参数自寻优模糊控制器在中央空调温度控制系统中的应用

在中央空调温度控制系统中设计应用了一种参数自寻优模糊控制器。针对中央空调温度控制系统被控对象非线性、大滞后和时变等特点，该模糊控制器在规则可调整模糊控制器基础上引入了加权因子α和比例因子Ku的在线调整优化算法。运行结果表明，这种算法增强了系统的鲁棒性，在不同工作条件下，系统保持了良好的控制品质。     

基于概率鲁棒性的锅炉过热汽温串级PID控制器

基于概率鲁棒性理论,针对过热汽温这类工况参数对模型参数有较大影响的对象,提出一种固定参数的串级鲁棒PID控制器设计方法。根据被控对象模型的参数摄动范围及概率密度分布,计算闭环系统满足性能设计要求的概率作为优化算法的目标函数,利用遗传算法对串级PID控制器参数进行优化,用Monte-Carlo实验对控制系统进行鲁棒性检验。仿真结果表明,基于概率鲁棒的串级PID控制器对于对象工况参数引起的模型参数不确定性具有较好的鲁棒性,系统可以兼顾多个工况点的性能,以最大概率满足设计要求,最大限度地挖掘了固定参数串级PID控制器对模型参数具有不确定性对象的控制能力。     

基于概率鲁棒性的锅炉过热汽温串级PID控制器

基于概率鲁棒性理论,针对过热汽温这类工况参数对模型参数有较大影响的对象,提出一种固定参数的串级鲁棒PID控制器设计方法。根据被控对象模型的参数摄动范围及概率密度分布,计算闭环系统满足性能设计要求的概率作为优化算法的目标函数,利用遗传算法对串级PID控制器参数进行优化,用Monte-Carlo实验对控制系统进行鲁棒性检验。仿真结果表明,基于概率鲁棒的串级PID控制器对于对象工况参数引起的模型参数不确定性具有较好的鲁棒性,系统可以兼顾多个工况点的性能,以最大概率满足设计要求,最大限度地挖掘了固定参数串级PID控制器对模型参数具有不确定性对象的控制能力。     

广义极点配置隐式自校正控制器(英)

本文提出一种隐式自校正控制器,它是基于模型和辅助系统d步前向预报,将闭环极点设定在所希望位置．控制器是由辅助系统推出,其参数由对象参数调节．该控制器是一种独立、隐式控制算法．仿真表明,对于时变非最小相位系统都具有强鲁棒性及良好动态响应．     

基于概率鲁棒的水轮机调速系统鲁棒性评估

针对常规鲁棒性评估方法不能定量给出评估结果的问题,提出了一种基于概率鲁棒方法的控制律鲁棒性定量评估方法。首先确定水轮机调速系统的数学模型和控制策略,并确定参数的摄动范围、置信水平等;然后对系统进行蒙特卡洛仿真,得到阶跃响应曲线簇并绘制性能指标的累计频率曲线;最后计算性能指标的可接受概率、样本均值等统计量,实现鲁棒性的定量评估。以紧水滩水力发电厂水轮机调速系统为研究对象,分别设计了基于PID和模糊内模的调速系统控制器,并用上述方法对两种控制器的鲁棒性进行评估。结果表明,模糊内模控制器的鲁棒性更优,与概率鲁棒的鲁棒性评估结果一致,验证了概率鲁棒对控制律鲁棒性定量评估的有效性。     

广义极点配置隐式自校正控制器

本文提出一种隐式自校正控制经是基于模型和辅助系统ｄ步前向预报，将闭环极点设定在所希望位置，控制器是由辅助系统推出，其参数由对象参数调节，该控制器量种独立、隐式控制算法、仿真表明，对于时变非最小相位系统都具有强鲁棒性及良好动态响应。     

基于参数稳定空间的PID控制器设计

一阶加纯延时模型难以精确描述被控对象,因此传统的PID控制器不能取得满意的控制效果。基于精确的高阶模型提出了一种最优PID控制器的设计方法。利用广义Hermite-Biehler定理获得使闭环系统稳定的PID控制器集合。在该PID控制器集合中,运用遗传算法寻找基于ITAE指标最优的PID控制器参数。利用广义Kharitonov定理及Monte-Carlo随机试验方法对PID控制器鲁棒性和性能鲁棒性进行评价。仿真结果表明:该文算法对高阶对象具有良好的控制性能,对模型的不确定因素具有较好的适应性和鲁棒性。从而证实了该文算法的有效性,可以应用于高阶系统的控制。     

热力过程非线性PI控制器参数优化和性能分析

在热力过程控制系统中,通过选择合适的非线性P I控制器,能使系统的动态性能得到显著改善。利用S im u link工具箱中的非线性设计模块(NCD模块)对4种P I控制器的参数进行优化,并基于M on te-C arlo实验原理计算和分析不同控制系统的性能鲁棒性。仿真结果表明:所选的4种控制器中,其中一种非线性P I控制器对4类典型热力过程控制系统的动态性能均有显著改善,系统输出几乎没有超调,调节时间明显缩短,过渡过程更加平稳,并且该控制器对被控对象参数变化有较好的性能鲁棒性。     

基于神经网络的PID参数自整定与实时控制

将Bang-Bang控制与神经网络自适应控制相结合，利用神经元的学习功能构成了一种自适应PID控制器，控制器在Bang-Bang控制阶段进行系统辨识，利用系统参数整定PID控制参数，作为神经网络权系数的初值，其结构简单，工作稳定，鲁棒性强，实时控制结果表明，这类神经网络自适应控制器可有效地用于一类电加热炉系统的温度控制，使得系统具有快速响应性和良好的抗干扰性。     

智能积分对模糊控制器性能的改善

一般模糊控制器在对象参数变化不大时，具有一定的鲁棒性，但在对象参数变化较大时，模糊控制器的鲁棒性体现较差，本文针对这一问题，对模糊控制器的结构进行了改进，在一般模糊控制器的基础上，引入了智能积分环节，智能积分作用模仿了有经验操作者的控制策略，克服了常规积分作用不加选择地记忆误差变化全部信息的缺点，有效地抑制了系统误差的增加，仿真研究的结果表明，带智能积分控制的模糊控制器鲁棒性更强，稳态精度更高。     

液压并联机器人的动态神经网络控制研究

针对液压并联机器人运动过程中各单缸伺服系统的参数时变和耦合力扰动问题,利用在前馈型网络增加反馈环节的方法,设计了一种新型动态神经网络,并将该动态网络作为智能控制器应用于单缸伺服系统,同时根据能全面衡量系统性能的综合目标函数,推导出网络控制学习算法.仿真及试验结果表明,这种控制器的设计不依赖于系统模型,对于单缸系统的参数时变具有自适应性,对于耦合力扰动具有强鲁棒性,控制结果显示系统具有良好的静动态性能.     

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。     

滑模变结构控制及其在直流伺服系统中的应用

论述了滑模变结构控制的基本方法及其在直流伺服系统中的应用．仿真结果表明,滑模变结构控制的性能优于常规的PID控制,在系统参数变化时表现出更强的鲁棒性。     

基于Matlab的模糊PID调速系统的设计与仿真

针对异步电动机调速系统的非线性和结构参数易变等特点,将模糊控制和PID控制的简便性、灵活性结合起来,设计了模糊PID调速系统的双闭环模糊控制仿真模型,建立了基于Matlab Simulink的系统仿真模型,并对模型进行了多方面性能的仿真研究。仿真结果表明,该模糊控制系统仿真模型具有良好的给定适应性、鲁棒性;并且提高了非线性系统的动、静态特性,使系统获得了较好的性能。     

改进BP神经网络的并网逆变器分数阶比例-积分-微分控制策略

传统PID控制技术在电网产生扰动时无法兼顾快速性和鲁棒性,易造成系统不稳定失衡,向电网注入大量的谐波。对此现象,提出了一种改进BP神经网络的分数阶PID控制器来提高电网的鲁棒性和对响应的快速性。该算法采用分数阶PID控制器跟踪电流外环的参考电流,并针对分数阶PID控制器的五个参数采用BP神经网络实时在线整定。消除了人为调参所带来的不确定性。对于BP神经网络在整定参数过程中无法整定得到最优解,引入变化的惯性因子和学习率,提高了BP神经网络的求解效率。仿真结果验证,所提控制算法对并网电流能够实现快速跟踪,鲁棒性好。     

时变大纯滞后系统的单神经元预测控制

为对时变大纯滞后系统实现快速有效的实时控制 ,将单神经元与 L evinson预测器相结合采用比例积分微分调节器 (PID)控制方式 ,设计了单神经元预测控制器 ,其权值和可整定参数能够在线自适应调整 ,克服了大滞后对象控制结果不能及时反馈的不足。应用该控制策略对大滞后一阶和二阶对象的仿真研究表明 ,对大滞后时变系统具有很强的适应性和鲁棒性 ,各种控制性能明显优于常规 PID等其它控制     

三相电压型PWM整流器滑模变结构直接功率控制

摘 要：本文提出了一种基于滑模变结构控制理论的三相PWM整流器直接功率控制方案,它利用滑模变结构控制系统的鲁棒性和动态性能较好、参数整定简单的优点,解决了传统上基于PI算法的直接功率控制系统抗扰性能差、对PI控制参数较敏感、网侧电流总谐波含量（THD）较大的缺点;在MATLAB/SIMULINK环境中建立仿真模型,对滑模控制和PI控制两种方案进行仿真比较,结果表明滑模控制方案明显优于PI控制方案.     

带降维观测器和PI的鲁棒串级汽温控制系统

本文以某电厂１６５０吨／时大型锅炉过热器出口蒸汽温度控制系统为研究对象，提出了一种带有降维状态观测器和ＰＩ的鲁棒双环串级控制方法，并给出了相应的参数整定算法。经ＡＬＳＴＨＯＭ公司ＭＩＣＲＯ－ＺＴ２０计算机分散控制系统在现场的运行表明，与常规的串级控制方法相比，新方法不仅使电厂汽温控制系统对电力负荷大波动等具有更强的自适应能力（即鲁棒性），而且可推广到其它大迟延大惯性对象的控制中去。     

极点配置自校正鲁棒控制算法

从极点配置自校正控制和鲁棒估计与控制相结合的角度出发，研究出一种当输入信号和对象参数在较大范围内变化时有较好鲁棒性能的控制算法。并通过仿真对算法的有效性进行了验证。