王璐[1]2008年在《时滞系统变论域模糊自调整内模控制》文中研究指明时滞系统的控制是工业上经常遇到的问题。针对工业控制过程中的时滞系统,本文基于内模控制原理,设计了滤波器时间常数自调整内模控制。在建立滤波器时间常数λ模糊自整定方法的基础上,研究了采用伸缩因子变论域的滤波器时间常数λ自调整模糊内模控制,提出了滤波器时间常数的变论域模糊控制改进方法,并推导出了指数型伸缩因子、研究了幂函数型伸缩因子的性质。主要从以下几个方面开展了研究工作:1.基于内模控制原理设计方法,将内模控制方法引入到Smith预估控制中,建立了滤波器时间常数λ的在线自整定方法。利用模糊控制理论确立了滤波器时间常数λ的模糊整定规则,通过在线调整滤波器时间常数改善了内模控制系统闭环特性。2.研究了模糊控制过程中输入输出论域的伸缩变化对控制性能的影响以及如何利用论域的变化提高控制性能。提出了基于量化因子的变论域模糊控制方法。分析并总结控制参数(量化因子(quantitative factors))在控制中的变论域作用,指出参数与变论域伸缩因子的关系。3.根据变论域理论,以及伸缩因子的数学特性及工程特性,推导出了幂函数型伸缩因子,论证了幂函数型伸缩因子的数学特性及工程特性。4.针对工业过程中常见的一阶时滞过程、二阶时滞过程,并分别在模型匹配、模型失配以及模型不确定和干扰的情况下,分别采用传统模糊控制、改进变论域模糊控制及采用幂函数型伸缩因子的变论域模糊控制进行了Matlab仿真实验研究。结果证明,与传统的模糊控制方法相比,文中提出的改进变论域模糊控制方法不仅能够获得更高的控制精度,也提高了系统的响应速度;同时,幂函数型伸缩因子亦利于硬件实现,对慢响应的化工系统和快速响应的机电系统的在线控制提供了有效途径。
黎锦钰[2]2012年在《基于内模控制的网络控制系统研究》文中研究指明网络控制系统(Networked control systems, NCS)是指传感器、控制器以及执行器节点通过实时通信网络构成的闭环反馈控制系统。由于在控制回路中引入了网络,导致网络时延、数据丢包等问题的产生。针对NCS中网络时延的存在将恶化系统的控制性能,甚至导致系统不稳定。本文基于Truetime1.5仿真平台,对基于内模控带(lnternal model control, IMC)的NCS进行研究。首先,对基于—自由度内模控制的NCS进行仿真研究。研究结果表明：此方法无需对时延进行预测、辨识或估计,也无需考虑节点间的时钟信号同步问题,系统具有较好的动态性能、较强的鲁棒性和抗干扰能力；其次,对基于二自由度内模控制的NCS进行研究,探讨此结构实现对跟踪性能与抗干扰性能的独立调节问题,提高系统的动态性能和抗干扰能力；最后,从系统结构上,对比研究新型Smith预估补偿和内模控制的NCS。研究表明,新型Smith预估补偿控制策略的选择比内模控制更为灵活,但内模控制所需调整的参数则相对较少,并更为简单。两种控制算法都适用于网络时延为不确定或随机时变,大于1个乃至数十个采样周期；或被控对象参数(模型)发生一定变化的NCS。由于两种控制方法都基于“软件”改变控制结构的方法,其算法简单清晰,易于实现,为先进控制策略在远程复杂网络环境中的应用和实施提供了一定的理论研究基础和灵活的选择方案,具有广泛的工程应用前景。
陈刚[3]2007年在《基于模糊Smith智能控制的电阻炉温控系统研究》文中认为在实际工业生产过程中,广泛地存在着时滞。时滞的存在对工业控制系统的性能产生不利影响,特别是当时滞较大时,用常规的PID方法难以取得良好的控制效果,甚至出现不稳定现象。因此,如何改善时滞控制过程的控制品质一直是控制界的学者和研究人员关注的课题。网带式电阻炉是热处理工业中常用的设备,是一类典型的大时滞系统,具有大滞后、参数时变、非线性特性以及存在种类繁多的干扰。其温度控制的好坏直接影响到产品质量和生产成本,因而提高该类对象的控制品质具有广泛的实际应用价值。本文详细分析了Smith预估控制、模糊控制、内模控制的原理与特性。Smith预估器从理论上解决了时滞补偿的问题,但其对模型的误差十分敏感,鲁棒性较差,限制了它在工业控制中的广泛应用。模糊控制具有不需要被控对象精确数学模型和函数逼近能力强鲁棒性好的优点,但它不能从本质上克服时滞。内模控制结构直观简明、调节性能好、鲁棒性强并能消除不可测干扰的影响。针对电阻炉大时滞的特性,提出了模糊Smith智能控制方案,按照内模设计方法对常规Smith预估控制进行了改进,引入反馈滤波环节,并用模糊控制来在线调整反馈滤波器参数。本文在具有一阶惯性环节Smith预估器的基础上,分别在被控对象的参数发生变化时进行仿真研究,得到了各种情况下惯性环节参数的整定规则,设计了一个实时调整滤波环节参数的模糊控制器。通过仿真表明模糊Smith智能控制方案改善了大时滞、模型失配、参数时变带来的不利影响,具有良好的控制效果,鲁棒性与抗干扰性得到显着提高。最后,以工控机和组态软件为平台,完成了电阻炉温度监控系统。现场实际运行表明,系统运行稳定,控制效果良好。
李钟慎[4]2007年在《滞后过程的高鲁棒性控制方法的研究》文中进行了进一步梳理在工业过程中,许多对象具有滞后特性。由于纯滞后的存在,使得系统的超调量变大,调节时间变长,滞后过程因此被公认为较难控制的对象。从上世纪50年代末以来先后出现了很多关于滞后过程的控制方法,而鲁棒性问题是决定这些控制方法能否在实际中得以应用和推广的关键问题之一,提高时滞系统的鲁棒性一直成为关注的课题。因此研究滞后过程的高鲁棒性控制方法有着重要理论和实际意义。目前滞后过程主要使用PID控制和Smith预估控制。纯滞后因子用Pade近似,用内模控制来整定PID控制器,其算法简单易行,只需整定一个参数,参数整定方便,便于工程应用。基于最优传递函数整定Smith预估控制系统的PID(或PI)控制器,整定方法简单实用,按该方法设计的Smith预估控制系统的动态性能和抗扰动性能都取得比较好的效果,鲁棒性较高。在介绍内模控制、Smith预估控制和Dahlin控制的基础上,研究了它们之间的相互关系,指出内模控制与Smith预估控制、Dahlin控制在一定程度上具有等价关系。Dahlin控制器是Smith预估控制器的一个特例,Smith预估控制和内模控制在结构上有相似性,Dahlin控制是内模控制在模型参数匹配时的特殊情况。在Smith预估控制的基础上,结合内模控制原理,提出一种多内模预估控制器。它在线辨识对象特性参数,模型快速跟踪对象,加入协调模块来协调随动与定值两种系统。多内模预估控制器是一种高鲁棒性的滞后对象控制器,可同时满足随动与定值二自由度系统的控制要求,能够适应对象特性参数的变化。针对常规PID控制无法解决大滞后对象的控制问题,提出滞后时间削弱器,它将大滞后的对象演变成小滞后的等效对象,用常规的PID控制器就可取得较好的控制效果。在滞后时间削弱器的基础上,将不完全微分PID算法与BP神经网络相结合,构成加入滞后时间削弱器的神经网络不完全微分PID控制系统。加入滞后时间削弱器的神经网络不完全微分PID控制系统鲁棒性高,自适应能力强,具有抗外来扰动的能力。在研究ITAE最优传递函数、Butterworth最优传递函数和改进型高阶Butterworth最优传递函数的基础上,将纯滞后因子用分时模型逼近,以最优传递函数为目标函数来协调优化设计状态反馈增益阵和状态观测器,从而实现对纯滞后对象的状态反馈优化控制。在状态反馈控制系统的基础上,再串入一个积分器,构成串级状态反馈控制系统。ITAE、Butterworth和改进型Butterworth最优传递函数都使串级状态反馈系统同时获得良好的给定值跟踪特性和干扰抑制特性。串级状态反馈系统是一种二自由度控制系统,具有较高的鲁棒性,改进了状态反馈系统的干扰抑制特性,使系统同时具有良好的控制性能和鲁棒性。将多内模预估控制、加入滞后时间削弱器的神经网络不完全微分PID控制、串级状态反馈优化控制等控制方法分别应用于加热炉对象、钢厂轧钢车间的加热炉温度控制系统、转窑温度控制系统中,通过仿真实验,均验证这些方法的高鲁棒性。
邹芳云[5]2008年在《基于闭环辨识的鲁棒内模PID优化整定及应用》文中进行了进一步梳理闭环条件下的系统辨识以及基于模型的先进控制技术,一直都是过程控制领域研究的重要内容,它对指导工业生产、完善教学实践具有十分重要的理论意义和应用价值。本文围绕闭环辨识和鲁棒内模PID优化整定展开研究,将粒子群优化算法、线性矩阵不等式和OPC技术等引入到复杂工业过程控制系统的设计和优化上,依据这些理论开发了面向工业过程应用的控制系统设计和优化工具软件Loop-Doctor(注册号:2007SRBJ3237),并将其成功应用于工业实践。本论文的主要研究成果包括以下几个方面:1、提出将粒子群优化算法和闭环辨识结合起来辨识过程模型参数,并根据内模控制原理,进行内模PID控制器的设计和优化。2、将利用小增益定理分析的鲁棒稳定性问题转化为线性矩阵不等式的求解,并提出基于极小极大原理和基于线性矩阵不等式两种鲁棒PID控制器设计方法,通过仿真实例证明了这两种方法的有效性。3、提出将OPC客户端程序作为数据采集系统,介绍了OPC技术的相关知识,并在Visual Basic环境下开发OPC数据采集应用程序功能模块,成功实现与集散控制系统的数据访问。4、以Visual C#.net为开发平台、以研究的理论结果为基础,开发出面向实际工业应用的控制系统设计和优化工具软件Loop-Doctor(注册号:2007SRBJ3237),并将其成功应用于中石化塔河分公司柴油加氢装置和中石化北京化工研究院蒸汽裂解装置的优化控制项目,改善控制系统性能显着,使装置运行平稳,提高了产品质量和经济效益。
张红星[6]2006年在《模糊内模并行控制算法及其在纯滞后电加热炉温度控制中的应用》文中研究表明本文针对含有时滞的工业过程控制问题，吸取了系统辨识与建模、内模控制、模糊系统与模糊控制、工业自动化等相关领域的研究成果，提出将内模控制和模糊控制算法并行结合针对滞后过程实施控制，并将其应用于一个纯滞后电加热炉的实时温度控制。仿真运行与实际试验结果均表明了这一控制策略的有效性，且控制系统不需要经过很复杂的在线计算与编程，对硬件要求较低，其控制效果能够满足系统的要求，为工业生产中普遍存在的复杂时滞过程控制提供了借鉴，具有一定的实际应用价值。 本文主要取得了以下研究成果： 理论方面：分别针对内模控制和模糊控制的优缺点，提出将模糊控制和内模控制并行相结合应用于纯滞后工业过程控制；进一步从模糊控制系统的性质与稳定性分析、内模控制系统的性质与优点等方面论证了此控制策略的可行性，并结合MATLAB仿真软件的运行结果做了分析。 应用方面：基于可编程逻辑控制器实现了离散内模控制系统与在线查表式模糊控制系统的并行控制方案，在纯滞后电加热炉温度控制中的应用证实了其控制效果优于原先的控制策略，积累了一些将先进控制与智能控制在实际生产中的应用经验。
吴斌[7]2008年在《多变量系统的辨识及其PID整定》文中研究说明传统的系统辨识及其PID控制器的设计方法,虽然在很大程度上能满足工业系统的控制要求,但对一些具有MIMO、强藕合性、不确定性、非线性、信息不完全性和大纯滞后性等特征的工业控制系统,这些经典方法无法得到满意的效果,迫切需要对多变量系统的辨识及其PID参数整定进行研究,以求整定出合理的、最优的PID参数,以获得比传统的PID参数整定法更好的控制效果,更能适应复杂多变的工业生产过程的需要。论文主要分成两部分来展开论述:多变量系统的辨识部分和PID整定方法部分,其中对多变量系统的辨识方法未涉及太深,只是做了初步研究,重点在多变量系统的PID整定方法上,做了大量工作,取得了一定的成果。在进行多变量PID参数整定方法的研究之前,首先介绍了两种多变量系统的辨识方法:最小二乘法和递阶随机梯度法。在论述了算法基本原理和实现步骤的基础上,通过仿真实验证明了算法的有效性。在多变量PID参数整定部分,首先对PID控制的基本原理与特点进行了概述,然后说明了PID参数整定的分类和传统方法,针对多变量系统的特点,概述了多变量PID的设计方法。而后对这些方法进行了具体研究,主要有预测PID参数整定、内模PID参数整定和鲁棒PID参数整定,分别在文中的第四章、第五章和第六章展开论述:第四章在研究预测控制算法基本原理的基础上,将预测控制算法与PID参数整定相结合,形成预测PID整定算法,考虑到对预测PID参数的优化,提出了改进型预测PID整定算法,并将单变量预测PID控制推广,设计出符合多变量特点的预测PID控制器。比起传统的PID参数整定法(如Z-N整定法),预测PID整定法对模型失配、大滞后等传统整定法难以控制好的情况均有满意的控制效果。第五章介绍了内模控制器的基本原理,在此基本上,将内模控制算法与PID参数整定相结合,形成IMC-PID整定算法,并将单变量IMC-PID控制推广,设计出符合多变量特点的IMC-PID控制器,主IMC-PID控制器用于保证输出的动态响应,副IMC-PID控制器用于及时克服回路间的耦合干扰,实现控制器解耦。并通过仿真实例证明了IMC-PID参数整定算法的有效性和鲁棒性。第六章基于鲁棒控制的相关理论,介绍了两种多变量鲁棒PID控制器参数整定的方法,一种为多指标相容下多变量PID参数整定,该算法保证了闭环系统的稳定性,并具有一定衰减度,且符合鲁棒性能指标H_∞约束;另一种为基于结构Lyapunov矩阵的多变量PID参数整定,保证了闭环系统的稳定性,且符合鲁棒性能指标H_2/H_∞约束。最后对化工生产中的实际模型,进行了仿真,以证明算法的有效性。在论文的最后,对所做的工作做了总结与前景展望。
袁琴[8]2008年在《多变量系统内模控制方法研究》文中进行了进一步梳理内模控制(IMC)以其简便的设计方法,独特的鲁棒性以及预测能力等特点,使其在解决多变量系统的控制问题上显示出巨大的生命力。本文主要分析研究各种多变量内模设计方法,以期找到简单、有效、实用的策略。主要研究内容及取得的成果如下:1、针对一类时滞不稳定对象,采用一种带两个PID控制器的二自由度内模控制结构对其进行控制,并对一阶和二阶时滞不稳定对象讨论了各个控制器的设计方法。仿真结果表明,此方法参数调整容易,可有效的控制标称延迟时间大于1的不稳定对象。2、针对操纵变量个数与被控变量个数相等的方形系统,详细分析对比了叁类内模控制设计方法,即主回路内模控制、对象解耦内模控制和控制器解耦内模制,并研究了滤波器参数优化和多变量IMC-PID设计问题。对于对象解耦内模控制,采用解析方法逐步分析了解耦的本质和必备条件,提出一种新的广义对象对角元素表达式,使解耦后的广义对象包含原对象的有效信息;对于控制器解耦内模控制,针对双输入双输出稳定过程,提出一种新的设计方法,结合解耦和稳态误差两个方面,利用对象传递函数模型行列式的静态增益及次对角元素与同行相应主对角元素之商的不合理部分(即不稳定极点和纯超前部分)的逆来设计控制器,有效地解决了多时滞多变量对象的控制问题;对于滤波器参数优化问题,以改进的综合跟踪特性与解耦特性的ISE指标最优为目标,提出一种利用MATLAB的M文件和SIMULINK相结合实现NLJ算法的方法,对滤波器参数进行寻优,解决了多变量系统性能指标求解这个复杂的问题;对于多变量IMC-PID问题,利用麦克劳林展开式,推导出将多变量内模控制器转换为PID控制器的计算公式。仿真结果表明,控制器解耦内模控制的解耦效果和鲁棒性都较好,是叁类方法中最可取的一种。3、针对操纵变量个数大于被控变量个数的胖系统研究了两种内模控制方法,即主控量法和广义逆法。前者主要针对多输入单输出系统(MISO),选择一个主控量,而将其它输入当作干扰进行补偿;后者是利用对象的广义逆来设计内模控制器。仿真结果表明,两种方法都优于方形化法。
江海波[9]2008年在《氯化聚乙烯聚合温度的先进控制研究》文中指出近年来,随着石油化工工业的蓬勃发展,各种石化产品在许多领域得到了广泛应用。其中,氯化聚乙烯(CPE)作为聚氯乙烯(PVC)的抗冲改性剂之一,由于原料简单、生产成本较低,以及在塑料和橡胶方面有重要的作用,所以国际和国内需求量正在呈不断上升的趋势。CPE的生产过程主要是在间歇反应釜中进行的氯化聚合反应,反应釜温度是影响反应的重要参数,直接关系到产品的质量。由于聚合反应是强放热反应,温度具有大滞后、时变性和非线性等特点,常规PID控制已不能满足控制要求,为此我们提出了采用先进控制算法给予改造的有效尝试。本论文以青岛某化工厂的CPE生产过程为背景,深入分析了CPE氯化聚合反应温度的特点以及控制的难点,提出采用基于神经网络的内模PID先进控制方法。神经网络通过自学习调整,对非线性和时变性具有很强的自适应能力,内模控制具有参数调节简单、跟踪性能好等特点,内模PID控制方法是在内模控制框架中设计PID控制器,对系统滞后和扰动有较好的控制效果。将神经网络与内模PID结合,可以充分发挥两者的优势,对CPE聚合反应温度进行准确、平稳的控制。实验结果表明,神经网络内模PID控制具有良好的自适应性、鲁棒性和抗干扰能力,能够有效提高控制系统的稳定性。为了能够形象、直观的显示和控制CPE聚合反应生产过程,本论文设计了基于组态王的监控软件。组态王具有优秀的实时监控与动态显示功能,Matlab具有强大的数学计算能力,可以实现复杂的先进控制算法,通过采用动态数据交换技术(DDE),能够实现组态王和Matlab的数据通讯,为先进控制方法在工业实际中的应用提供了可以借鉴的有效途径。
张磊[10]2007年在《时滞系统的辨识与控制》文中研究指明时滞系统的辨识与控制是工业上经常遇到的问题。由于时滞的存在，使得被控量不能及时反映系统所承受的扰动，产生明显的超调，调节时间变长，控制难度加大。尤其是当被控对象包含不稳定环节时，更加难于控制。针对以上情况，本文提出两种方法，对时滞系统进行控制和辨识。文章第一部分针对工业控制过程中的时滞不稳定过程，提出改进内模控制(MIMC)设计方法，为避免开环不稳定极点对系统的鲁棒稳定性和抑制扰动能力的影响，对控制器进行了鲁棒稳定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鲁棒稳定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，来提高控制系统的鲁棒性。文章第二部分介绍了支持向量机原理，并利用支持向量机(SVM)对函数逼近的能力，采用高斯RBF核函数，进行时滞系统的正，逆辨识。同时将内模控制与支持向量机逆辨识结合，提出支持向量机内模控制(SVM—IMC)。首先由支持向量机逆辨识得到逆辨识模型，根据内模控制器设计原理，将辨识模型作为内模控制器，并根据模型的变化进行调整。同时调节滤波器保持系统稳定。仿真结果表明，基于支持向量机的正，逆模型辨识方法在处理时滞被控对象时，辨识精度高，辨识速度快，而且泛化能力较强；支持向量机内模控制，所需样本少，稳定性好，实现简单，是一种具有重要研究价值的方法。
参考文献：
[1]. 时滞系统变论域模糊自调整内模控制[D]. 王璐. 北京化工大学. 2008
[2]. 基于内模控制的网络控制系统研究[D]. 黎锦钰. 海南大学. 2012
[3]. 基于模糊Smith智能控制的电阻炉温控系统研究[D]. 陈刚. 湖北工业大学. 2007
[4]. 滞后过程的高鲁棒性控制方法的研究[D]. 李钟慎. 华侨大学. 2007
[5]. 基于闭环辨识的鲁棒内模PID优化整定及应用[D]. 邹芳云. 北京化工大学. 2008
[6]. 模糊内模并行控制算法及其在纯滞后电加热炉温度控制中的应用[D]. 张红星. 南昌大学. 2006
[7]. 多变量系统的辨识及其PID整定[D]. 吴斌. 北京化工大学. 2008
[8]. 多变量系统内模控制方法研究[D]. 袁琴. 北京化工大学. 2008
[9]. 氯化聚乙烯聚合温度的先进控制研究[D]. 江海波. 青岛科技大学. 2008
[10]. 时滞系统的辨识与控制[D]. 张磊. 北京化工大学. 2007
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