改进的逆解耦自抗扰内模控制在磨矿中的应用

针对磨矿分级系统的多变量、强耦合、大时滞等特性,提出改进的逆解耦自抗扰内模控制方法。利用逆解耦方法实现磨矿分级系统的解耦,对解耦后的子系统采用改进的内模控制和线性自抗扰控制。通过引入内模补偿器和增益对时滞进行补偿,减小了系统对模型的依赖度,通过调节线性自抗扰控制器参数、内模补偿器参数和增益来抑制模型失配、外部干扰及不确定性因素对系统带来的不利影响。仿真结果表明,改进的逆解耦自抗扰内模控制方法有较好的解耦性能、跟踪性能和鲁棒性能,验证了此方法是有效的。     

基于模糊补偿的预测函数控制的仿真研究

针对预测函数控制中模型失配的影响的情况，提出了用模糊推理对控制量进行补偿的解决方案。并将基于模糊补偿的预测函数控制应用于锅炉燃烧控制系统，通过连续系统仿真，结果表明这种控制器具有较强的鲁棒性。     

供热系统动态矩阵控制的仿真研究

根据对象的特点和节能要求，对供热系统提出预测控制方案，首先介绍了基本动态矩阵控制（DMC）算法，给出了预测模型，滚动优化控制和误差校正的构成，为了提高实时性，接着给出了DMC简化算法，然后，基于时间序列分析原理提出用预报误差校正代替误差校正的算法，最后通过仿真实验，给出各种算法的仿真结果并对结果进行了分析。     

锅炉汽包水位系统DMC-PID串级控制仿真研究

给出具有可测干扰系统的动态矩阵控制(DMC)算法,并结合动态矩阵控制、串级调节和PID控制三者的优点,提出了锅炉汽包水位控制系统的DMC-PID控制策略,即内回路采用PID控制快速消除给水流量的扰动,外回路采用带前馈补偿的DMC控制,可有效地克服汽包水位系统的另一主要扰动-蒸汽流量的扰动,同时DMC的强鲁棒性保证了在对象特性变化的情况下仍然获得良好的调节品质。计算机仿真结果显示了该控制策略的有效性和实用性。     

具有可测扰动典型过程的预测函数控制

针对具有时滞可测扰动的一阶惯性纯滞后对象,考虑扰动通道和控制通道纯滞后时间相对大小,基于Smith预估补偿思想,提出了一种改进的可测扰动前馈补偿预测函数控制算法。仿真结果表明,该算法对可测扰动引起被调量的变化有很好的补偿效果,同时给出了补偿效果与预测函数控制器设计参数选择之间的规律。该算法计算量少,易于工程实现,具有很高的实际应用价值。     

时滞对象的自适应Smith广义预测控制

针对时滞被控对象提出了一种自适应Smith广义预测控制器方案。在广义预测控制中 ,以Smith预估器建立被控对象预测模型 ,并基于零频率时的模型匹配和有遗忘因子的递推最小二乘算法在线辨识系统参数和时滞 ,不断修正Smith预估器模型和控制器参数 ,有效克服系统参数和时滞变化对系统的影响 ,动态响应快 ,跟踪效果好。仿真结果证明了这种方法的有效性。     

神经网络自适应广义预测解耦控制器的设计

提出了一种神经网络补偿自适应广义预测解耦控制方案，即用神经网络逼近通道间的耦合、非线性及未建模动态，且采用了改进RLS辨识算法及用后能改善辨识效果，从而增进自适应控制的精度与鲁棒性，能解决参数不确定的非线性多变量耦合问题，给出了该算法的实现原理及步骤。理论分析和仿真结果表明，该方案是有效的。     

基于遗传预估策略的智能主动队列管理

针对TCP传输过程中的典型时滞特性,提出了一种智能主动队列管理算法.该算法以自学习预估机制模型为核心来克服大时滞特征对网络稳定性能的影响,拥塞控制系统以两条信息通道分别实现模型补偿和预测控制功能.模型补偿通道采用了Smith预估嚣实现对网络时滞特征的动态补偿,并进一步设计迭代进化算法实现对Smith预估模型未建模特征的估计过程.预测控制通道采用基于神经网络的PID智能丢弃算法,通过神经网络的学习预测功能自适应调整预测控制通道的控制行为.通过仿真研究表明了提出的控制方法显著提高了拥塞控制机制的稳定性能和自适应性能.     

基于价值导向策略的时延预测补偿算法

针对工业控制模型的复杂化以及由此引起的时延叠加问题,利用预测思想,以解耦子系统为模型,采用动态矩阵控制(DMC)算法作了分析,同时充分考虑了子系统间的关联,采用价值导向策略优化调度算法,使控制作用快速平稳过渡,并在此基础上提出了针对复杂系统的时延预测补偿算法(TDCDMC)。由于时延导致了控制作用无法及时跟踪系统变化,引入了补偿因子和过渡因子在线整定预测控制量和时延控制量,对于突变频繁的时延系统亦能迅速跟踪输入。仿真结果表明,这种改进算法的时延补偿性能良好,保证了控制的稳定性和快速性。     

基于模糊反馈校正的广义预测控制

针对具有纯时滞和非线性的复杂系统，提出一种基于广义预测控制和模糊反馈校正相结合的控制策略，目的在于抑制模型失配的影响，增强广义预测控制的鲁棒性，建立一种适于实时生产过程的控制方法。仿真结果表明了这一算法的有效性。     

串行线模糊生产控制系统的建模与优化

建立了串行生产线模糊控制系统的数学模型,详细描述了模糊控制器的设计,针对问题提出了一种贪婪算法用以解决系统的优化模型.经实例分析,与CONWIP、kanban及Local/Global Pull 混合系统进行比较,结果显示模糊生产控制系统不仅能够维持较低的在制品水平和存储费用,而且在订单投放的稳定性方面更是独具优势,提出的贪婪算法也能够满足系统设计的要求.     

Multivariable PI Type Generalized Predictive Control

1.INTRODUCTIONTilegelleralizedPredictivecontrolorGPC(Clarkeetal,1987)hasgainedwidespreadac('('1)tall('cillilldllstryaswellasinacademia.Experimentalstudiesandpracticalapplicationshave(lelllollstratedtherobustnessofthecontroller.Exceptformuchaworkdealtwithsillgle-illplltsillgle-output(SISO)linearsystems,peoplealsoextendedGPCtomulti-inputllnllti-olltput(MIMO)linearsystem.Kinnaert(1989)proposedthemultivariableGPCbasedoilt,lleCARIMAmodel.Inanote,Scattolini(1992)presentedtheclosed-lo…     

变频调速-变量泵复合调节液压系统仿真研究

在建立交流异步电机矢量控制、液压容积控制系统数学模型的基础上,建立在MATLAB/Simulink环境下的电气采用simpowersys库函数建模,液压采用传递函数联合仿真模型,实现变频调速和变量泵联合仿真,并进行仿真实验研究,结果表明采用复合控制,能提高系统的响应性能且节能,并指出系统发展应用的方向。     

利用对象输出信息的预测控制新算法

本同了一种利用对象输出信息的预测控制新算法，此算法需调整的参数少，比ＰＩＤ参数容易整定；此算法的计算量少，能用于愉速过程的控制；此算法的鲁棒性好，能用在线性与非线性系统中；经仿真试验证明控制效果很好。     

New adaptive quasi-sliding mode control for nonlinear discrete-time systems

A new adaptive quasi-sliding mode control algorithm is developed for a class of nonlinear discrete-time systems, which is especially useful for nonlinear systems with vaguely known dynamics. This design is model-free, and is based directly on pseudo-partial-derivatives derived on-line from the input and output information of the system using an improved recursive projection type of identification algorithm. The theoretical analysis and simulation results show that the adaptive quasi-sliding mode control system is stable and convergent.     

具滞后的区间Lurie型系统的鲁棒绝对稳定性

讨论了具滞后的区间非线性Lurie型控制系统的鲁棒绝对稳定性。用区间向量不等式、Lyapunov函数法和Riccati方程法研究了具滞后的区间Lurie型直接控制系统和具滞后的区间Lurie型间接控制系统的鲁棒绝对稳定性，得到了具滞后的区间非线性Lurie型控制系统鲁棒绝对稳定的一些充分条件，并给出了数值例子说明本文结论的有效性。     

论科技一社会控制系统的建构

当今，科技的发展给人类的生活带来了极大的便利，但也给社会造成了一定的危害，为了遏止科技的一些负面效应，需要我们对科技进行社会控制，即构建一个行之有效的科技～社会控制系统。该系统由政策和法律控制、组织控制、市场控制和道德控制四个部分组成，这四个组成部分相对于整个系统来说是子系统，它们各有自己的特点、结构和功能，并且整个系统的运行还呈现出目的性、非线性和线性统一和可控性的原则。     

机器人系统同步协调自适应控制

针对机器人定点调节将交叉耦合控制技术和自适应控制结合而提出了一种简单的同步控制策略。所设计的控制器能够在保证每单个执行机构运动稳定的同时还可以保证所有执行机构的运动同步,使位置误差和位置同步误差都收敛到零。基于Lyapunov稳定性理论分析证明了所提出的控制算法能够保证闭环系统的全局渐近稳定性。二自由度机器人的仿真结果验证了所提出的控制方法的有效性。     

Intelligent control over chaos in the rolling process and its comparison with tracking control

Some existing methods for chaos control in engineering fields are analyzed and their drawbacks are pointed out. A tracking method can solve these problems to some extent, but it still depends on the mathematical model of the system to be controlled. An intelligent method based on fuzzy neural network (FNN) is used to control chaos in engineering fields. The FNN is employed to learn the inherent dynamics from the input and output of chaos, which can be used in the inverse system method, so that the method is free of the exact mathematical model of the system to be controlled. This intelligent method is compared with tracking method in the presence of measurement noise and model error. Simulation results show its superiority and feasibility.     

智能隔震结构控制算法Simulink仿真分析

介绍了现有LQG控制算法特点,提出了基于全状态反馈的主动序列最优控制律,与现有LQG控制算法相比序列最优控制算法增益矩阵具有时变的特点。结合一栋五层基础隔震框架结构,对该两种控制方法在传感器正常工作时和染入噪声情况下的控制效果进行Simlink仿真分析,仿真结果表明序列最优控制算法的总体控制效果优于LQG控制算法,且序列最优控制算法具有良好的鲁棒性能。