滞后系统的控制方法

本文对滞后系统的控制方法进行了研究，阐述了纯滞后对控制系统的危害性并介绍了几种控制方法。     

加入滞后时间削弱器的大滞后系统的最优模糊PID控制

首先给大滞后系统加入滞后时间削弱器,将大滞后的对象演变成小滞后的对象,然后基于模糊控制原理、极小值原理和PID控制理论,设计一种最优模糊PID控制器对小滞后对象进行自适应控制.仿真结果表明,加入滞后时间削弱器能使大滞后系统更容易控制;最优模糊PID控制器比模糊PID控制器具有更好的抗干扰性和鲁棒性,且系统响应的上升时间和调节时间明显缩短.     

基于滞后时间削弱器的模糊PID控制系统设计与仿真

针对大滞后对象控制难以及其PID参数整定难的问题,提出一种有效控制大滞后对象的方法.首先利用滞后时间削弱器将大滞后对象演变成小滞后的等效对象,然后用模糊控制对PID参数进行在线自整定,即构成模糊PID控制器,进而对小滞后的等效对象进行自适应控制.仿真结果表明,该控制系统与常规PID控制系统相比,具有良好的动、稳态特性和较强的抗干扰性、鲁棒性.     

完全滞后系统的变结构控制

本文研究了完全滞后系统的变结构控制,通过建立泛函微分不等式的新结果,构造了完全滞后线性系统的变结构控制器,研究了相应的滑动模运动的可达性和稳定性问题,并给出了设计实例。     

基于MACS系统的流量滞后控制

本设计基于和利时的MACS系统,通过设备组态、数据库组态、算法组态和画面组态等环节完成并完善了流量滞后控制系统的设计。采用史密斯预估补偿控制方案,与单回路PID控制相比,取得了明显的控制效果。     

带状态滞后及控制滞后的一阶线性系统预测镇定

研究状态变量及控制变量均带滞后的一阶线性诉预测镇定问题。通过按无不足后系统设计控制规律，预测物理上不可物理上不可实现的超前状态变量的方法，得到了预测镇定控制规律。该控制规律可保证闭环系统的无穷个极点位于根平面上希望极点的克边。     

一类非线性滞后系统的广义预测控制

对将线性系统的广义预测控制算法推广应用到非线性系统的控制问题进行了研究,即在每个控制周期内,递推预测非线性滞后系统在将来时刻的工作点,在工作点附近对非线性系统进行线性化,根据得出的线性化模型进行广义预测控制,并采用动态寻优的方法逐步逼近最优控制,仿真结果表明:非线性系统的广义预测控制算法能快速有效地跟踪系统的设定值,控制效果良好.     

滞后系统中的动态矩阵控制及计算机仿真

介绍了近几年来在工业过程控制中一种实用的控制方法──动态矩阵控制（DMC）以及如何在计算机上加以实现，通过仿真将DMC和常规的PI调节器进行比较、分析和讨论，结果表明DMC在具有慢时变、纯滞后及非线性系统中具有很好的控制效果和较强的鲁棒特性。特别由于DMC是建立在非参数模型的基础之上，因而它在复杂系统中的控制中能取得很好效果。     

大滞后对象的控制方案

本文简单介绍了史密斯预估补偿的基本原理、改进方法、应用实例及效果分析。     

非线性大滞后系统的单神经元模糊预测控制

提出一种单神经元模糊预测PID控制策略,无需对复杂控制过程建立数学模型,只要检测过程的实际输出和期望输出,通过模糊预测控制修正单神经元PID控制规则,即可对非线性大滞后系统实现自适应控制.对于大滞后扰动系统,在稳定性、快速性、鲁棒性方面明显优于常规单神经元PID控制器.仿真结果表明,该方法应用于非线性大滞后系统具有良好的控制品质.     

纯滞后系统的灰色预测控制

本文针对具有纯滞后的系统的控制,采用了一种基于 GM(1,1)模型的灰色预测控制算法。这种新型控制器的主要优点是不需要掌握关于被控对象模型结构的先验信息,并具有计算简单、自适应性强等特点,是一种通用控制器。数值仿真及结果对比验证了该算法的有效性。     

一类非线性滞后系统的自整定PID控制

针对采用传统PID控制一类非线性滞后系统,难以获得满意的控制效果,提出基于RBF神经网络的PID控制参数自整定的方法.利用具有在线能力的最近零聚类学习算法,训练RBF神经网络,从而自适应调整系统的控制参数.仿真结果证明了,该控制策略不仅能使非线性滞后系统具有良好的动态跟踪性能,而且具有很好的抗干扰能力.     

一种克服大纯滞后的预测控制方法

针对一般工业过程中存在的大纯滞后问题,提出了一种克服大纯滞后的预测控制方法.首先由神经网络辨识出非线性系统的纯滞后时间参数,再用构建的神经网络预测模型预测出未来相应时刻的系统输出,然后用该输出来调整当前时刻的控制量,从而达到预期的控制目的,仿真结果验证了该方法的有效性.     

滞后系统的一种混合MRAC方案

针对连续滞后系统，提出一种从模型取状态的混合MRAC方案。避免了系统因数字化而引起的非最小相位问题，更便于工程应用。     

大纯滞后对象的免疫-Smith控制器研究

免疫控制器是借鉴生物系统的免疫机理而设计的一种智能控制器,具有参数调整时间短、抗干扰能力强等特点.免疫算法中的抑制细胞相当于比例积分微分控制器的反馈环节,该细胞只与前面时刻的抗体变化即控制器输出有关,而与系统当前的测量值无关,可以避免由于系统的滞后对控制造成的影响.将免疫控制器和Smith预估器结合设计一种新型控制器,使该控制器既能克服纯滞后对系统性能的影响,又能降低单独采用Smith预估控制时对系统模型准确性的依赖.仿真结果表明,免疫-Smith控制器的性能在模型匹配和失配情况下均优于其它控制器.     

线性广义滞后系统的H∞控制

讨论了广义滞后系统和正常滞后线性系统之间的一个等价关系，在正常滞后线性系统的框架下，利用Lyapunov定理及线性矩阵不等式（LMI）的方法，讨论了广义滞后线性系统的状态反馈H。控制问题的解，给出了问题可解的一个充分条件及状态反馈控制器的设计，通过求解LMI可获得控制器的解。     

滞后对象的连续模型参考自适应控制

本文基于MRAC的基本原理,提出了一种从模型取状态的滞后系统的MRAC方案。这种方法较之其它方案结构简单,且具有一定的抗输出端扰动的能力。仿真结果说明了系统结构是可行的。     

不确定时变滞后系统的鲁棒容错控制

研究一类不确定时滞后系统的鲁棒容错控制问题,当系统既有状态时变滞后,又有控制输入时变滞后,而且状态和控制输入的不确定项均不满足匹配条件时,利用线性矩阵不等式,得到了系统可由基于观测的 状态反馈鲁棒镇定的充分条件,同时在执行器发生故障时具有完整性。     

滞后线性时变连续大系统的滞后相关稳定性

应用向量Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数法结合比较原理，研究了滞后线性时变连续（大）系统的稳定性，得到了充分判据，且这些判据中包含有滞后信息、因此称为滞后相关稳定性判据。在实际系统中，尤其是当滞后较小时，它们通常能给出较优的结果。