基于广义最小方差基准的系统控制器设计

由控制系统性能评估中一种重要的评估方法——广义最小方差（GMV）引出基于GMV基准的系统控制器设计理论。该方法综合了系统误差信号与控制信号,既考虑了系统回路输出与参考信号的吻合程度,又考虑了控制作用的平稳性。误差权与控制权的合理设置是降低系统跟踪误差和确保系统稳定性的关键,文中详细阐述了两权的设置方法。通过仿真实例,依次有效验证了该方法在单回路系统、传统串级系统和并行串级系统中的运用,并与传统的PID控制律作了对比分析,验证了本文方法的优越性。     

一类工业固定床反应器热点温度的非线性自适应控制

以工业邻二甲苯氧化非绝热管式固定床反应器为研究对象，通过正交配置集中化建立了一个降阶非线性动态模型。直接以降低模型作为开环状态观测器及新型的非线性自适应控制算法设计控制器，设计了该类固定床反应器热点温度的非线性自适应控制系统。仿真结果表明，该热点温度控制系统具有良好的跟踪性能、抗干扰性能和鲁棒性能。     

医用恒温容器数字化控制器设计

本文介绍一种数字化医用温度控制器的设计方法 .该系统采用高性能、低功耗的8位RISC单片机MEGA16(以下称M16)做控制器,采用高精度数字温度传感器DS18B20做温度检测,采用自整定系数的比例-积分-微分(Proportional,Integral,Derivative,简称PID)闭环控制技术,使温度控制范围可在-20℃～100℃之间.带有多种输出方式,适用于医院或实验室的恒温容器的温度控制要求.     

固定床反应器基于改进混合模型的串级推断控制

提出了非绝热式固定床反应器基于改进混合模型的串级非线性推断控制策略。道德提出了邻二甲苯氧化非绝热式固定床反应器基于改进混合模型的推断估计器;然后设计了基于新型非线性自适应控制算法的副控制器和基于程序变增益ＰＩＤ的主控制器,同时设计了新型非线性滤波器以解决该反应器主回路比副回路响应快的问题;最后建立了该固定床反应器基于改进混合模型的串级非线性推断控制系统。仿真结果表明该推断估计器具有良好的静态、动态     

基于神经模糊系统的自适应前馈-反馈控制系统设计

在前馈控制器设计思想的启发下,提出了一种基于神经模糊系统的自适应前馈-反馈控制系统。该控制系统首先把非线性过程近似为一个线性的ARX模型和一个基于神经模糊系统的线性化误差模型(FNNM)组成的合成模型,把线性化误差模型的输出看作可测量的“扰动”,然后再引入前馈控制器,利用被控制过程的输入、误差模型的输出、线性ARX模型输出和系统输出值之间的误差以及被控制过程的合成模型的梯度信息对控制器参数进行在线调节,从而获得较好的控制结果。将提出的基于线性化误差模型的自适应控制系统用于简单不可逆放热反应的连续搅拌型化学反应器CSTR中,并与传统的PID控制器进行比较。仿真结果表明：这种基于神经模糊系统的自适应前馈反馈控制器和PID控制器相比,能得到更快、更好的控制效果。     

非完整移动机器人的神经网络滑模自适应轨迹跟踪控制

针对非完整移动机器人的轨迹跟踪控制问题,提出了一种鲁棒项系数自调整的神经网络滑模自适应控制策略。首先由反推法 设计运动学控制器;其次,基于滑模控制设计动力学控制器,利用径向基神经网络(RBF)自适应逼近系统非线性不确定性上界,实现 鲁棒项系数自调整,克服了传统滑模控制鲁棒项设计需要已知系统不确定性上界的缺陷,实现了速度跟踪。李亚普诺夫稳定性定理 保证了闭环系统的稳定性及跟踪误差的渐近收敛。仿真结果进一步验证了所提方案的可行性。     

具有输入时滞的随机非线性系统的自适应神经网络控制

考虑一类具有输入时滞的随机非线性系统的自适应神经网络控制问题。通过定义含输入积分项的设计变量,将输入时滞系统转变为非时滞系统。结合神经网络控制、积分中值定理与Decoupled Backstepping技巧,针对该类系统提出一套自适应控制策略。所提出的控制器保证闭环系统的所有信号皆4阶矩半全局一致最终有界, 并且跟踪误差收敛于原点附近的小邻域内。仿真实验结果验证了所提出控制策略的有效性。     

直流伺服系统中单神经元PSD应用的改进

常规PID控制具有结构简单、稳定性好、可靠性高等优点，在调速系统中被广泛应用。但常规PID控制的设计需依靠数学模型，负载、模型参数的变化及非线性因素等影响常规PID的精确调节。单神经元PSD控制器利用神经元的自学习、自组织能力，根据被控对象的变化情况对控制器的权值进行在线调整，达到在线调整PID参数的目的，并且采用无需对象模型的控制算法构成了自适应控制。与常规的PID调节器相比，具有更好的鲁棒性。同时，通过对PSD控制器的改进，在直流伺服系统的仿真应用中得到了较理想的结果。     

基于方差分解的一类非线性串级控制系统性能评估

最小方差下限代表在输出方差方面控制系统所能达到的最优性能。对于一类存在过程非线性的串级控制系统,传统的线性系统评估方法会造成最小方差下限估计值过大。首先证明一类表示为面向块模型的非线性串级控制系统最小方差下限的存在,其仅与若干主、副回路扰动项有关;然后通过系统输入输出数据建立多项式模型近似描述非线性串级控制系统,利用方差分解公式,采用蒙特卡罗方法进行统计模拟实验,估计这些扰动项对输出总方差的贡献量,进而确定最小方差下限估计值;最后通过与线性评估方法的比较,表明了该方法估计此类串级控制系统性能的有效性和正确性。     

基于模糊神经模型的自适应单神经元控制系统设计

提出一种基于模糊神经模型的自适应单神经元控制系统.该控制系统首先根据采集到的输入输出数据建立被控过程模型,并在此基础上引入单神经元控制器.通过李亚普诺夫方法对控制器参数进行在线调节,从而使得系统输出值能够较快跟踪设定值.理论分析和仿真结果表明:本文提出的单神经元控制器和传统的PID控制器具有极其相似的结构,因此,具有结构简单、易于操作的特点,具有较快的跟踪速度,并且控制参数可以在线调节.     

基于小波核函数极限学习机的模型预测控制模拟

针对醋酸精馏控制中,产品质量采用常规的温度间接控制存在精度低的问题,提出了一种基于小波核函数极限学习机的模型预测控制（KMPC）策略,在醋酸浓度软测量的基础上直接控制产品质量。鉴于小波核函数极限学习机（KELM）算法训练速度快并且稳定的特点,该控制系统采用KELM建立醋酸浓度控制器预测模型,以预测控制器的输出作为再沸器蒸汽流量控制器的设定值,构成串级调节系统,同时,以灵敏板温度、塔底温度、再沸器入口温度、压力等变量作为扰动变量,实现了对复杂精馏过程的前馈控制和非线性预测控制。运用ASPEN DYNAMICS流程模拟软件建立的醋酸精馏塔动态模型对KMPC策略进行仿真研究,结果表明,与传统DMC预测控制方案比较,塔底醋酸浓度控制精度有较大提高,控制结构简单,易于实施,能够实现产品质量的卡边控制。     

基于神经网络PID控制器在交流调速系统中的应用

针对PID控制和神经网络控制在交流调速系统中的局限性,利用其各自的优点,采用神经网络和PID控制相结合的方法构建神经网络PID控制器,实现变频调速控制,得到了神经网络控制器模型和神经网络控制方法运行的结果。仿真结果充分表明了神经网络模型具有良好的稳定性、鲁棒性和跟随性,而且改善了原系统的动态特性,证明了该方法在交流调速系统中的应用价值。     

基于MFAC-PID的核电站蒸汽发生器水位控制

核电站蒸汽发生器水位的控制性能不好是引发机组非计划停堆的主要原因。尤其在低功率平台下,蒸汽发生器水位的“缩涨效应”明显,并且给水流量和蒸汽流量的测量误差较大,利用传统的控制方案来控制水位的稳定比较困难。对此,本文提出了一种无模型自适应(MFAC)控制策略,即外环采用MFAC控制,内环采用PID控制。仿真结果表明,与传统蒸汽发生器的PID串级控制相比,本文提出的控制方法具有更好的稳定性,同时,抗干扰性和鲁棒性也优于现行的PID串级控制。此外,MFAC的设计过程和结构简单,便于工程应用。     

鲁棒PID参数整定方法

在PID参数整定中充分考虑被控对象的不确定性信息，提出了基于MiniMax原则和EISE指标的鲁棒PID参数整定方法。根据PID闭环控制系统的特性，在MiniMax求解中，采用空间分隔的方法解决了SQP存在的局部极值问题。仿真表明鲁棒PID在被控对象动态特性发生很大变化时仍可以保持较好的控制品质。     

微机程序温度控制仪的研制

研制成功的微机程序温度控制仪,能按照微机存贮器中所给定的温度模式自动地控制炉温。这个温度模式可以模拟任何曲线或函数,可调出执行,也可根据需要进行改写。仪器上装有16位数码显示管,能够实时地显示编程过程和运行过程。此外,采用了非线性校正和PID调节规律。本仪器在炉温控制方面,为科研和生产提供了有力的手段。