加拿大超临界水冷堆的多变量鲁棒控制研究

为了处理加拿大超临界水冷堆的蒸汽温度、反应堆功率和主蒸汽压力之间的强耦合性,特别是蒸汽温度对反应堆功率扰动具有极高敏感性的问题,以及控制系统设计过程中所引入不确定性因素,对系统模型进行不确定性分析并得到3种不确定性量,然后在此基础上采用μ综合方法得到多变量鲁棒控制器。通过前馈系统的扰动补偿特征和对开环系统的增益调整方法分析得到系统的前馈控制部分,进一步提高系统的性能响应。通过和传统控制器的仿真对比表明:所设计的多变量鲁棒控制器能在系统不确定性条件下实现对系统的稳定控制,控制性能满足设计要求。     

热连轧板形板厚多变量系统鲁棒控制

针对板形板厚多变量复杂系统,以板形和板厚质量为主要控制目标,以弯辊力和辊缝为主要控制变量建立系统模型. 基于某热连轧实际生产参数得到具体数学模型. 针对建模过程中忽略掉的各种次要因素的影响及扰动和参数摄动,应用Matlab鲁棒控制工具箱对系统进行耦合分析并求解出鲁棒控制器,通过均衡处理的控制器降阶算法得到低阶鲁棒控制器. 仿真结果验证所设计控制器具有良好的解耦效果、抗干扰能力和抗参数摄动能力.     

汽车主动悬架系统的前馈反馈最优控制及其仿真

研究汽车主动悬架系统的线性二次型前馈反馈最优控制问题.基于两自由度1/4汽车悬架主动控制模型,通过引入外部扰动补偿向量,给出了系统的有限时域前馈反馈最优控制器的设计方法.该控制器由状态反馈项和前馈补偿项构成,其中前馈项用于补偿路面扰动对系统的影响.控制器的反馈和前馈增益可通过求解矩阵微分方程得到.仿真算例说明了该方法的有效性.     

基于Delta变换的时滞采样系统的最优减振控制

运用Delta变换的方法研究Delta域内含有控制器-执行器延时和传感器-控制器延时的采样系统最优减振控制律的设计问题.首先将时滞采样系统离散化,再利用系统转换方法和Delta算子将离散时滞系统转换为Delta域无时滞系统;然后通过求解Delta域Riccati代数方程和Delta域Stein矩阵方程得到前馈反馈最优减振控制律;最后运用仿真示例证明所设计的控制律能够有效补偿时滞及扰动对系统造成的影响.       

过程不确定性下丙烯精馏过程多变量预测控制技术应用

以丙烯精馏塔的多变量预测控制为研究对象,将卡尔曼(Kalman)滤波方法与动态反馈预测控制技术相结合,提出了一种带有积分输入补偿的Kalman滤波方法对系统不确定性干扰进行估计,然后将滤波后的输出、控制作用及状态信息动态反馈给多变量预测控制器以增强系统的抗干扰能力,提高控制系统的性能,并构建出丙烯精馏塔过程机理模型及仿真平台。仿真结果对比表明,采用本文改进的Kalman滤波方法使得多变量预测控制系统的控制性能和鲁棒性明显增强,生产过程更加平稳。     

基于增量式拟进化规划算法的TE模式切换最小时间动态优化

以往对聚烯烃牌号切换的优化一般采用序列二次规划和迭代动态规划方法。本文针对不同成分产品之间的切换问题,建立两层控制结构的牌号切换系统:回路控制层和牌号切换层,通过控制变量参数方法转化为带有约束的非线性规划问题。针对该问题控制变量轨迹的特性,提出一种增量式的拟进化规划方法(IEA)。对于最小时间优化问题,采用双层优化策略:内层以某个给定末端时间产生可行解,搜索可行域;根据内层可行域的大小,收缩末端时间。将该方法应用于TE仿真系统,得到TE模型两种不同生产状态之间切换的最小时间和切换过程中操作变量的轨迹,验证了所提方法的有效性。     

控制时滞与测量时滞采样系统的最优扰动抑制

研究在持续外部扰动作用下,具有控制时滞和测量时滞的采样线性系统前馈-反馈最优扰动抑制控制器设计问题.首先将采样系统离散化为时滞离散系统,再利用模型转换将时滞离散系统转换为无时滞系统;对转换后的系统设计前馈-反馈最优控制器,证明其存在唯一性;通过求解Riccati矩阵方程和Stein方程,设计含控制记忆项的最优控制律,利用控制记忆项补偿时滞对系统产生的影响;然后通过构造降维状态观测器解决前馈控制物理不可实现以及状态不完全可测的问题.最后通过仿真示例,证实运用模型转换方法所设计的最优扰动抑制控制器,能够有效地补偿时滞给系统带来的影响,并实现扰动抑制.     

基于神经网络的多变量非线性系统的广义预测控制

为了使广义预测控制的思想成功应用于多变量非线性系统,用神经网络对其进行开环解耦得到单变量非线性系统后,采用一种复合多层前馈神经网络结构作为单变量非线性系统预测模型,利用递推最小二乘法和Davidon最小二乘法作为在线学习算法,建立了一种适合多变量非线性系统的自校正广义预测控制器。     

一种特征变量广义预测控制方法

针对一类具有统计运动规律的复杂生产过程系统难以控制问题,提出了一种新的广义预测控制方法,即直接利用特征向量而非状态变量,通过工况模式所属类别的变化来描述系统的动力学特性,进行控制器设计.在前期二维工作的基础上,将该方法推广到高维.以三维情形为例,根据安阳钢铁厂400烧结机的实际工况数据,首先提取工况特征变量并进行模式类别划分,其次通过定义描述模式运动的变量来建立系统的预测模型,最后根据新变量进行广义预测控制.研究结果表明:该方法能够有效描述系统的统计特性,并根据实际工况数据及预测模型直接辨识得到控制器中的参数,对系统进行了有效的控制,解决了该类系统难以控制问题.     

基于前馈-反馈的磁悬浮列车悬浮系统控制结构

磁悬浮列车控制系统性能直接影响到磁浮列车的稳定性、安全性,由于电磁铁模型本身的不稳定性和非线性,悬浮系统必须选择合适的控制方式才能使其稳定工作.为消除扰动对磁悬浮列车悬浮系统的影响,在线性近似模型基础上提出一种前馈-反馈复合控制结构,利用PI控制器消除稳态误差,利用前馈控制抵消扰动对系统的影响.采用MATLAB对系统进...     

基于多变量统计方法的产品质量控制

提出了一种多变量统计质量控制方法来减小由于过程扰动引起的产品质量变化.该方法首先通过正常工况的历史数据,建立一个部分最小二乘的回归模型,利用高采样频率的过程测量值来预测质量变量的值.预测误差作为部分最小二乘逆模型的输入得到过程操纵变量的调节量,通过调节过程操纵变量来抑制过程扰动,减小质量变量的变化.所提出的多变量统计质量控制方法在TE过程中得到了验证.仿真结果表明,与传统的PID质量控制方法相比,所提出的方法能减小由过程扰动引起的质量变化.     

考虑测量噪声的车辆自适应巡航控制系统纵向跟车研究

提出一种具有自适应补偿能力的反馈校正模型预测控制器设计方法,该控制器由卡尔曼滤波器和模型预测控制器构成.建立ACC控制系统车间纵向跟车动力学模型,采用卡尔曼滤波器进行状态变量的估计,消除测量噪声的干扰;利用反馈校正机制改进跟车预测模型,以处理参数不完全确定和外部干扰对模型精度带来的影响,并采用向量松弛因子对硬约束进行软化处理,避免优化求解过程中出现无可行解的情况.将本文所设计的控制器转化为带约束的二次规划问题,利用MPC控制器滚动优化的特点,将控制量作用于被控对象,实现自适应巡航控制.实验结果表明:在存在测量噪声的情况下,本文提出的方法有效地提高了ACC系统的跟车安全性和乘坐舒适性,并且系统具备良好的抗干扰能力.     

水轮机组最优同期控制研究及电站应用

本文论述了基于二次性能指标的水轮机组快速自动准同期最优控制器的设计条件及方法,探讨了最优同期控制器与频率相角复合同期控制器参数之间的关系.文中给出了实验室内动态实时仿真及水电厂运行结果.结果表明最优同期控制器可使机组启动后快速进入同期点,提供每分钟6～9次的并网机会.     

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。     

不确定广义系统的有限时间终端滑模控制

研究了一类不确定广义系统的有限时间终端滑模控制问题.通过非奇异线性变换将不确定广义系统转换成受限等价形式,利用Liapunov函数的方法,提出一种有限时间终端滑模控制策略,给出相应的终端滑模超曲面和终端滑模控制律,得闭环系统渐近稳定,现了滑模运动,保证了在滑模面上系统状态变量在有限时间内到达平衡点.给出了相应的数值算例,说明了设计的可行性和有效性.     

带有输入时滞的Timoshenko梁系统的控制器设计与稳定性分析

为了研究输入时滞对Timoshenko梁系统稳定性的影响,镇定边界具有输入时滞和载荷的Timoshenko梁系统,利用Backstepping方法,设计了一种新的控制器来补偿输入时滞带来的影响,从而得到一个稳定的闭环系统。首先,给出一个与原时滞系统等价的无时滞系统;然后,构造一个Backstepping线性变换,并证明这个线性变换是有界可逆的;最后,通过这个变换将无时滞系统转化为一个稳定的目标系统,并设计出相应的控制器。结果表明,此无时滞系统与目标系统是等价的,其反馈控制律可以镇定原来的时滞系统。研究方法解决了输入时滞对弹性系统的负面影响,丰富了分布参数控制系统的控制器设计方法及其稳定性理论,在工程实践中具有一定的借鉴意义。     

基于预设性能的非线性系统反演自适应控制

为使非线性系统的输出变量具有期望的动态品质和稳态误差,本文基于预设性能函数的性质,对存在参数摄动的非线性系统,设计了一种预设性能的反演自适应控制算法。本文首先给出预设性能函数,使非线性系统的输出变量受预设性能函数所约束,接着通过数学变换,将受约束的输出变量转换为另一个无约束变量,再基于新变量,采用反演控制算法,设计了一种反演自适应控制器,并理论证明了该算法能保证闭环系统的稳定性。数值仿真结果显示,本文算法能保证闭环系统的输出变量具有良好的动态品质和给定的稳态误差。     

基于Buck DC-AC逆变器的双环控制

针对Buck DC-AC逆变器,提出一种带电流前馈的双环控制器。此控制器设计简单,由于采用全状态反馈的双环控制策略,改善了逆变器系统动态响应性能,提高了稳态性能。此外,电流前馈环的使用提高抗负载扰动的性能。实验结果表明,双环控制中内环扩大逆变器控制系统的带宽,使逆变动态响应加快,同时也有较高的稳态精度,对负载扰动有较高的抑制能力。     

平面欠驱动两杆柔性机械臂的全局稳定控制

针对平面欠驱动两杆柔性机械臂,该文提出一种新的控制策略,实现了机械臂的全局稳定控制目标。首先,为机械臂系统引入一个同胚坐标变换,将其变换为一个结构简单的新系统;然后,将新系统分离为线性和非线性2个部分,利用等价输入干扰的概念为新系统设计控制器,以实现新系统的全局稳定控制目标,并通过坐标变换的同胚性使原机械臂系统的全局稳定控制问题得以解决。该文所提控制方法仅需利用机械臂的位置量信息设计控制器,这不仅能降低控制系统成本,而且还能有效避免速度噪音对控制性能的影响。数值仿真结果显示,所提的控制策略在机械臂系统的稳定运动过程及稳定时间等性能方面,均能达到令人满意的控制效果。     

基于径向基函数网络的非线性通用模型控制

为了克服通用模型控制器要求过程一阶微分模型应该有显式解的局限性,提出了一种基于神经网络的通用模型控制方法,将非线性过程模型应用逆系统的方法在控制算法中直接嵌入过程模型,从而保证通用模型控制策略的可实现性。其参考轨迹是一条典型的二阶曲线,由于径向基函数网络具有许多优点,该控制策略中的神经网络为径向基函数网络。该控制器参数具有明显的物理意义,参数整定方便。仿真实验验证了该控制策略的有效性。