水翼空化流场的调控和优化研究

为抑制水力机械中水翼绕流流场空化的形成和发展,通过对比分析NACA0009、NACA0012以及Clark Y 3种经典水翼不同攻角和空化数工况下的性能,获得型线优化思路,建立了新水翼。进一步地,在新水翼上布设多个流动控制结构,通过广义模式搜索算法进行快速优化设计,对空化流场进行整体控制和局部调控。研究结果表明：新水翼吸力面凸起高度介于NACA0012和Clark Y水翼之间,最大凸起高度位置后移;新水翼的空化性能和水动力性能提升,升阻比最大提高48.8%,空泡脱落和回射流发展得到抑制;在新水翼吸力面均匀布设的多个控制结构能够对回射流起到连续抑制作用,改善压力分布;通过优化算法实现了控制结构设计的精准快速寻优,优化后的水翼性能得到了进一步提升,升阻比继续提高4.8%～13.6%,空化厚度与长度减小。型线优化和添加连续流动控制结构实现了空化流场的整体和局部控制,是提高水翼的空化和水动力性能的有效方法。     

周期性机械系统误差的内模控制研究

根据内模控制原理，针对以正弦规律变化的机械系统误差，设计了一种改进的内模控制器，并用于滚齿运动误差的计算机补偿控制中，以取代常规的比例积分微分调节器．在对滚齿运动误差来源进行分析的基础上，建立起滚齿工作台转角误差的数学模型，借助于Matlab软件平台，对模型准确和有误差的情况进行了仿真实验．仿真和实际应用结果表明，改进的内模控制器能使滚齿机工作台的转角输出准确地跟踪计算机补偿输入，因此有效地消除了滚齿运动误差，使系统对设计时的建模误差具有较强的鲁棒性．     

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。     

基于内模原理的简单PID自校正预测控制器

论述了PID自校正预测控制器的一种简单设计方法。其主要内容有：内模控制原理；基于内模原理构成d步超前预测控来］器；根据d步超前预测信号，设计了PID自校正预测控制器。仿真结果表明：这种控制技术是有效的。     

一类变参数对象的双鲁棒串级控制方法及应用

针对一类变参数对象，本文提出了一种主、副调均采用鲁棒调节器的双环串级控制方法，并给出了这种系统的设计和整定步骤。应用该方法对某电厂变参数过热汽温控制的实例表明：该方法对一类变参数对象的控制具有很好的动态品质和鲁棒性。该方法还可推广应用于采用鲁棒调节器的多环串级控制系统。     

一类非自衡对象的两自由度内模控制

针对常规一自由度内模控制在非自衡对象中应用的不足,提出了一种基于互质分解的两自由度内模控制器设计方法,并采用H2优化改善了系统的动态性能.一类非自衡二阶非最小相位过程的仿真结果表明,这种方法可使系统同时具备良好的鲁棒特性和干扰抑制特性.     

时滞不稳定系统的串级内模控制

对于工业控制过程中的时滞不稳定过程,提出串级内模控制设计方法.为避免开环不稳定极点对系统的稳定鲁棒性和抑制扰动能力的影响,对控制器进行了稳定鲁棒性以及抑制扰动能力的分别设计,首先利用反馈方法整定内环的不稳定系统,然后设计前馈-反馈控制来抑制被控过程的扰动;最后使用内模控制方法对时滞被控过程进行串级外环控制,以达到对给定值的跟踪.仿真结果表明所提出的控制方法能很好地解决稳定鲁棒性和抑制扰动的均衡,且对于控制系统中过程变化引起的模型失配,可通过调整内模控制器的滤波器时间常数λ来提高控制系统的鲁棒性.     

内模控制与预测控制中典型设计方法的比较

本文对内模控制系统设计中常用的相消法、H2最优法同预测控制法中的动态矩阵控制在设计思路和控制效果方面进行了比较,并选用了有时滞的非最小相位二阶系统作为对象模型来比较这三种方法在应用时的特点.     

柔化因子对广义预测控制稳定性的影响

在内模控制结构下，利用广义预测控制从对象至闭环特征多项式的系数关系，讨论了在Nu=1，λ=0的前提下，柔化因子。的选取对闭环系统稳定性的影响，并给出了根据阶跃响应系数保证闭环系统稳定的参数α的设计准则．这些理论结果为设计广义预测控制系统的稳定性提供了依据。     

机械制浆过程磨机负荷内模PI控制

针对双盘磨机在运行过程中具有大滞后、大惯性及非线性等特点,内模控制作为一种先进控制策略,鉴于其对过程模型精度要求不高等优点,提出了一种基于内模控制原理的PI控制方法,该方法设计的控制器仅有一个可调参数,且通过最大灵敏度指标实现其整定,有效避免了控制器整定的复杂性与随机性.仿真结果表明,与常规PID控制相比,所提方法可有效减小模型参数变化及各种干扰对系统性能的影响,满足机械制浆生产过程对控制器性能的要求,保证磨机安全稳定运行,实现了磨机负荷的稳定化控制,为机械制浆过程综合自动化系统的实施奠定基础.