基于双模态控制的交流异步电机直接转矩控制系统

针对PI控制和模糊滑模变结构控制在交流调试系统中的局限性,利用它们的各自优点,采用双模态控制方法对交流异步电动机系统进行控制,得到模糊滑模变结构设计过程以及采用PI控制和模糊滑模变结构控制相结合的双模态方法运行的结果。仿真结果表明：该方法不仅解决了模态抖动问题,而且改善了系统动态特性,证明了双模态控制在交流调速系统中的应用价值。     

基于模糊分类变系数的铅锌烧结过程综合透气性状态预测

针对铅锌烧结过程的强非线性、时变等特点,运用智能集成建模的思想,提出一种模糊分类变系数透气性状态预测方法。首先深入机理分析和工况参数相关性分析研究,采用神经网络方法建立工艺参数和时间序列透气性预测模型;然后借助于模糊组合器实现两个子模型的有机组合,设计了模糊分类变系数综合透气性集成预测模型结构,其中加权系数由工况波动程度确定。运行结果表明:提出的集成模型具有较高的预测精度和较强的自学习能力,并且在工况波动严重的情况下,仍然具有好的预测效果,该模型具有一定的灵敏度和鲁棒性。     

基于干扰观测补偿的滑模控制器的设计

针对一类具有未知干扰的输入系统,讨论了一种含有干扰观测补偿的滑模变结构控制设计问题,并采用趋近律的滑模设计方法优化控制律参数,有效地削弱了系统抖振现象,以满足控制系统的鲁棒性和趋近运动动态品质的要求,同时也能改善系统的稳态性能.仿真研究结果表明了该方法的有效性.     

基于粗糙集的T-S模糊神经网络在回转窑烧结过程中的应用

基于粗糙集理论的知识约简方法和T-S模糊神经网络的非线性映射理论,针对回转窑烧结过程被控对象复杂、各参数之间相互耦合及难以建立精确数学模型的特点,提出一种RS-FNN智能控制策略。采用基于一种新的聚类有效性准则函数的模糊C均值聚类算法对连续属性进行离散化;然后利用粗糙集理论由历史数据样本提取约简规则集,对应的T-S模型具有反映数据特征的良好拓扑结构;最后T-S模型参数由梯度下降混合最小二乘法进行精调。该方法应用于铁矿氧化球团回转窑生产过程控制取得了良好效果,增强了系统容错及抗干扰的能力。     

一种用于非线性系统辨识与控制的自组织模糊神经网络

提出了一种自组织模糊神经网络（Self-Organizing Fuzzy Neural Network,SOFNN）,采用了误差反向传播算法与带遗忘因子的递推最小二乘法相结合的混合优化算法优化系统的模糊规则库及其参数,此外,也引入SRIC（Schwarz&Rissanen Information Criterion）准则设计模糊系统。将本文提出的方法应用于非线性系统的辨识与控制,并讨论了阈值参数对该方法性能的影响。仿真结果表明,本文方法能有效地防止模糊模型过拟合,提高模糊系统的泛化能力,进而提高控制性能。     

氧化铝熟料烧结回转窑智能控制系统设计与应用

介绍了氧化铝熟料烧结回转窑的工艺生产过程。针对生产过程存在的大滞后、非线性和多变量强耦合等特点,提出了基于自适应模糊控制、软开关控制、自适应预测控制和传统回路控制相结合的智能控制策略,并基于此策略在计算机集散控制系统上开发了氧化铝熟料烧结回转窑智能控制软件,成功应用于某公司氧化铝熟料烧结回转窑,实现了氧化铝熟料烧结回转窑的稳定控制。该系统投运以来可靠性高,控制效果及时、准确,具有在冶金、水泥等行业推广的价值。     

污水处理过程中模糊自适应广义预测控制方法

污水处理是一个复杂的生化反应过程,具有高度非线性、强耦合、不确定性等特点.本文以基于活性污泥1号模型(ASM1)的污水处理benchmark为研究对象,采用模糊模型描述污水处理过程,利用自适应辨识策略提高模型的精确度,以模糊自适应模型作为预测模型,提出了污水处理过程模糊自适应广义预测控制方法.仿真结果表明:采用的模糊自适应预测控制方法能有效地控制出水水质.     

聚氨基酸离子液体的制备及其对CO2的吸收性能

针对一类不确定高阶MIMO线性系统,提出了一种新型指对数型终端滑模控制方法。所设计的非线性指对数型终端滑模面,不仅能保证滑模动态的有限时间稳定,而且具有更快的收敛速度。同时,滑模控制器能够保证滑模面的有限时间可达性。最后,通过数值仿真验证了本文方法的有效性。     

不确定时滞系统的滑模控制

考虑同时存在状态不确定性和控制不确定性的时滞系统的滑模控制问题,其中控制不确定性是不匹配的。利用Lyapunov方法和线性矩阵不等式技术,给出了闭环系统渐近稳定的充分条件。利用该线性矩阵不等式的解可以得到所设计的滑模控制律和滑模面。从理论上证明了该滑模控制律能保证状态轨迹被驱动到指定的切换面上。仿真结果验证了该算法的有效性。     

单参数模糊PID在塑料挤出机温度控制系统中的应用

论述了SIMAT IC S7-300可编程控制器在塑料挤出机温度控制系统中的应用,控制回路采用单参数模糊P ID(比例、积分、微分)脉宽调功法。控制系统把单参数模糊P ID控制和PLC(可变程序逻辑控制器)的逻辑判断指令结合起来,使P ID控制更为灵活,能较好地满足生产过程的要求。详细描述了该系统的工作原理和PLC的硬件组成、软件编制。     

一类参数不确定T-S模糊系统的鲁棒控制及仿真

针对一类具有参数不确定的T akag i-Sugeno(T-S)模糊系统,基于模糊区域的概念研究了其鲁棒控制问题。通过将不确定T-S模糊模型转换为不确定T-S模糊区域模型,并利用Lya-punov稳定性理论,导出了线性矩阵不等式(LM I)形式的鲁棒控制器设计方法。相对于传统设计方法,降低了采用线性矩阵不等式方法求解的难度,并具有良好的鲁棒性能。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于状态观测器的输入受限不确定系统的滑模控制

研究了控制输入受限情况下不确定系统的滑模控制问题, 其中,系统不确定性同时存在于状态矩阵和控制增益矩阵中。首先,利用状态观测器估计不可测状态;然后,在状态估计空间选择一种积分型切换面;最后,设计一个基于状态估计的滑模控制律以保证系统状态轨迹在有限时间内到达指定的切换面,同时利用等价控制律方法给出了滑模动态渐近稳定的充分条件。数值仿真实验验证了本文算法的有效性。     

遗传算法参数自适应控制的新方法

根据遗传算法参数自适应控制方法的不同分类,采用基于启发式规则的参数控制方法对遗传算法的种群数进行了宏观调控和微观调控。并采用不同特点的模糊控制器分别控制交叉率和变异率,使种群数、交叉率和变异率都能够随进化的实际情况发生自动调整,形成了一种新的种群数变化的模糊自适应遗传算法。实验数据表明这种算法能够有效防止遗传算法早收敛,同时也说明对参数进行自适应控制能够使遗传算法性能大大提高。     

线性不确定系统的鲁棒滑模观测器设计与仿真

在研究线性不确定系统一类滑模观测器的基础上,应用奇异值分解技术对系统进行降阶处理,设计了一种新颖的鲁棒滑模观测器;并提出优化滑模策略,给出严格论证,保证对系统不确定性以及外界干扰具有鲁棒性;采用Lyapunov函数作为稳定观测器的判别条件,使设计的观测器一致收敛,状态估计达到预期的指标;同时给出鲁棒滑模观测器的线性反馈矩阵和非线性反馈矩阵计算算法;通过仿真实例验证所设计的鲁棒滑模观测器的有效性。