用DCS的算法模块组合实现广义预测控制算法的设计方法及仿真验证

本文提出一种在较复杂对象的情况下如何只采用DCS的算法模块就能组合实现广义预测控制算法的设计方法及其参数的整定方法。为了表明所提出的这种用DCS层组态控制软件模块实现模型预测控制算法的方法的有效性,以非最小相位过程和具有再循环和纯迟延的复杂过程两类复杂对象为例进行了仿真研究,仿真测试表明提出的控制算法可提供类似于广义预测控制的控制性能。     

对话系统中控制模型的比较研究

对话系统及其控制策略的研究和应用是当前人工智能研究的热点领域之一.目前应用比较广泛的对话控制模型有3种:基于模式匹配的、基于有限状态的和基于框架的对话系统.在研究了多种对话系统结构和控制算法的基础上,对它们的算法模型进行了分析、归纳和比较,讨论了它们各自的优劣以及适用的应用范围,为问答系统在不同条件下的应用提供了参考.最后对将来对话系统架构和控制算法的研究方向进行归纳和展望.     

基于LabVIEW的分布式驱动电动车辆测控平台

为了研究轮毂电机驱动电动汽车的操纵稳定性,设计开发一款具有4轮转向和4轮驱动的电动车辆试验平台,基于LabVIEW开发了试验平台的测控系统。针对直线加速和方向盘角阶跃输入等试验工况,利用该样车平台进行了控制算法的快速控制原型和道路试验测试研究,并对电子差速算法实验结果进行分析。试验结果表明,该平台能够进行电子差速和车辆操纵稳定性测试,满足设计功能要求,能验证控制策略的有效性以及评估控制算法的优劣性,为分布式驱动电动车辆的控制算法开发及其操纵稳定性分析评估奠定了良好的基础。     

基于函数联接神经网络液压驱动机械手的自学习控制

针对两自由度液压驱动机械手的轨迹跟踪控制问题,分析研究了神经网络自适应控制的特点,在此基础上提出了基于函数联接神经网络液压驱动机械手的自学习控制结构与控制算法·其控制结构着重智能知识的加强;控制算法以PD形学习规则为基础,运算结果不是直接参与控制,而是根据控制器作用于系统之后所产生的误差及其微分对控制器作出评价和修正·仿真和实验研究都取得了比较好的控制效果·     

基于Laguerre函数模型的预测控制算法

在简述基于Ｌａｇｕｅｒｅ函数近似模型的自适应预测控制原理、算法及其特点的基础上,将现有的多步预测、单步优化的控制算法扩展为多步预测、多步优化的控制算法,并与传统的广义预测控制（ＧＰＣ）作了比较研究,结果表明基于Ｌａｇｕｅｒｅ函数模型的预测控制方法对变时延、变阶次被控对象的控制鲁棒性明显优于广义预测控制     

多段电阻炉自组织模糊控制系统

介绍了自组织模糊控制的原理及其在多段电阻炉控制中的实现方法;并通过与其它控制算法的比较,同时指出了该算法的优缺点及其适用场合。     

采用PLC的大中型柴油发电机FUZZY-PID励磁控制系统

主要介绍了采用现代ＰＬＣ的大中型柴油发电机的励磁控制系统,介绍了其励磁控制部分的原理结构,控制算法（ＦＵＺＺＹ－ＰＩＤ）的原理,介绍了ＦＵＺＺＹ－ＰＩＤ双模控制算法在励磁控制系统中的应用及其仿真结果。     

TM5码率控制算法的分析和改进

本文分析和研究了码率控制原理和传统码率控制算法,在TM5码率控制算法的基础上,提出了一种改进的码率控制算法,该算法具有算法简单、对场景突变控制效果较好的优点.     

变参数压力对象的控制算法

变参数压力对象的控制算法是控制工程师们关注的控制算法之一,本文以某工业控制对象为例提出了一种自适应控制算法,该方法以实验研究为基础,得到不同工况下的控制参数,系统运行时可以根据工况的变化自适应调整控制参数,实验结果表明:本文提出的控制算法是可行性的.     

多通道电液伺服协调加载系统PID算法的研究

本文介绍了多通道电液伺服加载系统的控制算法的研究,提出了改进的PID控制算法。系统已投入使用,经实践检验运行效果良好。     

工业控制中Fuzzy—PID控制的策略与方法

从理论上分析了常规模糊控制器的局限性,在此基础上推导出模糊PID控制器消除稳态误差的原理,并以液位控制系统为例,介绍了模糊PID控制器的设计方法,并用MATLAB工具箱对系统进行仿真试验.通过对仿真结果的分析得出:模糊PID控制器既能消除稳态误差,又有很强的鲁棒性,对于此类非线性迟滞系统具有良好地控制性能.     

模糊控制在控制系统中的应用

针对不同的典型被控对象,介绍了采用比例积分微分控制和模糊控制两种控制方法.通过仿真实验证明,Fuzzy控制对被控对象参数和模型结构的变化,能获得较好的控制效果.     

模糊控制在控制系统中的应用

针对不同的典型被控对象，介绍了采用比例积分微分控制和模糊控制两种控制方法。通过仿真实验证明，Fuzzy控制对被控对象参数和模型结构的变化，能获得较好的控制效果。     

MIMO多输入输出网络控制系统的容错控制

针对被控对象为具有不确定因素的多输入多输出网络控制系统,设传感器与控制器均为时间驱动,执行器为事件驱动,网络诱导时延小于采样周期,将未能成功传输数据的传感器节点视为暂时失效,把具有传感器故障的网络控制系统建模为一类带有不确定因素的离散模型,借助Lyapunov定理给出了系统渐近稳定的充分条件,基于LMI方法得出观测器和控制器的分离设计方法,实现了MIMO网络控制系统的容错控制。     

网络控制系统保性能控制

针对网络控制系统中时延不确定因素,将时延的不确定性转换为系统状态方程系数矩阵的不确定性,网络控制系统对象模型为具有时滞的不确定离散模型.在此模型的基础上,将网络控制系统的保性能控制问题转化为研究时滞的不确定离散系统的鲁棒保性能控制问题.利用Lya-punov理论及线性矩阵不等式(LMI)方法,证明了通过状态反馈控制,使网络控制系统保性能控制的充分条件等价于求解LMI.仿真示例验证了该控制方法的有效性.     

网络化控制系统的随机最优控制

对于网络诱发延迟大于一个采样周期的网络化控制系统,该文研究了该系统的线性二次Gauss(LQG)随机最优控制问题,提出了一种新的分时控制模式.这种控制模式充分利用了系统信息并能改善系统的性能.在该控制模式下建立了网络化控制系统的随机数学模型.该文还讨论了网络化控制系统中传输延迟的Markov特性,基于这种Markov链理论,设计了具有完全状态信息的系统线性二次Gauss随机最优控制器.仿真结果验证了该分时控制模式比没考虑延迟的优化控制和没充分利用控制量的控制模式有更好的控制效果.     

基于切换控制的均匀液位控制

过程工业中常常提出均匀液位控制问题,即在保证液位不出界的前提下,使输出流量尽可能平缓.对于此类受限控制问题,模型预测控制可以取得满意效果,但在线优化的复杂性又阻碍了算法在实际中的推广.基于模型预测控制,提出了一种通过调整预测时间域长度来处理液位约束的方法,加上对未知扰动的估计算法,最终推出切换PI控制律.该方法既简化了在线优化过程,又增强了对随机扰动的适应性,已成功地应用于甘肃金川集团公司6 kt磨浮系统中.     

船舶运动的混合智能控制

将混合智能算法应用于船舶航向，转向控制，充分发挥了模糊逻辑，神经网络和遗传算法各自的优势采用GA发优与BP算法学习模糊神经网络参数，通过竞争学习算法从样本数据中获得取模糊控制规则，并与专家经验有机结合，弥补了各自的不足，仿真表明上述算法为改进船舶运动提供了一个有效途径。     

网络控制系统的输出反馈控制

将网络控制系统描述为具有输入延迟和测量输出延迟系统,给出了系统渐近稳定的定义.提出了零输入系统渐近稳定存在的充分条件,并基于一个李雅普诺夫泛函,提出了输出反馈镇定控制器存在的充分条件,通过输出反馈控制使闭环系统达到二次稳定.采用锥面互补方法,将不具有严格线性矩阵不等式(LMI)条件的非凸可行解问题转化为具有严格LMI条件的非线性最小化问题,得到了求解输出反馈控制器增益参数的静态输出反馈镇定(SOFS)算法.通过一个仿真实例,验证了该算法的有效性.     

一种串级调速的闭环控制系统

介绍了一种双闭环控制的串级调速系统，对系统的工作原理、组成及动态结构作了较为详细的论述，并解答了该系统在实际应用中出现的主要问题。