时变时滞系统自适应预报鲁棒控制算法

本文提出一种适合于时变时滞系统的极点配置最优预报自校正PID鲁棒控制算法。理论证明及数字仿真的结果表明该算法具有鲁棒性好、抗干扰能力强、能够克服时变时滞和时变参数对系统性能的影响等特点。     

时滞系统自适应微机控制与浮点汇编语言实现

本文根据作者提出的最优预报自校正极点配置PID控制算法,用浮点汇编语言实现,在TP801单板机上对模拟的时滞过程进行实时控制,结果是相当满意的,有较好的实用及推广价值。     

新型时变大时滞最优预报自校正PID控制算法

本文提出了一个克服时变大时滞及被控过程参数时变的最优预报自校正PID控制算法。通过计算机数字仿真,将新算法应用到化肥厂合成氨H_2/N_2这样一个时变大时滞的被控过程,结果看出这种控制策略鲁棒性好,抗干扰能力强,消除了时滞及过程参数时变对系统输出的影响,可以构成相当理想的工程控制器。     

主动式升沉补偿控制系统及运动预报

针对主动式升沉补偿系统的时滞特性会造成控制效果变差甚至使系统失稳问题,考虑采用模型预测控制算法对其进行控制.并从提高系统抗干扰性角度出发,将模糊-比例积分微分(PID)控制与模型预测控制进行结合形成预测模糊PID控制,并将其与动态矩阵PID控制进行了仿真比较.最后为了进行实时的升沉补偿,采用时间序列法自回归预测模型对吊装点的运动进行了预报.仿真结果表明:预测模糊PID控制在系统存在时滞的情况下既保证了系统的稳定性又提高了系统的抗干扰性;时间序列法自回归预测模型对于极短期的运动预报具有较高的预测精度,可以满足主动式升沉补偿系统的预报要求.     

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。     

串级时滞系统最优预报自校正鲁棒控制算法

本文提出了一种适用于串级时滞系统的极点配置最优预测鲁棒自校正控制算法,它能消除闭环特征方程中的时滞项,有效地提高了系统的稳定性及抗干扰能力,具有经典串级系统难以达到的优越性能。     

AGC板厚控制系统中对时滞非线性问题的有效控制方法

针对在AGC板厚控制系统中存在时滞、时变、大惯性、非线性等问题，提出了采用，自适应集中延时神经网络辨识、最优预报和模糊免疫PID控制相结合的控制方案，有效地提高了系统的控制精度和动态性能。经MATLAB仿真实验表明，各项指标均好于传统的控制方式，取得了令人满意的控制效果。     

一种新的显式极点配置自校正PID前馈控制器

研制了一种新的显式极点配置自校正PID前馈控制器.与传统PID控制器不同.它考虑了对参考输入的滤波.因此.对于同时具有开环不稳和非最小相位两种复杂条件的系统.本控制器可以处理时滞大于1的情形,它能提高极点配置自校正PID控制器处理时滞的能力.计算机仿真结果证明.本控制器是可靠的.在工程方面的作用是明显的.     

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。     

时滞对象的自抗扰PID控制

提出一种适合时滞对象的自抗扰PID控制器及其整定方法。由于难以完全测得时滞对象输出变量的高阶导数,用一个二阶观测器观测系统中模型和外部干扰等未知因素,然后结合经典反馈理论,得到一个四参数的自抗扰PID控制器。由Z-N整定公式推导出其中3个控制器参数的整定公式,适当调节剩余自由参数,可以获得较好的动态性能。2个仿真实验表明:该方法能够有效改善时滞对象控制系统的动态性能,增强系统的适应性和鲁棒性。     

基于改进灰色预测模型的自适应PID控制算法

针对大滞后系统提出一种基于改进灰色预测模型的自适应PID控制,采用优化背景值和初始条件的改进GM(1,1)模型作为预测模型,用预测结果代替被控对象测量值,克服了大滞后系统控制效果不能及时反馈的不足,并将二次型性能指标引入到PID控制器的整定过程中,按照性能指标的负梯度方向修改加权系数,实现了自适应PID的最优控制。仿真结果证明,该方法对大滞后系统具有较好的适应性和鲁棒性。     

RBF网络自整定PID控制在网络化控制系统中的应用

文章针对网络化控制系统普遍存在的时延问题,介绍了一种基于径向基函数神经网络自整定PID的控制策略.在Matlab/Simulink环境下搭建了基于TrueTime工具箱的网络控制系统的仿真平台.仿真结果表明:与常规PID控制相比,神经网络自整定PID控制算法可有效地提高系统的鲁棒性和自适应性,且此方法易于实现,便于工程...     

带PIC微处理器通用自校正控制器的控制策略与算法

在工业过程中，现代控制策略的实际应用已落后于其理论，因为大部分策略是复杂的，而想以简单的模式来实现是相当困难．虽然广泛采用了PID控制器，但仍无法达到最优控制的效果．通过用带时变参数的降价线性模型来模拟复杂的非线性控制系统，采用PICl6C62X单片微处理器组成自校正控制器，实现控制策略与算法．这种PICl6C62x单片微处理器具有较好的内部功能和外围设备，使得自校正调节器的硬件电路十分简单，并较之典型的PID控制，有看更优控制性能和适用范围．     

线性时变时滞系统的最优控制——块脉冲函数的应用

利用块脉冲函数和参数优化方法,提出了多变量线性时变时滞系统的最优控制算法。该算法简单,且便于实际应用。仿真结果表明,此算法对线性时变时滞系统的最优控制是切实可行的。     

最优分数阶PIλDμ网络时延控制器

将分数阶控制理论应用于网络控制系统的时延研究当中,设计了适用于网络控制系统的分数阶最优PIλDμ控制器,并通过仿真实验将其针对固定时延和随机诱导时延的控制效果与整数阶最优PID控制器作了比较.实验结果表明,分数阶控制器和整数阶控制器在应用于对象为整数阶的网络控制系统时均能得到较为理想的效果,但分数阶控制器得到的阶跃响应的超调量更小、上升时间和调节时间也都相对更短,这说明最优分数阶PIλDμ针对网络时延具有更为理想的控制效果.     

基于时滞补偿的气动系统位置控制仿真

为解决气动系统在控制过程中出现的时滞性、非线性性和外部干扰等问题,提出了一种基于时滞补偿的模糊比例-积分-微分(proportion integration differentiation, PID)控制的策略。首先,分析气动系统的工作原理,建立气动系统的机理模型。其次,针对气动系统存在的时滞特性,在Smith预估器的结构中引入干扰观测器,并使用改进的Smith预估器来补偿系统的纯滞后环节。最后,为提高位置控制精度,设计了具有自整定能力的模糊PID控制器。仿真结果表明,改进的Smith预估器与模糊PID控制相结合的策略能够保证系统的稳定输出,提高系统的抗干扰能力和鲁棒性。