大时滞过程自整定PID及其在定量控制中的应用

针对纸张定量控制的难点，提出了一种能用大时滞过程的自整定PID／PI控制算法。通过改进型继电反馈频域响应辨识方法获得实际过程Nyquist曲线与S平面负实轴和虚轴交点处等幅振荡的幅值和频率，给定幅值裕度和相角裕度鲁棒性能指标，确定自整定PID／PI控制器参数，此算法具有参数整定简单，对实际过程模型的依赖性小，鲁棒性强及易于实现等优点，适合于含有大时滞的工业过程控制。     

控制输入的线性时滞系统可辨识性分析

线性时滞系统的辨识性分析是过程控制理论的研究课题之一，通过对系统差分方程的讨论，在4个定义的基础上推出了2个定理，进而证明了可辨识性。阐述了输入充分不平稳信号时，线性时滞系统传递函数的在线辨识性和可控输入的不连续性决定着系统马尔科夫参教的可辨识性，分析了系统传递函数的在线辨识性和系统马尔科夫参数可辨识性的关系。这些分析无论在理论上，还是在工业应用中都具有重要意义。     

预测型智能自整定PID控制器

提出一种预测控制和遗传算法相结合的自整定ＰＩＤ控制算法．该算法利用预测技术克服时滞,利用遗传算法优化ＰＩＤ控制器的参数．通过对工业过程中典型的大时滞被控过程进行数字仿真表明,这种控制算法鲁棒性强、响应速度快、抗干扰能力强,对控制系统有扰动、参数时变尤其时滞时变的大时滞生产过程有较好的控制效果．     

一种新的时变时滞系统控制方法

把一种新的能在线估计时变时滞系统参数的辨识算法与内模控制相结合,提出了时变时滞系统自适应内模控制算法．理论分析及仿真结果表明,该方法能够克服时滞及参数的变化,具有鲁棒性好、抗干扰能力强等特点,优于Ｓｍ ｉｔｈ 预估控制器．     

控制输入的线性时滞系统可辨识性分析

线性时滞系统的辨识性分析是过程控制理论的研究课题之一,通过对系统差分方程的讨论,在4 个定义的基础上推出了2个定理.进而证明了可辨识性。阐述了输入充分不平稳信号时,线性时滞系统传 递函数的在线辨识性和可控输入的不连续性决定着系统马尔科夫参数的可辨识性,分析了系统传递函数 的在线辨识性和系统马尔科夫参数可辨识性的关系。这些分析无论在理论上,还是在工业应用中都具有重 要意义。     

基于改进粒子群优化算法的闭环时滞系统辨识

闭环时滞模型参数的辨识一直是先进工业控制领域的一个重要课题。然而由于时滞的存在,被控量不能及时地反映系统所承受的扰动,从而产生明显的超调,使得控制系统的稳定性变差。本文充分利用粒子群优化算法收敛速度较快和混沌运动遍历性的优点,提出了一种基于混沌优化思想的混沌粒子群优化算法来直接辨识含有滞后环节的被控对象的闭环传递函数,而不用将其转化为状态方程。将闭环时滞系统的传递函数通过z变换转化为离散的差分方程,对于滞后环节的处理,用一阶Pade近似。利用CPSO的全局优化能力来极小化误差准则函数,从而获得模型参数的估计值。仿真实验结果证明:该方法收敛速度较快、辨识得到的参数精度较高,适用于实际的工业生产。该方法与辅助变量最小二乘方法相比,计算量小、过程简单、不用计算多重积分、辨识速度较快、辨识精度高。     

一类时滞系统的PID控制器稳定参数集计算

针对工业控制过程中常见的时滞系统，给出了一种快速计算PI控制器所有稳定参数集的方法，推导了系统开环不稳定情形下稳定控制器存在的必要性条件．通过在该稳定参数区域上进行性能指标寻优，可以得到满足控制器设计性能指标要求的PI控制器参数区域．仿真实例表明了该方法的优越性．     

非自衡时滞过程的一种闭环辨识方法

非自衡时滞过程作为一个开环不稳定过程，开环辨识测试过程中的外界扰动将产生不确定性影响。为此，提出一种闭环频域辨识方法，该方法由两部分构成：（1）采用双通道继电反馈方法（Two-channel Relay Feedback Test,TRFT)以闭环的方式提取非自衡时滞过程多点频率特性，该方法在保证系统的稳定性的同时，能够克服扰动对这种开环不稳定过程的不确定性影响；（2）一种非自衡时滞过程的频域辨识算法，用以估计系统带有的传递函数模型。仿真结果验证了所提出方法的有效性。该方法可与非自衡过程控制器设计方法相结合，改善大时滞非自衡过程的控制问题。     

基于BP神经网络对时滞系统的模型参数辨识仿真

主要研究了基于BP神经网络对时滞系统的参数辨识,分析了两种辨识结构和两种建模方法,对系统被控对象的建模采用了神经网络正模型,辨识结构为串-并联型.考虑加强BP网络的泛化能力,用随机数据去训练网络,然后得到训练后的权值,给一个阶跃信号,利用交叉两点法,从而得到时滞系统的特征参数.通过仿真,基于BP网络对时滞系统的参数辨识是有效的.     

供热网时滞过程中的一种自适应模糊控制器

针对供热网中大时滞现象 ,提出了一种新的模糊控制器结构 .这种模糊控制器通过在线辨识广义时滞 ,将时滞辨识的结果模糊化 ,决策出模糊规则组 ,填充主模糊规则表 ,达到自适应的目的 .作为应用 ,给出基于集中供热网温度控制的模糊控制器的设计 ,以解决控制对象中由大时滞和时变引起的不易控制和参数调整困难的问题     

用于二阶加纯滞后过程的IMC-PID控制器的研究

研究了用于二阶加纯滞后过程（ＳＯＰＤＴ）的ＩＭＣ－ＰＩＤ控制系统。对纯滞后采用一阶或非对称二阶Ｐａｄｅ近似,给出了结构均为简单的二阶ＩＭＣ－ＰＩＤ控制器,且只需调整一个参数。结果表明：与采用其它经典ＰＩＤ控制器参数整定方法的系统相比,控制系统的性能指标和鲁棒性得到了很大的改善。     

控制系统闭环响应函数的快速辨识

按照控制系统的传统模型,可以建立近似的闭环传递函数．但其阶跃响应中超调量的偏差将明显地与系统的纯滞后时间相关．对于较复杂的对象,若用数值求解法求取整个闭环响应曲线,将很费时．鉴于一般工业控制系统的闭环响应都包含振荡过程．通过理论分析和论证,并利用阶跃响应的前３个幅值,提出了一组能快速辨识闭环响应函数的公式和综合模型,经对３种典型的仿真实例的验证,结果是准确的．此法也适用于发散振荡的情况．     

一类大时滞过程内模预测控制系统整定

带有大时滞的非自衡单容过程是一类常见的工业过程,也是比较难以控制的一类过程。针对积分加大时滞模型,采用了新型内模预测控制系统结构,给出了在希望的幅值和相角裕量下PI控制器参数的整定方法。设计例子与仿真结果表明,该整定方法具有良好的应用价值。     

基于内模控制原理的反馈控制器的整定

研究了用内模控制原理导出的反馈控制器ＰＩＤ的整定算法，它仅需用一个滤波器参数λ的改变来影响系统的响应特性。对工业生产中常见的过程模型进行数字仿真，并与常规整定算法进行了比较。结果表明，本算法应用于反馈控制器的参数整定时，不仅可改善控制质量，而且能有效改善系统棒稳定性，为实施本算法，提供了有关的参考数据，并实际系统中验证了本算法。     

时滞系统增益自适应内模PID控制

为解决典型工业过程中大时滞系统难于控制的问题,提出一种增益自适应内模PID(Proportional Integral Differential)控制方法.对时滞系统纯滞后环节一阶Pade逼近后,由内模整定得到PID控制器的参数整定值,再应用Adaline人工神经网络动态获取被控对象的增益,从而自动调节控制器的比例系数.由仿真结果可见,当增益自适应控制方法投入跟踪后,超调从投入前的23%减为投入后的9%,该控制方法能克服增益变化对系统控制性能的影响,显著改善控制品质.     

带有死区修正的非线性系统L2控制器设计

针对具有未知参数的受扰非线性系统,提出了一种带有死区修正的自适应鲁棒L2设计方法.根据参数的先验信息,通过将光滑投影算法、死区修正技术与参数自适应律结合起来,既抑制了参数的漂移、减小了计算负担,又使估计参数达到了最小.当外界干扰为零时,算法能够保证跟踪误差渐近收敛于任意设定的死区.当外界干扰不等于零时,系统满足L2干扰抑制性能指标.仿真结果进一步说明了算法的有效性.     

以DO作为SBR法处理工业废水反应时间的控制参数

根据有机物降解过程中COD与DO的相关关系，进行了以DO作为SBR法处理两种工业废水反应时间控制参数的研究，结果表明，两种工业废水的DO具有相同的变化规律，当有物达到难降解程度时，DO迅速大幅度升高，可以此作为停止暴气的控制信号，实现在线控制SBR反应时间的目的。所以提出以DO作为SBR反应时间的控制参数，对于保证出水水和减少运用费用有重要意义。     

减小死区影响的准单极性PWM调制方法

通常在脉宽调制(PWM)信号中需要插入“死区”时间以防逆变器上下桥臂“直通”,但这也导致了输出性能的恶化。为此,该文提出了一种准单极性PWM调制方法。文中首先分析了逆变器带异步电机负载时的开关导通规律,然后根据电流的极性,在一个半波周期内封锁上下管驱动脉冲中的其中一路,使逆变器工作在“半控”状态下,因而可以消除死区。针对电流过零点极性检测问题和保证电机顺利启动的需要,文中也提出了相应措施。所述方法可以改善电流波形,提高电压利用率。仿真和试验表明该方法简单有效,有一定实用性。     

智能化工业仪表的抗干扰和人机界面的完善方法

在智能化工业仪表的设计中,为提高其抗干扰性能,完善人机界面,可采用差分输入抑制共态噪声,提高复位的可靠性抑制干扰,同时本文又提出了通过抑制共态噪声,提高复位的可靠性抑制干扰,同时本文又提出了通过提高采样频率来抑制常态噪声的方法;工业控制中,所处理的可能是温度、压力或流量,液位等各种信号,滤波时间常数应设计为可变参数,针对国产仪表仅给定了滤波参数,且未给出滤波系数与时间常数的函数关系,只能凭摸索设定     

IMC-PID控制器参数扩展整定方法的改进

对用于时滞对象的IMC-PID控制器参数扩展整定方法进行了改进,修正了扩展整定公式,评价了扩展整定方法中的不足。