Smith预估算法在计算机控制系统中的应用

Smith预估控制是一种对被控对象的纯滞后补偿,在工业过程中有着比较广泛的应用。在传统Smith预估算法的理论基础上,采用Smith预估器与PID控制器相结合的方法,推导出相应的控制算法,利用实验室现有的硬件设备,确定控制方案,搭建计算机控制系统。被控对象为电加热管,其对象特性可以通过阶跃响应曲线测得。通过NI公司的LabVIEW软件平台,实现控制算法的软件编制以及相应的控制界面的设计。     

混沌优化Smith预估补偿器

一个控制系统的Smith预估补偿器参数如果选取不精确可能会导致控制器失效,针对这一问题,提出一种在线混沌优化Smith预估补偿器参数的方法.首先通过混沌映射对被控对象的阶跃响应曲线进行数学辨识得到其传递函数,然后依据辨识出的数学模型进行离线PID参数优化.当模型变化时,控制器可以自适应调节参数.此方法具有被控对象自动识别、系统针对性强、可以在线滚动优化等优点.分别以低阶和高阶数学模型为被控对象进行仿真,仿真结果表明,控制器具有较强的跟踪能力和鲁棒性.     

时变纯延迟发动机模型的参数辨识及控制方法

航空发动机随着环境条件和工作状态的变化,其特性参数将发生很大的变化,且由于燃烧延迟等因素的存在,航空发动机可以被看作是带有一定程度的纯延迟的时变系统。而针对带有纯延迟特性的控制算法———Smith控制器,通常用于定常纯延迟系统的控制。当被控系统参数未知且时变时,Smith控制算法就不能完全补偿时变参数对系统特性所造成的影响,从而很难获得令人满意的控制效果。利用最速下降法和自动调整遗忘因子的最小二乘参数估计修正算法,分别在线辨识某涡轴发动机的延迟时间和动态模型参数,并将辨识获得的参数用于Smith控制器的自适应实时调整,进行控制算法的设计,实现涡轴发动机的实时闭环控制。仿真结果表明,该算法能够快速准确地辨识出系统参数,具有良好的跟踪性能。把该算法应用于纯延迟系统的闭环控制时,大大改善了Smith控制器的抗干扰能力,明显改善了涡轴发动机控制系统的稳定性和鲁棒性。     

基于改进型史密斯补偿控制的煤泥水絮凝剂添加自动控制系统仿真研究

对于大滞后和非线性的煤泥水絮凝剂自动添加系统来说,常规PID控制效果不佳。根据控制系统的要求,分别采用改进型Smith控制算法和常规PID控制算法进行了计算机仿真,仿真结果表明改进型Smith控制优于常规PID算法,为现场改进提供了理论支撑。     

具有时变延迟特性的航空发动机控制方法研究

随着环境条件和工作状态的变化,航空发动机的参数将发生很大的变化,且由于燃烧延迟的存在,其还存在着时变延迟特性。而Smith控制算法通常用于定常延迟系统的控制,当被控对象参数未知且时变时,Smith控制算法就不能完全补偿时变参数对系统特性造成的影响,从而很难获得令人满意的控制效果。本文利用最速下降法和自动调整遗忘因子的最小二乘法分别在线辨识某型航空涡轴发动机的延迟时间和动态参数,并将辨识得到的参数用于Smith控制器的自适应实时调整,实现了航空涡轴发动机的实时闭环控制。仿真结果表明,该算法能够快速准确地辨识出系统参数,具有良好的跟踪性能。把该算法应用于时变延迟系统控制时,明显改善了涡轴发动机控制系统的稳定性和鲁棒性。     

混合选别过程半实物仿真系统

为了满足复杂工业过程控制技术的研究需求,需要建立具有代表性的半实物仿真系统.针对混合选别过程,研发由对象计算机、控制器设计计算机、监控计算机、虚拟执行机构与检测仪表装置和控制系统组成的半实物仿真系统.该系统基于工业控制系统软件开发控制算法,运用MATLAB研发虚拟对象、虚拟执行机构和检测仪表、控制器设计模型,研发了相应的可视化界面.在对象计算机、控制器设计计算机和监控计算机的基础上完成了被控对象机理建模、控制器设计模型参数辨识、控制器设计和控制器性能评价等研究.为复杂控制算法研究进一步工业应用奠定了基础.     

一种具有大纯滞后系统的自适应Smith控制方法

运用李雅普诺夫稳定性原理,设计了自适应预估器,提出了一种大滞后系统的自适应Smith预估控制方法。它有效的克服了Smith预估控制方法对被控对象数学模型要求精确的主要弱点,能够应用于一些参数易变且变动较大的工业对象,特别是对大纯滞后且滞后时间变动大的工业对象能获得很好的效果。数字仿真结果令人满意。     

模糊PID-Smith智能控制器的设计

针对大滞后的控制系统,研究了模糊PID-Smith智能控制方法.该控制方法将模糊PID与改进型Smith预估控制方案相结合,利用Smith预估算法克服纯滞后,利用模糊PID控制来提高系统的鲁棒性.通过Matlab仿真研究,表明该控制器具有良好的稳定性,对于大时间滞后的系统是一种实用而简便的控制方法.     

基于改进Smith预估补偿及自适应Fuzzy-PID控制的NCS研究

在具有网络时延和被控对象自身时延的网络控制系统中,针对传统Smith预估补偿器需要被控对象的精确数学模型,对传统Smith预估补偿器进行改进,提出在预估器主反馈通道上加入一阶惯性滤波环节,用于解决被控对象与预估器模型参数失配问题。同时引入自适应Fuzzy-PID控制器作为系统控制策略,设计了系统结构并进行了仿真研究。仿真结果表明改进后的系统能获得更好的动态性能和适应性能。     

神经网络在时滞时变系统中的应用

针对在聚合反应温度控制中的时变、热惯性、热滞后、被控对象模型难以确定等特点,以及常规PID控制在非线性、时变、滞后系统中的局限性,提出了一种单神经元自适应控制与Smith预估器相结合的控制方法。该方法利用神经网络的非线性映射和自学习能力,来实现控制参数的在线整定。利用Smith预估算法来解决系统的大滞后。该控制器具有使系统超调量小、调整时间短、鲁棒性好等优点。文中并给出了基于数字信号处理器(DSP)和单片机的双CPU的温度控制系统的设计。