一种具有可调零点的Smith预估器

本文介绍一种Smith预估器的新方法,並按Parsavel积分准则给出改进Smith预估器的最佳调整参数。具有可调零点的改进Smith预估器比Smith预估器有更好的给定值响应和更小的调整误差,这个结论本文给于证明。     

基于改进史密斯预估器的列车制动减速度控制研究

针对列车减速度控制中传统的比例、积分、微分控制（PID）及经典Smith预估方法控制效果不佳的问题,对Smith预估控制的反馈结构进行了改进,并从控制系统层面对影响列车实际减速度的不确定因素进行分类。建立列车制动单质点仿真模型,考察其在PID、Smith预估器以及改进Smith预估器控制下的系统阶跃响应特性。仿真结果表明,改进后的Smith算法具有良好的控制性能,且对参数变化具有更高的鲁棒性。最后在软件在环仿真平台的基础上,对比了非减速度控制、基于改进Smith预估算法的减速度控制、以及基于自适应参数估计算法的减速度控制的控制效果。结果表明,基于改进Smith预估算法的减速度控制不仅能实现目标减速度的精确跟踪,同时能够明显降低列车的纵向冲击。     

一种改进的自适应Smith预估器

传统的Smith预估器是基于被控对象的精确数学模型而设计的,对于缺乏精确数学模型且参数时变的大时滞系统,常规的Smith预估控制规则就很难获得令人满意的控制效果。文章在一种增益自适应Smith预估补偿器的基础上,利用信号的相关性分析技术中的平均幅度差函数,实时调整预估器的滞后时间;仿真表明,该算法具有较好的性能,加强了Smith预估器抗干扰能力,改善了参数时变的大时滞系统的鲁棒性。     

一种简单实用的时滞控制器

在传统Smith预估结构的基础上,用p(0)代替了原来的p(s),从而提高整个控制系统的动态性能,形成一种改进的预估控制器.针对实际对象和预估模型的各个参数的失配情况,进行理论分析和实例仿真.从改进前后系统根轨迹的对比以及仿真实验可以看出,改进的Smith预估器结构简单、鲁棒性好、参数易整定,且控制品质优于传统的Smith预估器,易于在实际的数字控制器或DCS中实现,具有明显的应用价值.图8,表1,参7.     

一种改进结构的Smith预估器及在轧机AGC中的应用

在研究了控制纯滞后对象的Smith预估器的基本原理的基础上,提出了一种改进的Smith预估器形式,然后推导了主要结果和分析了其机理,并应用于实际轧机厚度自动控制系统(AGC)中做了研究,通过仿真表明,此种形式的预估器具有很好的鲁棒性和抑制干扰能力.     

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。     

用于时滞不确定系统的自适应Smith预估器

Smith预估器对模型的依赖性制约了它在实际中的应用 ,文中提出一种改进型Smith预估器 ,能在线地跟踪时滞不确定对象的时滞时间常数的变化引起的系统输出的变化 ,调节模型输出使得闭环系统稳定 ;而且 ,模型中不含有时滞环节 ,控制器只有一个调节参数 ,易于实现 ;对一大惯性、大时滞系统的仿真结果表明 ,改进算法较好地解决了Smith预估器的稳定性对模型时滞时间常数的依赖性问题 ,具有广泛的应用前景     

基于扰动跟踪的Smith预估器

在讨论了Smith预估器优缺点的基础上,提出了一种修正的Smith预估器．该预估器引入闭环反馈控制,结构简单,且能跟踪扰动．对含有积分环节的对象,进行了仿真．仿真结果表明,模型匹配时具有同Smith预估器同样的效果：当模型不完全匹配时通过校正,使得系统的工作更加稳定．     

用于时滞不确定系统的自适应Smith预估器

Smith预估器对模型的依赖性制约了它在实际中的应用,文中提出一种改进型Smith预估器,能在线地跟踪时滞不确定对象的时滞时间常数的变化引起的系统输出的变化,调节模型输出使得闭环系统稳定,而且,模型中不含有时滞环节,控制器只有一个调节参,易于实现;对一大惯性、大时滞系统的仿真结果表明,改进算法较好地解决了Smith预估器的稳定性对模型时滞时常数的依赖性问题,具有广泛的应用前景。     

一种反向响应时滞过程的二自由度控制方法

针对反向响应时滞系统,基于改进的二自由度(2-DOF)Smith预估器控制结构提出一种内模控制器设计的方法。这种结构使系统的跟随性能和干扰抑制性能解耦,设定值跟随控制器结合了Smith预估控制器和内模控制器的优点,干扰抑制控制器提高了系统的抗干扰能力和鲁棒性,克服了传统Smith预估器的不足。理论分析和仿真结果表明了该文方法使系统具有良好的设定值跟随性能、干扰抑制性能和良好的鲁棒性。     

基于模糊控制的Smith预估器的改进研究

针对于燥系统具有不确定特性、大滞后的特点，提出了一种将模糊PID与模糊Smith预估器相结合的控制策略，实现了PID参数和Smith预估器滤波时间常数的在线整定，获得了比模糊PID控制、模糊Smith预估器控制更好的控制效果。仿真结果也证明了这一点．     

时滞大惯性对象随动性能的改善

以时滞大惯性加热炉为被控对象,通过试验建模得到对象模型参数,应用Siemens S7-300自整定调节器和结构控制语言SCL构建Smith预估控制系统.研究常规单回路系统、常规Smith预估系统以及增益自适应Smith预估系统在时滞大惯性对象情况下的随动响应性能.实际运行表明,增益自适应Smith预估系统控制质量明显提高,尤其在对象参数与预估器参数失配后,能够有效地改善系统的随动响应和鲁棒性.     

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。     

磨机系统的大纯滞后及磨机的史密斯预估补偿控制系统的研究

本文分析了磨机系统存在的大纯滞后时间,提出了磨机控制系统解决大纯滞后的方法,制定了开路粉磨系统Smith预估补偿流量控制系统的框图,推导出了Smith预估器的算式,拟定了计算机实现Smith预估补偿控制的方案。     

时滞系统的一种Smith预估H∞鲁棒控制方法

提出一种基于Smith预估器的H∞鲁棒控制器的设计方法.该方法用Smith预估器巧妙地将时滞过程的鲁棒性能问题转化为无时滞过程的鲁棒性能问题,简化了分析和综合,避免了时滞的分式近似.理论分析及仿真结果表明该方法有效地克服了时滞,使系统的鲁棒性能得到了明显改善.     

时滞系统的一种Smith预估H∞鲁棒控制方法

提出一种基于Smith预估器的H∞ 鲁棒控制器的设计方法 .该方法用Smith预估器巧妙地将时滞过程的鲁棒性能问题转化为无时滞过程的鲁棒性能问题 ,简化了分析和综合 ,避免了时滞的分式近似 .理论分析及仿真结果表明该方法有效地克服了时滞 ,使系统的鲁棒性能得到了明显改善 .     

基于自适应Smith预估器的炉温控制系统

针对目前工业炉控制系统中存在的大纯滞后现象,提出一种基于自适应Smith预估器的炉温控制系统,具体介绍了控制系统的结构与算法。常规的PID控制,Smith预估控制和自适应smith预估控制在计算机上仿真结果表明自适应Smith预估控制具有超调量更小,调整时间更快,精度更高等特点。     

基于改进Smith预估器的显微视觉伺服

提出了一种改进Smith预估器的模糊白适应PID显微视觉伺服控制策略.该策略用于改善视觉伺服系统的控制品质.针对视觉迟延问题,建立了视觉伺服系统的分时模型.在对基于位置的动态“look and move”视觉伺服系统特性分析的基础上,建立了基于改进的Smith预估器的模糊自适应PID控制的视觉伺服系统结构.在微操作机器人平台上进行了微小零件的自动定位与抓取实验.实验与仿真结果表明,提出的视觉控制结构的伺服系统具有很好的控制品质,满足微操作应用要求.     

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。     

一种基于改进的模糊Smith控制主动队列管理算法

针对网络中传输延时给拥塞控制带来不利影响,而现有算法过于依赖精确模型的弱点,提出将模糊控制与改进的Smith预估补偿相结合的设计用于与TCP连接的主动队列管理算法.通过改进的Smith预估补偿器对时延进行预估补偿,使得对TCP的拥塞控制更加及时;而模糊控制器无需被控对象的精确数学模型即能实现良好的控制,可以克服Smith预估补偿依赖精确模型的缺点.两者的结合对于时滞网络的控制可以达到优势互补的作用.最后通过仿真验证了方法的有效性.