PFC-PID控制在加热炉炉膛压力控制中的应用

针对工业P ID控制器不能很好兼顾抗干扰性与鲁棒性的缺点,将预测函数控制(PFC)与P ID控制相结合,提出一种具有PFC-P ID控制结构的新型预测函数控制器并成功地应用到工业焦化加热炉炉膛压力的控制中。由于其控制策略实现了目标和控制的分层,因此其控制效果要优于仅存在P ID控制的情形。实际工业应用表明了该方法的有效性。     

基于因素空间变权理论的开关控制仿真研究

针对开关控制策略的决策问题,研究因素空间变权理论在开关控制中的应用.该方法利用变权均衡原理确定开关控制策略,无需整定控制器参数,控制精度高且简单实用.首先对基于因素空间变权理论的开关控制和基于PID控制算法的开关控制进行了仿真对比,研究结果表明基于因素变权的开关控制控制精度更高,抗干扰能力更强,适合复杂工业系统的应用.然后以啤酒发酵过程为对象,在由该过程非线性机理模型构成的仿真平台上进行发酵温度的开关控制仿真实验,实验结果表明因素变权开关控制具有较好的工业应用前景.     

催化裂化装置反应深度多变量预测控制

研究了催化裂化装置的优化控制问题，指出干扰或操作条件变化时，会导致被控过程出现三种系统（ｒ＝ｍ，ｒ〈ｍ，ｒ〉ｍ），其中ｒ为控制变量维数，ｍ为被控变量维数。这三种系统会相互转化，提出了适合于这种复杂工业过程的多变量预测控制策略。仿真和工业应用结果表明，该方法能使大型工业装置操作稳定，所有被控变量和操作变量都不超限，充分发挥装置的潜力，具有较高的工程应用价值。     

不可测变量的预推断控制

将预测控制、推断控制和软测量三者结合起来，以软测量估计器作为预测模型，以一种新的启发式随机搜索方法作为优化算法，构成一种针对不可测变量的新的控制策略──预推断控制．以实际工业装置为背景的仿真研究表明，这种控制策略能够有效地抑制不可测扰动，从而为解决不可测变量的控制问题提供了一条有效途径．     

汽车起步过程的离合器控制

机械式自动变速器是对使用手动齿轮变速箱和干式摩擦离合器的传统动力传动系统进行改造,实现操作自动化而形成的一种机电一体化装置.汽车起步过程的离合器控制按照快-慢-快3个阶段进行.离合器滑磨阶段的控制是解决问题的关键.从实际应用角度出发,深入分析了汽车起步过程中离合器接合控制的主要影响因素.以降低起步冲击度和减少离合器滑磨功为原则,提出了一种离合器控制策略.在装用AMT的桑塔纳轿车上进行的坡道起步道路试验结果表明,所提出的离合器控制策略得到了成功应用.     

多电机协同控制策略比较研究

多电机协同控制系统在印刷机、造纸机以及高速列车牵引等工业领域中都有着广泛的应用.首先,介绍了多电机协同控制的发展现状以及研究意义.其次,分别介绍了并行控制、主从控制、交叉耦合控制、虚拟主轴控制等多电机协同控制策略的结构,并在MATLAB/SIMULINK环境下对其进行仿真比较研究.根据不同控制策略的响应特点,总结最适合生产系统的控制方法.     

不确定性复杂硫化过程智能融合控制

针对硫化过程中因模糊性与不确定性导致的塑胶产品成形过程难以控制、产品质量稳定性差的问题.提出一种智能融合控制策略.总结了复杂硫化过程中的控制难点,探讨了硫化过程的控制论特性,研究对不确定性复杂过程的控制策略,提出智能融合控制策略,基于仿人智能构造了控制算法.工程实现效果显示该策略的鲁棒性强、控制精度高.研究结果表明:智能融合控制策略对不确定性复杂硫化过程实施控制是可行与有效的.     

连续发酵过程的神经网络预测和控制

给出了神经网络趋化性算法的一种新的实现策略，在此基础上，提出了一种动态递归神经网络建模方法和一种控制作用受限的自学习非线性控制方法。将其用于连续搅拌签式发酵器的状态变量的在线预测和优化控制，仿真结果表明，预测精度高，控制效果好，具有强抗扰和强鲁棒性。在不知道生化过程模型结构的情况下，神经网络模型，可取很容易地通过在线或离线学习到高度复杂的非线性生化过程的输入．输出关系。对于经过最优操作点，稳态增益的符号会发生变化的这类难以控制的生化过程，神经网络非线性控制策略，可以使生化反应器始终维持在最优状况。本方法有望在实际工业过程中得到应用。     

冷连轧机带钢单锥度辊边降控制

针对冷连轧机带钢边降板形控制问题,研究了单锥度工作辊的辊形构成、特点和控制策略,建立有限元模型对比分析了单锥度、常规凸度和SmartCrown工作辊板形控制性能,并结合大型工业轧机调试实验分析了该板形控制新技术在实际生产中的使用情况.结果表明,应用单锥度辊可以有效降低带钢边降,减小带钢总凸度.     

自适应滑模跟踪控制研究及其应用

对模型跟踪自适应控制进行了新的探讨，提出了自适应滑模跟踪控制策略．对模型跟踪误差建立了滑动模型，实现了滑动模态控制，保证模型跟踪误差快速趋于零．该控制策略用于机械加工过程的仿真结果表明，其对机械加工过程参数变化的扰动有较好的适应性和较强的鲁棒性．     

复合材料超声直线微电机速度控制建模及其驱动

从复合材料微观弹性力学的角度，提出了新型各向异性材料超声直线微电机的速度控制模型，从理论上探讨了驱动控制策略，构建了驱动控制系统，并分析了实验结果，为复合材料超声直线微电机在精密定位系统中的应用奠定了基础。     

利用RBF神经网络实现聚合反应的内模控制

文中研究基于径向基(RBF)神经网络算法的内模控制策略在苯乙烯本体聚合反应相对分子质量分布控制领域的应用。利用神经网络对非线性系统的逼近能力，把内模控制推广到聚合反应过程质量指标控制这一非线性系统中。针对建模过程中存在的稳态误差，在训练数据中增加了部分静态数据，有效的提高了模型的验证精度，大大改善了由神经网络构成的内模控制器的控制精度，消除了系统余差。仿真结果证明，基于神经网络算法的内模控制策略达到了较好的控制质量。     

基于图像的PUMA560机器人视觉伺服控制分析

为了较好地解决PUMA560机器人视觉伺服控制系统中的控制精度问题,提出一种基于图像的自适应视觉伺服控制策略.该控制策略以机器人运动学与动力方程、参数估计以及控制器的设计为基础.新型控制器能够在机器人运动的同时,在线估计雅可比矩阵和摄像机相对机器人末端的变换矩阵中的未知参数,并进行稳定性分析.仿真与试验结果表明,该新型控制器使系统具有较强的动态特性和稳态特性,可得到理想的控制效果.     

一种实用的半主动悬架的控制规律研究

文中主要研究以提高平顺性为主要目的可变阻尼控制系统，在进行理想阻尼力的最优控制过程中，采用了一种简单低成本的控制策略即由Ｋａｒｎｏｐｐ教授蜇出的天棚阻尼控制模型，其连续型控制策略是基于开关式阻尼控制策略，但又避免了开关式的缺点，且其结构参数随路面级别的不同而不同，通过时域和频域计算可见这种控制方法的有效性。     

模糊神经网络自适应控制

为实现复杂生产过程的自适应控制，设计了一类基于模糊神经网络控制器的自适应控制策略，仿真结果表明，该算法对复杂动态过程的控制具有良好的适应性。     

催化裂化装置反应深度多变量预测控制

研究了催化裂化装置的优化控制问题,指出干扰或操作条件变化时,会导致被控过程出现三种系统（ｒ＝ｍ,ｒ＜ｍ,ｒ＞ｍ）,其中ｒ为控制变量维数,ｍ为被控变量维数。这三种系统会相互转化,提出了适合于这种复杂工业过程的多变量预测控制策略。仿真和工业应用结果表明,该方法能使大型工业装置操作稳定,所有被控变量和操作变量都不超限,充分发挥装置的潜力,具有较高的工程应用价值。     

多级人才系统的自适应控制

讨论了自适应控制在多级人才系统控制中的应用,以招聘数作为控制量,给出了使人才系统尽可能跟踪一个理想状态的自适应控制策略.     

电气传动系统计算机分时控制

研制了个电气传动分时控制系统，该系统用１台Ｚ８０工业控制机对４台飞剪电动机进行控制．作者讨论了分时控制方法和进程的调度策略，系统运行结果令人满意，它对多台电动机的分时控制策略有一定参考价值。     

待机控制--随机控制的一个新方向

从一个实例出发引出了待机控制思想，其实质是以牺牲部分控制时机来提高控制精度。该文给出了待机控制的一些基本概念，描述了待机控制的常见目标函数集，指出了研究待机控制的基本命题：目标函数集的相容性与待机控制策略的设计。以矩形目的域为例，按满意控制的思想，利用线性矩阵不等式(LMI)技术，给出了待机控制策略求解的方法与实例。     

浅谈在工业自动化控制中可编程控制的应用

随着工业系统专业化和流程化的发展,使得工业控制中智能化的要求越来越高,伴随而生的可编程控制器(PLC)逐渐在工业发展应用中起到越来越重要的作用,而随着它的功能的完善和与工业控制计算机配合控制的加强,使得它的应用更为广泛,渐渐成为工业自动化控制系统的主流.