串联型以便构造理想的控制器.仿真结果表明:自抗扰控制技术以一套不变的参数,当存在外干扰、模型不确定、状态时滞、输入时滞、甚至输入时滞增加几倍时,系统仍然能够保持理想的跟踪效果.     

模型参考的广义最小方差鲁棒自校正控制器及其应用

本文提出一种具有参考模型的广义最小方差鲁棒自校正控制算法。采用鲁棒的估计器和改进加权因子的选择方法改善自校正控制的鲁棒性,通过选择参考模型确定系统的希望响应特性。对具有大间隙、摩擦、饱和、弹性、死区、滞后等固有本质非线性因素的大功率伺服系统进行实验研究,结果表明,由该算法构成的控制系统具有良好的动态响应、良好的鲁棒性和高的控制精度,可以广泛应用地炮、火箭炮等要求高精度快速定位的系统中。     

无模型预测控制及在溴化锂机组控制中的应用

为解决带有时滞特性的制冷系统的控制问题,提出了一种改进的无模型自适应预测控制算法,并将其应用到制冷系统控制方案中。首先,提出一种引入两个参数L1,L2的参数估计控制方案,改善了MFAPC( Model-Free Adaptive Predictive Control) 的伪偏导数参数估计过程,使算法在达到减参目的的同时提升了稳定效果; 之后在控制输入准则函数中加入了控制输出误差和。最后引入典型线性和非线性时滞系统、跟踪时变信号系统、溴化锂制冷系统,对其跟踪控制问题进行了仿真比较研究。仿真结果表明,改进的无模型预测控制算法能取得更稳定的输出结果,且有更快的响应速度和更好的控制性能,同时解决了带有时滞特性的制冷系统控制问题。     

不同位移时滞反馈控制对车身减振的影响

为了研究不同位移时滞反馈控制对车身减振性能的影响。以考虑轮胎阻尼的1/4车辆悬架模型为基础,分别构建车身位移时滞和轮胎位移时滞两种不同状态反馈控制,通过利用劳斯-赫尔维茨稳定性判据和多项式判别理论分别得到不同位移时滞反馈控制系统的稳定性区间。在优化参数范围和约束条件下,以车身加速度、速度和位移为优化目标,采用粒子群算法获得不同控制策略的优化参数。仿真结果表明,相同外部激励下轮胎位移时滞状态反馈控制有较大的稳定性区域和更佳的减振效果,可有效改善车身的振动响应,对进一步研究时滞状态反馈控制在车辆中的应用具有一定的参考价值。     

智能PID拥塞控制算法

针对主动队列管理(AQM:Active Queue Management)几种算法存在响应时间较长并在时延较大时都不能使队长度收敛到期望值的问题,提出一种智能PID(Proportional Integral Differential)控制主动队列管理算法,给出了该算法的详细描述.仿真实验表明,该算法不仅在时延较小的情况下是稳定的、鲁棒的,且响应速度优于REM(Random Exponential Marking),PI(Proportional Integral)控制,PID控制等算法.同时,对于大时延的网络,该算法也是稳定、收敛的.     

一种新型的非线性PID控制器及其应用

提出一种新型的非线性ＰＩＤ控制算法,通过调整增益,输出反馈,非线性前馈和死区修正算法,克服系统中大间隙,弹性,饱和,库仑摩擦等固有本质非线性因素的影响,提高了系统的品质。实验表明,由该算法构成的控制系统具有良好的动态响应、等要求高精度快速定位的系统中。     

大时滞过程的多模式智能控制

通过简要分析了常规控制的不足，提出了一种基于偏差特征信息的多模式智能控制算法，具有加速控制、减速控制、稳态激励控制三种控制模式.算法用加速控制来解决系统暂态响应的快速性的要求、用减速控制来解决系统暂态响应的平稳性要求、用稳态激励控制解决系统稳态的准确性要求.并把此算法应用于大时滞过程的控制，与多种大时滞控制算法作比较，仿真证明了此控制算法的优良性能.该算法结构简单，通用性强，使用调整方便.     

时滞网络预测PI控制算法鲁棒稳定性分析

针对网络中存在的时滞给主动队列管理算法性能带来的不利影响,将Smith预估补偿器与达林算法相结合,提出了一种预测PI控制算法,既利用Smith预估器克服了大时滞给系统性能带来的影响,也减少了控制器参数整定数量.利用控制理论分析了该算法中Smith预估模型与实际对象模型分别存在增益、时间常数和时延失配情况下系统的鲁棒稳定性,并分别给出了保持系统稳定的失配参数条件.理论分析表明,通过适当选择期望闭环传递函数时间常数和预估模型参数,可以使系统获得较强鲁棒性和较快响应速度.仿真试验验证了理论分析的正确性.     

钢包精炼炉的电极系统智能建模及控制

针对钢包精炼炉电极控制系统具有非线性、时变、模型不确定、大滞后、多输入多输出耦合的特点,提出一种基于神经网络实时在线辩识的内模控制方案.控制器采用神经网络解耦,将混沌机制引入到BP算法中,用以加快学习的收敛速度.仿真结果证实了控制策略的有效性.     

大时延系统的简化建模及PID预测控制

讨论了大时延系统的建模条件,提出了拓展大时延系统预测范围的条件与方法,并据此给出大时延系统简化建模及ＰＩＤ预测控制方法．最后用仿真方法验证所提方法的可行性．