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。     

不确定时滞系统的自适应支持向量机Smith预估控制

针对不确定时滞系统提出了一种自适应支持向量机Smith预估控制新方法．首先采用支持向量机对被控对象进行建模,然后设计了一个自适应支持向量机Smith智能预估器,解决了传统Smith预估控制需要预先知道被控对象精确数学模型的问题,克服了基于神经网络的Smith预估控制的不足．仿真实验结果表明,自适应支持向量机Smith预估控制方法充分利用了支持向量机的非线性映射能力,在被控对象数学模型未知的情况下对不确定时滞对象进行控制,具有良好的控制品质,特别是当对象特性发生变化时,还具有良好的适应性。     

基于Smith预估器和自适应模糊PID的温控系统

针对常规温度PID控制系统由于温度惯性大、单向升温和滞后大等特性存在超调量较大、抗干扰性差等问题,提出一种新的电阻炉温度控制系统.该系统采用自适应模糊PID控制算法,在此基础上结合Smith预估补偿器,实现软切换,并采用MATLAB软件进行仿真.仿真结果表明,基于Smith预估补偿器的自适应模糊PID控制相比常规PID控制具有良好的控制性能.     

基于鲁棒自适应预估器的电阻炉温切换控制

针对炉温设定值改变等原因引起的对象模型参数变化问题,提出了BangBang--积分切换控制器和鲁棒自适应Smith预估器.根据炉温静特性设计的切换控制器,有效减小了系统的超调和调节时间,同时降低了控制性能对设定温度变化的敏感性.自适应预估器中鲁棒项的引入,提高了预估器自适应律对纯迟延参数精度的鲁棒性.仿真结果表明,在纯迟延时间失配的情况下,鲁棒自适应Smith预估器能够保证预估误差收敛于零;在设定值大幅变化的情况下,切换控制系统的性能比PID(Proportion Integration Differ-entiation)控制更稳定.     

Smith预估控制系统抗扰性能的改善

针时常规Smith预估控制系统扰动回调慢的弱点,从控制结构上进行改进,介绍接受扰动量输入的Smith预估控制A系统和加入微分反馈的Smith预估控制B系统。其中,后者符合二自由度控制思想。对二者从理论和工程实现两方面进行分析测试,与常规Smith预估控制系统进行曲线数据对比,给出二者动态性能的具体差别:A系统在扰动和控制通道模型一致的情况下,与常规Smith预估控制系统相比扰动回调时间和动态误差分别减小近70%和85%,B系统分别减小约50%和20%。     

Smith预估控制系统抗扰性能的改善

针时常规Smith预估控制系统扰动回调慢的弱点,从控制结构上进行改进,介绍接受扰动量输入的Smith预估控制A系统和加入微分反馈的Smith预估控制B系统。其中,后者符合二自由度控制思想。对二者从理论和工程实现两方面进行分析测试,与常规Smith预估控制系统进行曲线数据对比,给出二者动态性能的具体差别:A系统在扰动和控制通道模型一致的情况下,与常规Smith预估控制系统相比扰动回调时间和动态误差分别减小近70%和85%,B系统分别减小约50%和20%。     

可变纯滞后时变系统模型参考自适应预估控制

基于Smith预估控制和参数最优化理论,提出了可变纯滞后时变系统的模型参考自适应预估控制(MRAPC)。MRAPC由自适应预估器,自适应过程模型,自适应机构及常规控制器所组成。它大大地减少了系统中时变参数和可变纯滞后的影响,控制性能明显地强于Smith预估控制。其后给出的仿真结果证实了MRAPC的有效性。     

基于模糊Smith预估的恒温箱控制系统

恒温箱控制系统具有时滞、大惯性和参数时变特性,传统PID控制方法难以取得满意静态、动态控制效果。Smith一阶惯性环预估控制器适合控制大滞后系统,利用模糊控制整定惯性环节参数,可以使其随被控制对象参数变化而变化。本文结合模糊PID控制与模糊自适应Smith预估控制提出了模糊Smith控制方法,这种控制方法不仅具有常规PID控制器的优点,还具有很强的鲁棒性和自适应性。通过仿真实验表明,这方法能够提高控制质量取得更好的控制效果。     

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。     

自适应时滞补偿加筋板无线振动控制研究

为了解决时滞问题带来的控制系统无线传输信号滞后问题,提高压电加筋板振动系统控制效果,提出一种基于改进幂次趋近律滑模算法的自适应Smith时滞补偿方法,并通过李亚普洛夫第二法则验证了稳定性,最终使得系统控制效果得到有效提升。实验结论表明,添加自适应Smith时滞补偿加筋板无线振动控制系统的控制效果为1.147V,相较于未添加自适应预估补偿的1.436V,改进后的振动幅值降低0.289V,控制效果提升13.50%。     

基于MATLAB的洁霉素温度控制系统的仿真设计

发酵过程温度控制系统是典型的纯滞后系统,采用常规PID控制存在较明显的超调和较长的调节时间。采用Smith预估控制实现发酵温度过程控制,以洁霉素发酵温度控制系统为例,用MATLAB进行仿真设计,从仿真结果上可以看出,采用Smith预估控制能取得满意的控制效果。     

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。     

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。     

MAPC控制算法在矿井通风自动化系统中的应用

本文结合矿井通风自动化实例,讨论了把Smith预估和模型参考自适应结合起来所形成的独特的控制系统,对这种控制算法(MAPC)在理论与实践的结合上进行了深入的探讨,本系统由单片机实现,取得了满意的控制效果.     

EHA半主动悬架自适应Smith预估时变时滞补偿控制

由于传统Smith预估补偿控制对采用电动静液压作动器(Electro Hydrostatic Actuator,EHA)半主动悬架只能进行临界时滞时间的补偿,设计了一种自适应Smith预估时变时滞补偿控制器。通过计算含时滞半主动悬架系统的临界时滞,结合小时滞下悬架系统不会发生失稳的条件,得到了含时滞EHA半主动悬架时滞的时变特性,并验证了该时滞补偿控制器对时变时滞补偿的有效性。利用模糊控制算法求取了含时滞EHA悬架的半主动控制力,并进行了时变时滞补偿。建立了含自适应Smith预估时变时滞补偿控制的EHA半主动悬架仿真模型,并进行了对比仿真分析。结果表明,当时滞为0.05 s和0.1 s时,自适应Smith预估时变时滞补偿控制下的悬架簧载质量加速度和轮胎动载荷的均方根值分别改善了14.6%,5.5%和29.5%,15.5%;相比于传统Smith预估时滞补偿控制,时滞补偿效果分别提高了39.7%,41%和18%,55%.     

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。     

基于电加热炉温度系统的自适应模糊PID-Smith控制方法研究

针对电加热炉温度控制系统,研究了自适应模糊PID-Smith控制方法.该控制方法利用Smith预估算法克服纯滞后,利用模糊控制来提高系统的鲁棒性,利用PID控制来提高稳态精度.通过Matlab仿真研究,表明该控制器具有良好的稳定性和鲁棒性,对于大时间滞后的电加热炉温控系统是一种实用而简便的控制方法.     

基于C＋＋Builder的三容液位系统的Smith预估控制

三容器液位控制系统具有典型的滞后特性,用常规的PID难以达到精确的控制效果,提出了基于三容器数学模型的Smith预估补偿控制算法,并用C Builder对其进行实验仿真.仿真结果表明Smith预估补偿控制比常规的PID控制具有调节时间短、超调量小、鲁棒性好等优点.