基于模型参数辨识的网络化系统控制策略

针对网络控制系统中普遍存在的有限带宽问题,提出了基于模型参数辨识的网络化系统控制策略.该系统由多个子系统构成,各子系统包括辨识模块、更新模块和控制器模块等.系统在闭环更新周期内,通过辨识模块在线辨识系统参数以构造被控对象的动态模型并重构其状态,更新模块利用已辨识参数更新被控对象模型参数,最后由控制器模块输出控制量.系统通过合理地设计闭环更新周期,调节模型与被控对象的匹配程度,达到减小系统对网络带宽的需求及提高网络的使用率,进而实现基于模型的控制策略.结合直流电机的网络化控制系统进行的Matlab仿真实验,结果证明了所提方法的有效性.     

输出过采样闭环系统辨识方法中最优过采样率的选择

提出了一种基于输出过采样技术的线性离散时间闭环系统辨识方法 ,通过对输出端施加过采样 ,将原闭环系统模型转化为过采样模型 .对于输出端白噪声、有色噪声干扰 ,分别利用最小二乘辨识算法和误差预报算法辨识出过采样模型 ,进而计算出原闭环系统的模型参数 .辨识结果中模型参数的估计误差服从均值为0的正态分布 ,方差由过采样率决定 ,据此推导出了使参数估计误差最小化的最优过采样率的计算方法 .该方法实现简单 ,运算量小 ,估计精度高 .仿真实验表明 ,当信噪比大于 15dB时 ,该方法的估计精度可达98% ;当过采样率为 15～ 2 0时 ,算法具有最优的辨识精度     

交流伺服控制系统电机参数闭环辨识方法研究

通过分析永磁同步电机d-q坐标轴数学模型,提出一种交流伺服控制系统闭环辨识电机交直轴电感、定子电阻、转子磁链的方法,分析了非正弦磁通造成的电机模型误差、功率器件的开关死区和编码器的电机转子位置反馈延时等对参数辨识精度的影响,并给出了相应的补偿方法。实验结果表明,补偿后闭环辨识得到的电感随电流的变化曲线与有限元分析结果基本吻合,辨识出的电阻和磁链与实际测量和计算值偏差很小,证明了该文参数辨识及补偿方法的有效性。由于所辨识到的参数是控制电机运行时的等效参数,因此该文方法对控制器及电机的设计改进提供了依据。     

一种参数闭环辨识方法在裁木系统中的应用

根根裁木系统的负载阶段性变化的特性,本文介绍了在设计中利用对象实际输出与期望输出之差来实现对对象参数闭环辨识的方法,使用该方法可有效地解决变动负载下的系统准确控制问题。在此基础上实现了裁木系统的微机自动控制。实验结果表明,理论设计是可行的,系统工作是可靠的,控制效果是满足技术要求的。     

具有饱和环节的闭环反馈辨识

为了更好地整定和设计PID控制器,需要获取被控对象尽可能准确的模型信息。采用具有饱和环节的闭环反馈辨识方法,针对可以低阶近似的带延迟的开环稳定工业对象,进行临界参数辨识的仿真实验,分析了该方法对提高临界频率和临界增益辨识精度的作用和适用范围,并给出了辨识误差的分布规律和相应的误差界。与标准继电反馈方法相比,对于4类典型工业对象,具有饱和环节的闭环反馈辨识方法能有效提高临界参数的辨识精度。结果可为模型参数估计和进一步设计鲁棒的PID控制器提供定量的参考依据。     

基于灰色模型的广义预测控制直接算法

基于灰色模型GM（1,2）,采用两个辨识器分别辨识被控对象和闭环系统的参数,从而得到了控制器的参数,给出了一种广义预测控制的直接算法.由于此方法将被控对象视为灰色系统,需辨识的参数较基于CARIMA或CARMA模型的广义预测控制直接算法大大减少,实时性进一步提高.仿真结果表明,该方法是有效可行的.     

光源工程直线加速器工艺冷却水系统建模

以上海光源工程工艺冷却水-电子直线加速器系统为研究对象,采用闭环辨识方法进行建模.在闭环条件下,由于不可测噪声通过反馈环节对系统控制输入信号产生影响,采用二阶段辨识方法对系统进行建模.二阶段闭环辨识算法将闭环辨识问题转换为2个开环辨识问题,通过构造无噪声无污染的中间信号来代替实际的控制输入,以此解除噪声与控制输入之间的相关性,然后利用经典的开环辨识算法可得系统参数的一致无偏估计.     

一种广义预测控制直接算法

基于灰色模型GM（1，2）采用两个辨识器分别辨识被控对象和闭环系统的参数，从而得到了控制器的参数，给出了一种广义预测控制的直接算法。由于此方法将被控对象视为灰色系统，需辨识的参数较基于CARIMA或CARMA模型的广义预测控制直接算法大大减少，实时性进一步提高。仿真结果表明，该方法是有效可行的。     

基于Fminsearch的时滞系统Dahlin控制方法研究

针对以温度过程为代表的时滞系统中存在输出超调大、稳定性差的控制问题,提出了一种基于无约束非线性规划函数的Dahlin控制方法。先利用无约束非线性规划函数Fminsearch对被控对象模型参数进行辨识,得到被控对象模型参数,再通过Dahlin算法将系统闭环传递函数设计成纯延迟环节加一阶惯性环节的形式,从而可以得到满足被控系统闭环响应的控制器。仿真结果表明:通过设计Dahlin控制器并与传统PID及Smith预估控制对比,系统超调量及稳态误差得到了很好的控制,且具有很好的鲁棒性。     

液压弯辊控制系统的建模及辨识

通过分析液压弯辊控制系统的结构,给出了系统各个环节的传递函数,建立了液压弯辊控制系统的传递函数.针对理论模型中参数难以确定的问题,以某四辊冷轧机为对象设计了系统辨识方案,采用自回归历遍(auto regressive exogenous,ARX)模型辨识出液压弯辊控制系统模型.辨识的输入和输出数据分别为弯辊闭环系统的弯辊油压给定值和弯辊油压实际值,模型参数估计采用最小二乘法.通过残差分析检验了模型的有效性,结果表明:辨识模型的输出响应能很好地反映实际系统的动态输出特性,并具有较高的精度,证明ARX辨识算法对于弯辊系统的辨识是可行的.     

机床加工精度的自适应控制

本文采用直接检测加工区域误差的全环控制方法,分析了加工误差与测量信号的关系及加工误差的表现形式;对机床加工精度的控制(尺寸精度与形状精度);首次提出了用趋势性差分方程描述加工误差;应用自适应控制理论,确定了模型结构形式;并通过在线辨识系统参数,设计了系统的自校正调节器。在实际加工过程中,取得了较为满意的结果。本文为提高数控机床的加工精度提供了一套行之有效的方法,同时也为研究机床加工过程,建立综合性数学模型提供了一条可行的途径。     

IMC-PID鲁棒控制器设计及其在蒸馏装置上的应用

文中提出一种简便的闭环系统辨识算法和内模控制系统的设计方法。该方法便于在DCS上用组态来实现,使DCS的PID控制算法方便地转换为IMC-PID鲁棒控制算法,该系统几乎免维修,控制速度快,鲁棒性很好。该方法还使闭环辨识算法与IMC-PID鲁棒控制器设计结合起来,形成一个软件包,将它用于常减压蒸馏装置上,使控制系统性能与鲁棒性大为提高,取得很好的控制效果。     

液黏调速系统控制参数整定方法的研究

液黏调速离合器是液黏调速系统的核心控制元件,由于其具有比较严重的非线性和滞后性,所以控制参数的设定对其转速控制系统的性能具有非常重要的影响. 本文针对某车辆温控系统中的液黏调速离合器,研究了转速闭环系统中PID控制参数的整定方法,主要采用的是二层优化的控制框架,以模型辨识为出发点,利用辨识得到的模型完成控制参数的自整定过程. 仿真和实际系统的台架试验表明,在液黏调速系统中,可以根据所需的性能指标,通过运用该整定方法获得较好的控制参数,从而使闭环系统取得相对均衡的动态特性、稳定性和抗干扰性.      

Time domain system identification of unknown initial conditions

System identification is a method for using measured data to create or improve a mathematical model of the object being tested. From the measured data however, noise is noticed at the beginning of the response. One solution to avoid this noise problem is to skip the noisy data and then use the initial conditions as active parameters, to be found by using the system identification process. This paper describes the development of the equations for setting up the initial conditions as active parameters. The simulated data and response data from actual shear buildings were used to prove the accuracy of both the algorithm and the computer program, which include the initial conditions as active parameters. The numerical and experimental model analysis showed that the value of mass, stiffness and frequency were very reasonable and that the computed acceleration and measured acceleration matched very well.     

基于相关函数法的焊接过程非线性辨识

激光焊接过程是一个典型的带有扰动和噪声的非线性系统．采用相关一最小二乘法对非线性系统进行辨识可以得到未知参数的无偏估计,并且这种辨识方法不需要大量的样本数据．针对高功率二极管激光焊接控制系统,运用相关一最小二乘法的非线性辨识方法,建立了参数为线性的非线性模型．实际阶跃响应数据验证了此模型能够较好地代表焊接过程的稳态及动态特性．     

约束UKF初始参数对Bouc-Wen模型参数识别的影响

为获得约束UKF初始参数对模型参数识别的影响规律,针对Bouc-Wen模型给出基于约束UKF在线参数识别方法,通过数值模拟分析初始状态估计均值与协方差、过程噪声协方差、观测噪声协方差等滤波器初始参数对模型参数识别精度与收敛速度的影响,提出相应的参数取值建议.结果表明：在无模型误差的情况下,约束UKF对初始参数的设置具有较好的鲁棒性;适当地增大初始状态估计协方差,减小过程噪声,采用真实系统观测噪声协方差以及减小初始参数值与真实值的偏差,可以有效提高参数识别收敛速度和精度.该研究为基于约束UKF的非线性结构模型在线参数识别方法提供了参考.     

Identification of Neuro-Fuzzy Hammerstein Model Based on Probability Density Function

A new identification method of neuro-uzzy Hammerstein model based on probability density function(PDF) is presented,which is different from the idea that mean squared error(MSE) is employed as the index function in traditional identification methods.Firstly,a neuro-fuzzy based Hammerstein model is constructed to describe the nonlinearity of Hammerstein process without any prior process knowledge.Secondly,a kind of special test signal is used to separate the link parts of the Hammerstein model.More specifically,the conception of PDF is introduced to solve the identification problem of the neuro-fuzzy Hammerstein model.The antecedent parameters are estimated by a clustering algorithm,while the consequent parameters of the model are identified by designing a virtual PDF control system in which the PDF of the modeling error is estimated and controlled to converge to the target.The proposed method not only guarantees the accuracy of the model but also dominates the spatial distribution of PDF of the model error to improve the generalization ability of the model.Simulated results show the effectiveness of the proposed method.     

大型聚丙烯工业装置的先进控制

针对H im ont Spheripo l工艺的大型聚丙烯工业装置实时控制的复杂性,提出了一种基于质量指标推断控制的先进控制解决方案。该方案已成功应用于某炼油厂的聚丙烯工业装置,长周期的运行结果证实了该方案可以减少产品质量波动,提高产率并减轻操作人员的工作强度,取得了显著的经济效益。     

Decentralized closed-loop identification and controller design for a kind of cascade processes

A new decentralized closcd-loop identification and predictive controller design method for a kind of cascade processes composed of several sub-processes is studied. This kind of cascade processcs has the characteristies of one-way connection. The process is divided into several two-input-two-output （TITO） sub-systems. The parameters of the first-order plus dead-time models for the transfer function matrices can be obtained using least squares method. Hence a distributed model predictive contn,ller is designed based on the coupling models of each sub-process. Simulation results on the temperature control of a reheating furnace are given to show the efficiency of the algorithm.