多变量系统解耦内模控制及其PID转化应用方法的研究

文中针对不同回路具有不同时滞的多变量稳定过程，提出了一种多变量解耦内模控制设计及其常规PID转化应用方法。所设计的多变量内模控制器能使系统稳定解耦，所得到的闭环系统根据开环系统时滞来描述。该方法为精馏等化工装置的复杂控制系统提供了一种新的优化和先进控制方案。     

鲁棒部分分散控制器的独立设计

提出了一个鲁棒部分分散控制器的独立设计方法。该方法是将部分分散控制系统扩展为非方分散结构,再通过求取对象的广义逆矩阵来设计内模控制器(此法打破了内模控制器只能对方系统进行控制的局限性),最后通过选择特殊形式的滤波器保证了系统的稳定性。通过仿真证明,用该方法设计的控制系统具有较好的可控性和强鲁棒性。     

基于PI控制不同解耦补偿控制器的铝合金MIG焊过程MIMO解耦控制仿真

针对铝合金脉冲MIG焊存在多参数强烈耦合并严重影响过程控制稳定性的问题,建立其多输入多输出(MIMO)控制模型.运用多变量控制理论分析系统的耦合程度,基于PI控制器设计前馈补偿解耦、反馈补偿解耦和对角矩阵解耦3种结构的解耦控制系统.介绍它们的结构和算法,分析控制对象的特点,对铝合金脉冲MIG焊过程进行仿真.仿真结果表明,采用对角矩阵解耦PI控制铝合金MIG焊接过程,能取得满意的动态和稳态性能.     

基于动态神经网络解耦线性化的内模控制

采用动态神经网络对一类多变量仿射非线性系统进行建模，利用解析求得的模型动态逆，将非线性对象近似输入输出解耦线性化。针对复合后的伪线性系统采用内模控制，分析了存在建模误差的情况下闭环系统的鲁棒稳定性。仿真表明了所提方法的有效性。     

基于扩展线性矩阵不等式的鲁棒模型预测控制

提出了一种基于扩展线性矩阵不等式的鲁棒模型预测控制器的综合方法。通过引入松弛矩阵变量,实现了Lyapunov矩阵变量与系统矩阵的解耦,提供了额外的设计自由度,同时也降低了Lyapunov变量的保守性;通过将提出的方法应用于某型飞机综合飞行/推进控制系统的纵向控制律设计,并与传统的鲁棒模型预测控制方法进行对比仿真,检验了所提出方法的有效性和优越性。     

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.     

时滞系统鲁棒IMC-PID控制器的研究

针对无精确模型情况下的FOPDT对象,首先通过一阶Pade近似获得系统的相乘不确定性界,然后采用内模控制器的设计步骤,以满足控制系统鲁棒性为条件,确定滤波时间常数的范围,最后,由等效的反馈结构,将内模控制方法引入PID控制器的设计,得到了其参数的明确解析结果。该方法避免了传统整定的复杂试凑过程,为时滞系统PID控制器设计提供了一条简单有效的途径。仿真结果验证了该方法的有效性。     

啤酒发酵温度多变量解耦控制算法

针对工业过程中常见的多变量时滞输入输出系统,基于常规PID控制和Smith补偿控制算法在处理大时滞、强耦合、多变量、不确定性对象的控制时效果不好的情况,提出了一种多变量解耦控制器的设计方法,该方法以控制器或者补偿器来消除系统各输入输出间的相互耦合和关联,是解决多变量控制问题的有效工具。用该方法针对多变量强耦合的啤酒发酵温度控制系统进行了设计和仿真研究,仿真结果证明了该方法的有效性。     

多变量不确定系统近似解耦鲁棒控制器设计

基于奇异值性能指标,对多变量系统的输入,输出间耦合及系统的不确定性提出了近似解耦鲁棒控制器的设计方法,该方法采用近似解耦,利用灵敏度函数矩阵和余灵敏度函数矩阵的奇异值。在整个频率范围内同时考虑稳定鲁棒性和解耦鲁棒性,给出了同时满足稳定鲁棒性和品质鲁棒性的目标函数,最后对一个实例进行了系统仿真研究、证实了此方法的有效性。     

垃圾焚烧炉炉膛温度的多变量内模控制

垃圾焚烧炉的运行过程受到众多因素的影响,焚烧过程的不稳定将导致产生大量新的有害物质,为了确保垃圾的清洁燃烧需要将整个炉膛的温度控制在一定范围之内。该文针对循环流化床垃圾焚烧炉,取炉膛上部和下部两个温度变量作为被控量,采用多变量内模控制的策略,实现了输出变量之间的解耦,保证了全炉膛温度的稳定。文中给出了控制器的设计过程,并分析了控制器稳定的条件。对所设计的多变量内模控制器进行了仿真验证,仿真结果表明所采用的控制策略是有效的。     

新型解耦控制器的设计及其应用

基于传统的解耦方法和内模控制理论,提出一种采用单位反馈结构的PID/PI解耦控制器的解析设计方法,通过适当地添加补偿项,消除控制器中可能包含的不稳定因素,使得这种新型的解耦控制策略适用于含有多时滞和右半平面零点的双输入双输出系统.该方法克服了现有数值化求解方法的局限性,可在线调节解耦控制器的控制参数,使系统达到较好的动态性能和鲁棒性能.同时,对于存在乘性不确定性的被控过程,分析了控制系统满足标称性能和鲁棒稳定性的充要条件,并由此确定出控制器参数的调节范围.将这种新型的解耦控制策略应用在四容(阶)水箱试验中,仿真验证了其优越性.     

放卷张力系统解耦控制器的设计

针对凹版印刷机放卷系统对张力控制稳定性的要求,提出了一种利用自抗扰控制( ADRC)技术来设计张力解耦控制器的新方法.根据放卷系统的工作机理,建立了放卷张力系统的非线性耦合数学模型,用ADRC方法推导了张力系统的解耦模型,得到了系统阶数和静态解耦模型.在放卷张力系统模型的基础上,利用ADRC技术对放卷系统的张力解耦控制器进行了设计.控制器内部鲁棒性和抗干扰性能的对比仿真结果表明,所设计的ADRC解耦控制器可以较好地实现系统的解耦,并具有比传统比例积分微分控制器更好的内部鲁棒性和抗干扰性.     

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.     

模糊内模预估控制在烟叶复烤中的应用

烟叶复烤过程是一个不确定的时滞系统,为了对时滞性进行有效的控制,本文提出了一种新的模糊内模预估控制方法。它的最大特点是采用智能化的模糊模型预估器作为被控过程的内部模型,对实际输出起预测作用,从而克服时滞对系统带来的不利影响。同时,根据预测误差建立模糊内模控制器,在线修正、补偿被控过程的模型失配。数字仿真显示,这种控制方法优于常规控制方法,在烟叶复烤过程有广泛的应用前景。     

燃料电池系统空气供应内模解耦控制器设计

针对高压质子交换膜燃料电池空气供应系统的空气流量和进气压力具有较强的耦合性这个特性,将内模控制原理与多变量解耦控制理论相结合,提出了空气流量和进气压力的鲁棒解耦控制策略.仿真结果表明,采用内模解耦控制不仅能实现被控量的解耦,而且在系统模型失配的情况下可以获得比传统PID(比例-积分-微分)解耦控制器更好的鲁棒性;同时控制器参数少,整定简单.     

磁悬浮开关磁阻电机的支持向量机逆全解耦控制

针对磁悬浮开关磁阻电机( BSRM)运行过程中容易出现磁饱和现象、并且转矩和径向两自由度悬浮力之间存在严重的非线性强耦合影响,数学模型建立以及解耦控制难度大的问题,新建了考虑磁饱和效应的数学模型.提出了一种基于最小二乘支持向量机( LS-SVM)的逆模型构建以及解耦控制方法,实现了径向两自由度悬浮力和转矩的全解耦控制,并且利用dSPACE系统进行了闭环解耦控制系统的运行试验,以验证模型良好的解耦效果以及对参数变化的较强鲁棒性.结果表明,该方法融合了LS-SVM的非线性逼近能力与逆系统方法的解耦线性化特点,具有较强的自适应性和鲁棒性,可以克服以基于无磁饱和假设的各种数学模型为基础的解耦控制方法不适用于BSRM磁饱和工况的缺陷.     

单元机组协调系统的多模型自适应解耦控制

针对火电单元机组被控对象多变量、强耦合及模型参数随负荷显著变化的特点,提出一种基于多模型自适应解耦控制的协调控制策略.采用多个固定模型和2个自适应模型并行辨识机组对象的动态特性,在每个采样时刻基于切换性能指标选出最优的局部模型作为当前模型,并据此设计解耦控制器,从而实现全工况运行的自适应控制.同时对多模型控制系统的全局稳定性进行了证明.通过对300MW亚临界直流燃煤机组协调控制系统的仿真表明:该控制策略对负荷变化适应快,且可获得良好的动、静态解耦控制效果.     

Feed-Forward-Like Decoupling Control in Coagulation Bath of Carbon Fiber Precursor

The coagulation bath system of carbon fiber precursor is a complicated and multivariable coupling system. Based on the model of industrial production, the full dynamic decoupling control of the coagulation bath system of carbon fiber precursor is achieved in combination with multivariable feed-forward-like decoupling and proportional-integral-differential （PID） control. Compared with the conventional PID decoupling control, the experiment results show that the proposed method has a better control effect. The use of the controller can achieve complete decoupling of three parameters from coagulation bath system. The method should have great applications.     

一种基于核ridge回归的解耦控制系统

提出了一种新的基于核ridge回归的解耦方法。该方法具有传统径向基(RBF)神经网络解耦方法对被控对象数学模型依赖性小的特点，同时又能有效地克服RBF神经网络解耦方法对训练样本要求高、噪声敏感和解耦速度慢的缺点，经核ridge解耦器补偿后的控制系统具有被调节量和调节量之间耦合作用小、动态特性好、稳定性强的优点。补偿后的控制系统具有很强的校正能力，对外界各种干扰也有较强的解耦效果和控制质量。仿真试验表明，采用核ridge解耦器的多变量控制系统能够有效地解除系统各变量之间的耦合作用，且结构简单、易于实现，大大增强了解耦控制系统的实用性能。