模糊解耦控制系统的探讨

提出了以模糊解耦代替常规解耦的控制方法。在设计过程中，避免了对象精确数学模型的推导和严格计算的麻烦，实现极为简便。通过仿真实验，收到了较之常规解耦更为理想的控制效果。     

多变量系统模糊自适应解耦控制方法综述

介绍了多种模糊自适应解耦方法,主要是传统自适应理论与模糊控制的结合以及糊神经网络解耦方法,并着重介绍了各方法的优点和局限性．最后对模糊自适应解耦研究领域的前景进行了展望。     

多变量模糊控制系统的前馈解耦

为实现多变量模糊控制系统的动态解耦，基于前馈解耦思想和神经网络理论，提出了一种多变量模糊控制系统解耦的新方法——模糊前馈解耦法,模糊控制器和解耦部分独立设计，解耦由两层神经网络实现，节点少，其活化函数采用分段线性函数．利用简化的学习算法，根据系统输出误差，在线调整网络权值，从而实现动态解耦而无需辨识被控对象的模型，该方法结构简单且计算量小，适于实时多变量过程控制，仿真证明了该方法的有效性。     

煤气混合过程热值与压力的模糊补偿解耦控制

针对煤气混合过程的强耦合、强干扰和非线性等特点,提出一种将模糊控制和补偿解耦相结合的控制方法。首先,根据混合煤气热值和压力控制精度的不同要求,分别设计模糊控制器对热值和压力进行控制;然后,通过分析热值和压力之间的耦合关系,利用补偿解耦控制器对它们之间的耦合影响进行补偿,并结合生产过程中积累的操作经验,设计一种模糊补偿解耦策略,实现混合煤气热值和压力的解耦;最后,针对煤气混合过程中的特殊工况建立专家控制器,对蝶阀的非线性特性采用专家规则修正阀位增量。研究结果表明:混合煤气热值和压力的波动能稳定在较小的范围之内,同时具有较强的抗干扰能力。     

模糊静态解耦控制系统的研究与应用

原油一般用三相分离器进行脱水。这在工艺上,要求其油水界面高度及罐顶压力保持一定数值。但实际情况表明,界面高度和压力之间存在耦合关系。本文以模糊控制理论为基础,设计了一种模糊解耦控制器,通过仿真计算与应用,得到了较好的效果,与对角线矩阵解耦方法相比,方法简单,可靠。     

多变量模糊解耦及实现问题探讨

分析了多变量模糊控制器解耦设计及实现过程中所存在问题。提出了一种简单的多变量模糊控制器解耦设计方法。使得原来由于算法复杂而难以实现变为可能。     

基于前馈解耦的多电平静止无功发生器控制

传统无功补偿装置存在损耗大、输出电压低等缺点,难以满足现代电力系统电网电压等级和容量要求,通过建立系统的数学模型,设计了级联H桥多电平静止无功发生器.针对系统强耦合性的特点,内环采用基于前馈解耦的PI控制,外环应用PI控制.仿真结果表明:所提出的控制策略具有动态响应速度快、稳态精度高、补偿效果好等优点.     

一种双模糊解耦控制器的设计与仿真

在实际的工业生产过程中存在着大量输入、输出强耦合的非线性控制系统。解决耦合问题的经典方法有前馈解耦法和状态反馈解耦法,但均需对被控对象进行精确建模。提出了一种不依赖于被控对象精确数学模型的模糊解耦控制算法。依据模糊控制策略和解耦补偿思想,设计了以模糊控制器分别作为解耦器和主控制器的双模糊解耦控制系统。仿真结果表明,该方法简单、易于实现且具有优良的解耦能力、较好地动态响应和有较强的鲁棒性能。     

基于前馈补偿器的无轴承同步磁阻电机解耦控制

建立了无轴承同步磁阻电机径向悬浮力及转矩部分的数学模型,其电磁转矩和径向悬浮力之间以及径向悬浮力自身在两轴方向上存在相互耦合.针对无轴承同步磁阻电机的强耦合、非线性特性,采用磁场定向控制难以直接进行解耦控制,采用基于前馈补偿器的解耦控制策略,成功解除了上述变量间的耦合关系.采用前馈补偿解耦得到的控制系统结构简单,实现方便.仿真研究表明,该解耦方法可实现无轴承同步磁阻电机稳定悬浮运行,能实现上述变量间的完全动态解耦,同时电机具有较好的转矩和调速性能.     

基于分类解耦模糊PID控制的倒立摆系统

通过对倒立摆系统数学模型分析,采用一种分类解耦的线性化方法,结合经典与现代控制理论优点,将模糊控制算法与PID整定算法结合在一起,设计了一种新型控制器。通过仿真结果的比较证明该系统具有良好的动态性能和稳态性能。     

基于变频调速SBR法污水处理的模糊控制

本文对序列间歇活性污泥法(SBR)污水处理的工艺过程进行分析,设计了以PLC为控制核心,以曝气池中溶解氧浓度(DO)作为控制参量,以鼓风机的转速为被控变量的控制系统.基于对象存在滞后、无法知道精确数学模型的特点,控制算法采用模糊控制;同时,为了达到节能的目的,采用变频器与PLC之间基于RS-485的通讯技术来实现对控制鼓风机的转速的控制.     

基于PLC和模糊控制的电梯智能控制系统研究

本文研究设计了基于PLC的电梯智能控制系统,并将模糊控制技术应用于电梯群控系统中,给出了系统的硬件设计结构和软件流程图,并通过仿真对控制效果进行了实验,结果表明该系统是有效地、可靠的。     

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.     

航空发动机模糊自适应广义预测解耦控制

为克服航空发动机控制回路间的耦合作用,针对具有不确定大时延的航空发动机分布式控制系统,提出了一类模糊自适应广义预测解耦控制算法.利用发动机非线性模型的输入输出数据对模糊自适应推理网络进行离线训练,网络的前提参数训练后固定,后件参数则可在线调整以使网络能更好地逼近实际系统.将模糊自适应推理网络作为广义预测控制器的预测模型,可以省去常规广义预测控制器的反馈校正机构.仿真表明:当参考轨迹为阶跃信号、斜坡信号时,所设计的控制器均具有良好的动态跟踪特性和解耦特性,当时延发生变化时,系统输出仍然能稳定地跟踪参考轨迹,说明该控制器对时延不敏感,鲁棒性强.     

基于模糊自适应PID的温度控制系统

将传统PID控制技术与有着广泛应用的模糊控制技术相结合,设计了一种模糊自适应PID控制器,并实现了基于PLC的自适应模糊PID温度控制系统,该控制系统具有模糊控制的简单、有效的非线性控制作用,稳定性好,有较强的鲁棒性.     

基于PLC的固化炉湿度模糊控制系统

根据固化炉的工艺要求,设计和实现用于钢纸磨盘的固化炉湿度模糊自动控制系统,介绍固化炉的工作特点,给出控制系统硬件组成、工作原理、模糊控制算法.系统将PLC的高可靠性和模糊控制的有效性特点有机结合.实际运行表明,系统湿度超调量减小,调整时间缩短,湿度控制效果明显增强,产品质量提高、废品率降低.     

基于PSO—SA的二级倒立摆前馈补偿模糊神经网络控制

以模糊神经网络为基础,结合误差前馈补偿完成了二级倒立摆系统的稳定控制,并采用模拟退火粒子群算法对控制参数进行全局寻优。与基于状态变量合成的模糊神经网络控制器相比,该控制方法豢仅解决了多变量系统模糊控制器的“规则爆炸”问题,并且。由于所有状态变量直接参与控制输出,控制精度亦有所提高。仿真结果表明,该控制方案所需规则数目少,响应速度快,有良好的鲁棒性和非线性适应能力。     

基于预测模型的分段模糊控制系统设计

针对加速量热仪需要按照材料的特性设定温度变化规律,温度精确控制困难的问题,通过研究电加热功率与温度变化的关系,采用调整脉冲宽度调制方波(PWM)占空比的方式来控制加热功率.针对系统的非线性、时变性、变结构、多层次和滞后等缺点,提出分段、分级和基于预测模型的模糊控制策略.采用上位机(IPC)+下位机(PLC)的测控系统结构,并编写PLC程序完成模糊控制.实验结果表明,本方案实现了以固定升温速率加热,定点温度保持的功能.