吕红丽[1]2007年在《Mamdani模糊控制系统的结构分析理论研究及其在暖通空调中的应用》文中研究说明随着科学技术的高度发展，在控制工程中被控对象越来越复杂，控制过程往往具有非线性、多环路、大滞后等特点，各种参数也往往存在时变性，这类系统没有明确的物理或化学规律可遵循，要进行传统的定量分析十分困难，致使复杂过程的数学模型难以建立，传统经典控制方法和现代控制理论无法对其实现有效的控制，因此现代工业工程的迅猛发展迫切需要寻求更加有效的控制策略来完成实际过程的非线性系统控制。自从1974年英国工程师Mamdani首次将模糊控制成功应用于蒸汽机控制以来，随着计算机及其相关技术的发展，模糊控制已成为智能控制的重要组成部分，模糊控制技术近年来在复杂工业过程控制方面发挥着日益重要的作用。模糊控制作为一种非线性系统控制策略，最大的特点是无需建立系统的精确数学模型，可以将操作者的经验知识直接转化为模糊规则，通过模糊推理过程对系统实施控制，克服了线性化方法的运算复杂性，同时充分利用了现场操作人员的成功经验，而且模糊控制系统具有良好的鲁棒性，可以克服由于系统本身的时变性、不确定性和外部扰动等带来的影响，有效的提高过程控制质量，为复杂工业过程和非线性系统的控制研究开辟了新的途径。虽然模糊控制已经在工业控制，家用电器自动化等很多行业中解决了传统控制方法难以解决的很多控制问题，引起了越来越多的控制理论和相关领域广大工程技术人员的极大兴趣。另一方面，从整体模糊控制研究体系来看，模糊控制系统是处于发展中的一种控制方法，模糊控制系统还没有形成完整的研究体系，模糊控制系统理论和应用的发展仍然存在一些需要解决的问题。为了更好的扩展模糊控制理论的应用，本文首先研究了模糊控制器结构的解析分析，然后吸收PID控制、模型预测模糊等相关领域的研究成果，提出两种复杂非线性过程的模糊控制器设计新方法，并且将设计的新型模糊控制器应用于暖通空调系统的温度控制中，仿真和实验结果表明所提出模糊控制策略的良好控制效果。总结全文，论文的主要内容可具体概括如下：(1)首先对模糊控制系统的研究进行了全面综述，回顾模糊控制系统的研究背景，产生与发展状况，控制器特点和基本类型，主要研究方向及发展现状，介绍模糊控制系统理论的主要研究内容，模糊控制与PID控制，预测控制等其它控制方法的渗透和结合研究，以及模糊控制的应用发展状况，指出目前模糊控制系统研究中存在的一些问题，提出论文的主要研究内容和结构安排。(2)研究了模糊控制系统的基本原理，基本结构，设计方法等。通过引入一种新型模糊蕴含运算，从数学分析的角度研究了max-min型Mamdani模糊控制器的解析结构，详细推导了输入、输出隶属函数均采用等腰模糊数的一类具有线性规则的双输入单输出模糊控制器的结构表达式，证明了这类模糊控制器相当于一个全局二维多值继电器与局部非线性PD控制器的和，在此基础上研究了它的极限结构特性，对其稳定性进行了分析。然后与其它模糊推理方法进行比较，分别推证了采用sum-product，sum-min，max-product等不同模糊推理方法的典型模糊控制器具有相似的结构特性，并对模糊控制器的结构进行了进一步讨论。(3)提出一种利用常规PID控制器比例，积分，微分增益因子进行模糊控制器设计的新型方法，该方法充分利用了常规PID控制器的成熟经验改进模糊控制器的设计。首先通过比较和分析选择适合实际工业应用的模糊控制器结构，然后通过模糊控制器的结构分析结果给出模糊控制器与PID控制器线性增益系数K_P，K_I，K_D之间的解析关系，表明模糊控制器本质上是一种时变非线性的PID控制器，根据这一解析关系，利用常规PID控制器增益系数间接设计模糊控制器的正规化因子，建立一种新型模糊控制器的设计方法。(4)研究了模糊变论域思想的改进算法，由于改变模糊控制器变量的论域本质上等价于改变变量的正规化因子，因此如果保持模糊控制器的基本论域不变，那么通过增加模糊控制器输入变量的正规化因子的取值同样可以达到缩小论域的目的，而且改变正规化因子相对于论域变化更加容易操作。然后将这一改进算法应用到模糊控制器设计参数的在线调节和优化中，进一步提高了模糊控制系统的控制精度。(5)针对非线性系统建模困难及难以控制的特点，提出一种基于sum-min推理的Mamdani型模糊模型预测控制策略。该方法首先通过对模糊模型进行解析分析，建立非线性系统的Mamdani型模糊预测模型，获得系统在k+1采样时刻的一步线性化预测模型和P步线性预测模型，然后基于模糊线性化预测模型进行常规预测控制器设计，从而给出了实现该非线性系统模糊模型预测控制方法的具体步骤。仿真实验结果表明了该算法是一种鲁棒性强的有效控制方法，与常规的动态矩阵控制相比，该方法具有超调量小，调整时间短等优良的动态性能。(6)对本文提出的新型模糊控制器设计方法在暖通空调中的应用进行了研究。首先对暖通空调系统的节能与控制进行简单描述，研究了暖通空调系统的基本结构和主要控制回路，然后对空调处理机组的控制系统进行物理建模，在此基础上，将提出的模糊控制器新型设计方法应用到暖通空调系统中，采用冷冻水的流速(?)_(chw)控制回风机的干球温度T_(ao)，获得了良好的控制效果。该方法最突出的优点是可以充分利用针对暖通空调系统设计比较成熟的PID控制器，而且鲁棒性强，容易设计，便于现场操作人员学习和掌握，改变了模糊控制在实际工业过程中难以实现的现状。最后总结了全文的主要工作，并对模糊控制下一步的研究方向进行了展望。
周瑞[2]2017年在《水轮机调节系统预测控制方法研究》文中研究说明水电作为第一大清洁能源,提供了全世界五分之一的电力能源,在改善电网系统调峰调频,维护电网频率电压稳定以及平衡电网负荷需求有重要作用。水力发电机组作为水电站核心设备,是一集水力、机械、电气为一体的复杂非线性系统,其运行状态直接关系到水电站乃至电力系统安全、高效、稳定运行。针对水轮机调节系统复杂非线性特性,其外部环境扰动多样性及其内部动力学特性不确定性等因素影响,传统线性PID控制因忽略水轮机调节系统非线性本质,难以满足其高控制要求,获得令人满意的控制效果。预测控制具有对模型精度要求低、包容性强,对线性和非线性系统都有良好适用性等优点,解决了传统线性PID控制难以解决的非线性控制问题。为此,我们将模型预测控制理论引入非线性水轮机调节系统控制,设计水轮机调节系统预测控制器,并通过离散李雅普诺夫(Lyapunov)函数证明系统稳定性,利用模型预测、滚动优化和反馈校正实现了对非线性水轮机调节系统的高效控制。此外,我们详细讨论了控制系统中不确定性系统变量对系统控制性能的影响;进一步,我们系统分析了控制系统在扰动、模型失配等非正常运行情形下控制性能,验证水轮机调节系统模型预测控制器具有良好鲁棒性。最后,与传统PID控制对比,突出设计控制器巨大的控制性能优越性。针对已提出的非线性水轮机调节系统,我们提出一种基于Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型的非线性模型预测控制方法。首先,采用T-S模糊模型建模方法离线建立离散高精度水轮机调节系统非线性模糊模型,且给出具体模糊模型系统参数;进一步,基于建立的水轮机调节系统非线性模糊模型进行在线模型预测控制,从而实现水轮机调节系统非线性模糊模型预测控制,并利用李雅普诺夫稳定性理论分析了非线性水轮机调节系统模糊模型预测控制系统稳定性。此外,针对建立的水轮机调节系统T-S模糊模型,我们设计了非线性模糊PID控制器。最后,非线性模糊模型预测控制器与非线性模糊PID控制器以及模型预测控制器对比分析,突出非线性模糊模型预测控制器优良控制效果。针对模型预测控制在线计算量大、理论算法复杂、实时性欠佳等制约,我们尝试将水轮机调节系统非线性模糊建模与预测函数控制相结合,设计非线性水轮机调节系统模糊预测函数控制器;为了验证所设计控制器鲁棒性,我们探究了水轮机调节系统在模型失配和无模型失配条件下,系统存在扰动和响应约束条件下的控制性能,结果表明非线性模糊预测函数控制器具有良好鲁棒性;最后,非线性模糊预测函数控制方法与PID控制方法对比分析,充分说明非线性模糊预测函数控制方法在水轮机调节系统中控制性能更优越。基于设计的预测控制器,从水轮机调节系统过渡过程品质(超调量、过渡时间、振荡次数、衰减比等)及计算机性能要求等方面,探究最优水轮机调节系统预测控制方法理论。
赵国亮[3]2015年在《欠驱动非线性系统的张量积模糊自适应控制》文中研究指明欠驱动系统广泛应用于交通、冶金、国防和装备制造等重要领域,经济的发展使得这些领域的竞争变得日趋激烈,对设备的要求也越来越高,从而导致对控制系统的性能有了更高的要求,尤其是控制器的自适应性.在倒立摆这类欠驱动系统控制领域,变论域模糊自适应理论已被证明存在较高的自适应性,是应用较为成功的模糊理论之一.本文从分析变论域模糊自适应控制局限于半严格纯反馈模型出发,首先深入研究了避免变论域模糊自适应控制器使用半严格纯反馈模型的问题,发现了影响该自适应理论用于更一般模型,比如拟线性参变模型的制约因素并提出了张量积自适应模糊控制算法；针对存在结构不确定的纯反馈系统,应用张量积模型逼近误差为舍弃奇异值有界函数这一性质,提出了针对结构不确定纯反馈系统的张量积自适应积分滑模控制方法；其次针对欠驱动系统存在多个控制目标和耦合变量的问题,借鉴变论域自适应伸缩因子的设计只基于误差和误差变化的思想,将目标因素纳入到由主滑模面和辅助滑模面构成的混合滑模面,研究了可直接由张量积模型状态变量设计自适应控制器的方法；最后为了提高变论域模糊自适应控制器的控制精度以及泛化能力,进一步揭示变论域模糊控制思想的自适应机理,针对存在未建模部分的欠驱动系统,提出A2-C1型模糊自适应控制方法,进一步改善变论域模糊自适应控制器对高频参考信号的自适应跟踪能力.本文的主要工作归纳如下：1)以张量积模型变换和逼近理论为背景,以避免变论域模糊自适应控制器使用半严格纯反馈模型为目标,发现张量积模型能够将变论域模糊自适应控制对象不再局限于半严格纯反馈模型,且该模型的张量积并行分布补偿方法还可以为伸缩因子提供时变综合增益,提出了张量积模糊自适应算法.为解决上述问题,首先得到欠驱动系统的拟线性参变形式,结合张量积并行补偿控制方法求取的误差和误差变化增益及衰减参数,设计了两种模糊自适应控制器.模糊自适应控制器的误差和误差变化增益由权重隶属度函数动态给出.此外,利用张量积并行补偿控制方法计算得到衰减率,从而使用衰减因子构建了新的Lyapunov函数.应用σ-自适应策略的张量积模糊自适应控制方法去除了对系统扰动上界已知的约束.为了提高张量积模糊自适应控制方法处理结构不确定欠驱动系统的能力,对于n阶不确定纯反馈欠驱系统,首先采用张量积模型去逼近原系统,将n阶不确定系统变换成拟线性参变形式的标称部分与集总不确定两部分,标称部分的拟线性参变模型是一个多面体组合模型且组合系数满足归一化条件.然后利用积分滑模面能够在开始时刻就进入滑动模态的特性,结合σ-自适应方法和线性矩阵不等式,设计了基于张量积模型变换的自适应积分滑模控制器,减少了系统状态到达平衡点的到达时间,解决了实际系统不存在理想滑模面而导致控制器自适应增益持续增加的问题.2)以张量积模型变换理论为背景,针对欠驱动系统存在多个控制目标和耦合变量的问题,对于欠驱动系统的拟线性参变模型,借鉴变论域自适应理论中的伸缩因子设计思想,提出将多个目标纳入到一个滑模面的混合滑模面设计方案,研究了可直接由张量积模型状态变量设计自适应控制器的方法.针对单输入多输出欠驱动非线性系统,首先采用张量积模型变换,得到欠驱动系统的拟线性参变模型.该模型是一个数值型拟线性参变模型,由于此时的拟线性参变模型保留了所有奇异值,因此该模型是欠驱动系统的精确描述.针对该数值模型的每一子系统,设计了不同滑模面,保证子系统有限时间进入滑动模态.对于张量积模型变换下的解耦终端滑模控制,滑模面和控制律的设计不需要系统的解析模型,直接由张量积模型的状态变量设计,体现了张量积模型变换方法优异的模型变换能力.3)为了提高变论域模糊自适应控制器的控制精度,将模糊集扩展为Ⅱ型模糊集,进一步增强变论域自适应方法对高频参考信号的自适应跟踪能力,揭示变论域模糊控制思想的自适应机理.对于半严格纯反馈非线性系统,利用变论域自适应方法和Ⅱ型模糊集理论设计了A2-C1型进化自适应模糊控制器,进化自适应模糊控制器的反馈控制器中的伸缩因子能够根据误差和误差变化自适应地调节.对于A2-C1型进化自适应模糊控制器,使用量子细菌觅食算法离线优化区间Ⅱ型模糊集,提出的A2-C1型进化模糊系统可被当作直接自适应模糊控制器使用.为验证混合滑模面思想的有效性,进一步研究了存在未知非线性部分的二阶欠驱动系统,利用动态模糊神经网络估计未建模部分.首先根据混合滑模面的设计思想,把该系统划分为两个二阶子系统,对每个系统设计了不同的滑模面,从而保证每个子系统的收敛特性.在此基础上给出了一种间接自适应解耦滑模控制方法,该方法克服了系统存在未知非线性部分的困难,将耦合的变量转化为混合滑模面的设计,提高了解耦滑模控制器的自适应能力.针对上述控制方法,本文在一级倒立摆、平行双倒立摆、旋转激励的平移振荡器等系统上进行了仿真和实验验证.结果证实了本文方法的有效性.
靳宝全[4]2010年在《电液位置伺服控制系统的模糊滑模控制方法研究》文中研究表明近年来,随着科技的发展,采用电液伺服控制的机械系统愈来愈复杂,并且存在非线性、参数不确定性、机械谐振、未建模动态特性、传感器动力学特性、外负载干扰等因素影响,对控制系统的精度、响应能力、稳定性及鲁棒性的要求则愈来愈高,系统的复杂性与苛刻的控制性能要求之间形成了尖锐的矛盾。滑模变结构控制是一种非线性控制器,当系统状态穿越状态空间的不同区域时,反馈控制器的结构按照一定的规律发生变化,使得控制系统对被控对象的内在参数变化和外部扰动具有一定的适应能力,保证系统的性能达到期望的品质。滑模变结构控制系统的鲁棒性要比一般常规的连续控制系统强。但是对于一个实际的滑模变结构控制系统,控制力受限、系统惯性、切换开关的时间与空间滞后、检测误差及离散化形成的准滑模等,都会造成抖振。抖振现象给变结构控制在实际系统中的应用带来了困难,因此对其控制信号抖振的消弱成为变结构研究的热点问题。在解决抖振问题的研究上,国内外研究者提出了许多方法,这些方法要么在消弱抖振的同时也降低了系统鲁棒性,要么系统过于复杂,无法应用到实际工程领域。因此,设计一种满足实时性、鲁棒性要求,并有效抑制抖振的先进滑模变结构控制策略具有重要的理论意义与工程应用价值。滑模变结构控制和模糊控制是各自独立发展起来的两类控制方法,二者都是对不确定系统进行控制的有效方法,它们的结合会进一步提高控制效果。本文针对滑模变结构控制存在的问题,设计模糊滑模变结构控制器,通过控制特性的互补来获得满意的控制性能。作者提出按照系统的实时性和鲁棒性的要求设计模糊滑模控制算法,对提出的方法进行理论分析、混合仿真以及系统的试验验证,从而为可靠的工程应用奠定理论和方法基础。电液控制系统影响因素复杂,不能用精确模型来描述其所有特性,所以,在控制系统的分析和设计中,往往采用简化模型。设计中被忽略的因素可能会引起控制系统品质的恶化、甚至导致不稳定。为提高建模精度,在对阀控缸电液位置伺服系统分析的基础上,考虑系统参数不确定性,建立了基于位置变量与偏差变量的系统状态空间模型,通过数字仿真初步确定控制器参数。为更接近实际系统,使用实际的液压-机械系统物理模型和数字控制器模型,实现阀控缸电液位置控制系统的混合仿真,从而建立一个更加接近实际控制状态的模型。分析了滑模变结构控制器设计的基本问题及其Lyapunov稳定性,阐述了模糊控制器的设计及其稳定性分析问题,并探讨了模糊理论与滑模变结构理论的几种结合方案。针对现有模糊滑模变结构控制策略的缺陷,提出对模糊滑模变结构控制进行更深入的研究,以满足实际工程应用要求。针对固定参数的趋近律滑模变结构算法无法根据系统参数的变化和干扰的变化进行实时调整的缺点,提出模糊控制器来调整趋近律参数的方法。基于模糊自适应指数趋近律函数切换滑模控制,对非线性、扰动和参数不确定性有较好的鲁棒性,并且克服了常规滑模抖振大和控制力频繁切换的缺点,且实时性强、控制精度高。将这种方法应用于某大型钢铁集团公司硅钢厂电液单辊CPC控制系统,并以其物理模型与模糊自适应指数趋近律函数切换滑模控制器模型,进行混合仿真。研究表明,系统在综合考虑非线性、扰动及各种参数不确定性的情况下,模糊自适应指数趋近律函数切换滑模控制能够稳定工作,有效地抑制了抖振。比例滑模策略保留了线性控制的某些优点,但抖振的存在不仅会降低控制精度,甚至会激发系统的未建模动态或引起机械谐振,这些不足严重制约了比例滑模变结构控制在大负载高精度电液位置系统中的应用。为避免抖振对系统精度与稳定性影响,提出了采用模糊模型,根据切换函数及其导数的状态自调整比例滑模切换增益,以柔化控制信号。作者研制的大型钢铁集团公司液压EPC大负载高精度位置伺服系统的混合仿真结果表明,通过模糊理论实现增益自调整,有效降低抖振,既实现了高精度控制,又保留了滑模策略抗参数摄动及抗扰动能力强的特点。最后以DSPACE平台设计了电液伺服综合试验系统,实现了基于模糊滑模控制策略的快速原型试验。构建了电液伺服综合试验系统的硬件,设计了基于结构不变性原理的电液位置系统加载策略。针对电液位置系统的非线性、参数不确定性及外力扰动,采用提出的基于模糊自适应趋近律函数切换滑模及模糊自调整增益比例滑模方法,进行了实时控制试验,通过与常规控制策略的比较,验证了所提策略的有效性。
倪敬[5]2006年在《钢管包装电液伺服系统控制策略及其应用研究》文中研究说明本文紧密结合钢管加工制造厂的实际工程应用项目——“钢管捆智能成形打捆包装系统”的研制，开展了理论和实验的研究，其主要内容为： 第一章从钢管产品包装的重要性和钢管包装系统研制的必要性出发，介绍了国内外钢管捆智能成形打捆包装系统的现状，阐述了该系统所涉及的关键技术和研究状况及其发展趋势。接着，针对目前研究所存在的一些主要问题提出了解决思路，概括了本文的主要研究内容。 第二章介绍了钢管包装系统，具体阐述了钢管捆包的成形原理，详细分析了关键子系统(液压伺服钢管水平输送系统、液压伺服钢管竖直输送及堆放系统和全自动钢管捆扎包装系统)的工作原理和设计要求，并对系统采用的主要元器件进行了参数计算和选型。 第叁章以非对称阀控非对称液压缸机构的非线性数学模型为基础，详细研究了钢管包装过程中的关键子系统(多液压缸驱动钢管输送及堆放电液伺服系统)的多自由度负载运动规律，建立了双缸及多缸伺服驱动情况下的系统非线性数学模型。并基于建立的系统模型，对影响钢管包装系统性能的非线性及不确定因素进行了相关的仿真分析，仿真结果说明了研究系统非线性及智能控制策略的必要性。 第四章主要研究双缸驱动钢管包装电液伺服系统的粗糙——模糊PID控制策略。首先针对双缸驱动钢管水平输送系统，研究了具有二级结构的模糊自调整PID控制策略及其有效性。其次考虑双缸驱动钢管竖直输送及堆放系统的智能性要求，融合粗糙集数据分析(RSDA)技术，研究了具有堆放误差自学习补偿能力的粗糙——模糊PID控制策略。实际系统运行结果验证了该控制策略的智能性和有效性。 第五章主要研究多液压缸驱动钢管包装电液伺服系统的QFT—NDOB控制策略。首先针对双缸驱动钢管竖直输送系统，采用定量反馈控制理论(QFT)和非线性系统扰动观测器(NDOB)设计原理，研究了QFT—NDOB控制策略及其有效性。其次针对多液压缸驱动钢管竖直输送系统，引入控制分配理论(CAT)，研究了扩展到多缸驱动情况的QFT—NDOB控制策略及其有效性。 第六章首先介绍了浙江大学自行研制的钢管捆智能成形打捆包装系统的硬件组成；其次对研制的钢管水平和竖直定位堆放电液饲服系统进行了不同控制器控制下的具体性能测试，结果表明本文提出的控制策略较常规的PID控制具有更好的智能性、自适应性和鲁棒性；最后将不同的控制策略应用到实际钢管捆成形打捆包装生产中，长期实际生产运行结果说明本文提出的控制策略可以使系统有效地达到其各项性能指标和要求。
王树恩[6]2016年在《混沌系统智能辨识与控制研究》文中指出混沌是自然界中广泛存在的一种复杂运动形式。近些年来,混沌与其它学科互相渗透,无论是在物理学、生物学、数学、电子学、心理学、信息科学,还是在气象学、经济学、天文学,甚至在音乐、艺术等领域都得到了广泛的应用。为了更好地利用混沌或者消除混沌的不良影响,辨识混沌系统的模型并实施相应的控制具有重要的意义。近些年来,以神经网络和模糊理论为代表的智能控制理论在复杂系统建模、控制方面得到了长足发展。本文采用智能控制理论研究了混沌系统的辨识与控制,具体研究工作如下:首先,提出了一种基于区间Ⅱ型模糊系统的混沌系统辨识方法。该方法采用网格对角线法来划分模糊空间,Ⅱ型模糊集主隶属度函数为对称叁角形隶属函数。在保持前件参数不变的情况下,采用带遗忘因子的递推最小二乘法辨识结论参数。为了解决采样数据受到噪声污染的问题,对采样数据进行Sigmoid数据变换,并采用粒子群算法优化变换函数的关键参数和隶属函数宽度,避免了隶属函数的调整,提高了Ⅱ型模糊模型的辨识精度。此方法应用到Mackey-Glass混沌系统的建模中,仿真结果验证了本文方法的有效性。其次,利用混沌系统的部分结构信息,提出了一种基于Wiener-LSSVM模型的混沌系统辨识方法。Wiener-LSSVM模型由一个线性动态子系统和LSSVM组成,比较适合描述大部分的混沌系统。给出了同时辨识线性动态部分和最小二乘支持向量机的最小二乘算法。然后,提出了一种基于Hammerstein-ELM模型的混沌系统辨识方法。Hammerstein-ELM模型由一个极值学习机神经网络和一个线性动态部分组成。推导出了用于同时辨识ELM神经网络和线性动态子系统参数的广义极值学习算法。该算法采用矩阵伪逆确定辨识参数,提高了辨识的准确性。最后,基于模糊理论,提出了两种Hénon混沌系统的控制与同步算法。第一种方法采用T-S模型来辨识Hénon混沌系统,得到Hénon混沌系统的局部动态线性模型,基于此模型设计了模糊广义预测控制算法来实现Hénon混沌系统的跟踪与同步控制。第二种方法采用模糊逆方法建立Hénon混沌系统的模糊逆模型,基于此模糊逆模型设计了Hénon混沌系统的自适应逆控制与同步算法。仿真结果验证了所提方法的有效性。
李葵芳[7]2008年在《模糊预测控制算法研究与应用》文中指出随着系统控制技术的不断发展和在工业过程中的深入应用,在实际工业过程中受控对象越来越复杂,表现为如下一些特征:多输入多输出、时变性、藕合、时滞、非线性、不确定性等。诸如此类的复杂系统,由于无法建立系统的精确数学模型,从而使得传统控制理论很难给出一个很好的控制效果。针对化工过程的复杂性,本文的主要内容是研究基于Takagi-Sugeno (T-S)模糊模型的非线性系统辨识算法,并在此基础上研究基于模糊模型的非线性预测控制问题,并将基于模糊模型的单变量、多变量广义预测控制算法应用于pH值中和过程非线性控制仿真。主要的工作和创新内容分为以下两个方面:1、研究了T-S模糊模型的辨识问题,主要采用模糊聚类算法辨识T-S模糊模型的前件部分,最小二乘算法辨识后件规则。深入研究了模糊聚类算法,提出了一种基于样本空间密度来改进的减法聚类算法,以更少的训练调节参数能快速、准确地确定合理的聚类中心辨识得到模糊模型前件参数,并且将该方法应用到了现场软仪表设计当中,获得了很好的非线性软测量预测结果。2、深入研究了单变量、多变量的广义预测控制算法,成功实现了将改进的模糊模型辨识方法与广义预测控制结合应用于过程控制仿真。首先研究了T-S模型中的多步线性化模型预测控制,即研究了预测时域内模型误差对于预测控制的影响。仿真结果表明基于单步线性化T-S模型的广义预测控制能够保证很好的控制精度和更好的实时性。过程仿真控制表明T-S模型广义预测控制在大范围内的控制响应快速性和一致性要好于常规PID控制,能有效解决非线性系统控制问题;基于多输入多输出的T-S模型广义预测控制在耦合非线性系统中表现很好的控制性能,能很快抑制扰动使输出都跟踪设定值。pH值中和过程的仿真控制结果表明了研究的基于T-S模型的广义预测控制在非线性系统的模型建模、控制优化计算、耦合控制、抑制干扰等方面的有效性;现场加氢裂化项目软测量的实施表明了改进聚类方法的有效性。
李圣涛[8]2013年在《几类非线性系统的控制器设计与应用》文中研究指明在实际应用中,我们对非线性系统进行控制器设计的时候,往往仅知道被控对象的部分动态信息,无法获得被控对象的精确模型,所建立的模型要反映实际的被控对象,就必然存在未知项和不确定项。自上世纪50年代以来,不确定非线性系统的控制引起了众多学者的关注。如果在控制器设计阶段没有恰当地处理这些不确定项,可能会使得被控系统的性能明显地恶化,甚至造成整个闭环系统不稳定。控制器必须能够处理这些未知项或不确定项,因而对未知项的估计和受到不确定干扰时保持系统的鲁棒性是设计一个成功的控制器的关键。自适应控制和鲁棒控制器是能够处理这些未知项或不确定项,以获得期望的暂态性能和稳态跟踪精度的有效方法。针对未知项和(或)不确定项在系统中出现的形式不同,本论文主要研究了时滞非线性系统的鲁棒控制、输入仿射非线性系统基于浸入和不变的控制及应用。主要研究内容包括如下几部分：(1)研究了Lurie时滞广义系统的H∞控制问题,得到了系统稳定和H∞状态反馈控制律存在的时滞相关充分条件,它能保证相应的闭环系统正则、无脉冲、全局一致渐近稳定且具有给定H∞性能；以非凸约束下的线性矩阵不等式(LMIs)的可行解给出了状态反馈H∞控制律设计方法。所提方法可容易推广至不确定性系统、多时滞及时变时滞系统等情形。最后,仿真算例表明了所提方法的有效性。(2)针对一类区间时变时滞T-S模糊系统,研究了时滞相关渐近稳定性以及控制器设计问题。基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMIs)工具,并结合自由权矩阵方法,设计一个包含时滞区间均值在内的新Lyapunov-Krasovskii泛函,给出了改进的时滞T-S模糊系统渐近稳定的时滞相关准则。同时,根据并行分布补偿算法,给出了带有记忆的状态反馈模糊控制器的设计方法。最后,仿真算例表明了该方法的有效性。(3)针对一类非线性系统,研究了浸入和不变控制问题。通过选择目标系统,在不需要选择Lyapunov函数的前提下对所研究的非线性系统设计了一种新颖的控制器。设计的控制器能够保证闭环系统的所有轨迹渐近收敛到平衡点。实例仿真表明了该方法的有效性。(4)针对非线性下叁角系统,基于动态比例和滤波器,设计了一种新的非确定等价自适应控制器。与文献已有结果相比,所给出方法无需满足确定等价性原理,并且允许对参数估计误差事先指定动态行为。设计的控制器保证了闭环系统的所有信号全局有界且保证输出跟踪误差收敛到零。最后,给出两个对比仿真例子,验证了该方法的有效性和优越性。(5)针对一类具有不可控不稳定线性化的高阶下叁角非线性系统,设计参数的非确定等价估计器,结合修正的自适应增加幂积分方法,得到了一类新颖光滑反馈自适应控制器。设计的控制器保证了闭环系统的所有信号全局有界且保证了实用输出跟踪。最后,给出数值仿真例子,验证了该方法的有效性。(6)针对带有TCSC装置的单机电力系统,基于自适应浸入和不变思想,设计了一种新的自适应浸入和不变控制器。与已有结果相比,所给出的方法并不需要满足确定性原理,也不需要线性参数化,并且允许对参数估计误差事先制定动态性能。通过选择合适的目标动态和隐式流形,设计的自适应状态反馈控制器保证了闭环系统的所有信号有界。仿真验证了该方法的有效性。
刘骞[9]2008年在《倒立摆系统的稳定控制研究》文中提出倒立摆是一个典型的快速、多变量、非线性、绝对不稳定系统,对倒立摆系统的稳定性研究在理论上和方法上具有深远的意义。对倒立摆的研究可以归结为对非线性、多变量、不稳定系统的研究。在应用上,倒立摆广泛应用于控制理论研究、航空航天控制、机器人等领域,在自动化领域中具有重要的价值。另外,由于此装置成本低廉,结构简单,便于用模拟、数字等不同方式控制,在控制理论教学和科研中也有很多应用。本文首先叙述了对倒立摆系统稳定性研究的意义,综述了倒立摆的研究现状,并介绍了当前已有的稳定倒立摆的各种控制方法。其次,在模糊控制理论的基础上,设计出一阶倒立摆系统的模糊控制器。根据以调节摆杆角度为主,然后再进行小车位置控制的原则,联系摆杆角度变化较小、易调节的特点,将摆杆角度用模糊控制器控制。然后,对设计出的模糊控制器利用MATLAB进行仿真试验,调整参数,得到的仿真结果表明,这种控制方案可以取得良好的控制效果。
王艳秋[10]2006年在《先进控制技术的集成及应用研究》文中提出迄今为止，已在工业上获得成功应用的先进控制策略主要包括：自适应控制、变结构控制、预测控制、鲁棒控制、模糊控制、专家控制、神经网络控制等，各种控制策略各有利弊。因此多种控制策略之间相互渗透、交叉和结合的复合控制策略，是先进控制技术的发展方向。这些复合控制策略克服了单一控制策略的不足，取长补短、具有更优良的性能，能更好地满足不同应用场合的不同要求，因而获得了更广泛的应用。 所谓先进控制技术的集成包括两个方面：一方面是将几种先进的智能控制方法融合在一起，构成具有高度自主能力的智能混合控制系统；另一方面是将智能控制与最优控制相结合，构成智能复合控制，以便取长补短，优势互补，提高整体控制水平。因此智能混合控制和智能复合控制在非线性多变量控制系统中的应用已经成为当前控制领域的一个研究热点，并已成为解决各类复杂系统控制问题的重要工具，在理论上和实际应用中都有十分重要的意义。 本文在掌握国内外研究现状的基础上，在这一领域展开了进一步的研究工作，主要研究内容概括如下： (1)描述了模糊系统与神经网络的等价性和互换性：从映射角度来看，模糊系统和神经网络都具有非线性函数的逼近能力；模糊系统与神经网络具有等价性和互换性：模糊系统可以用一等价的神经网络来表示，同样神经网络也可以用一等价的模糊系统来表示；其次，描述了模糊系统和神经网络融合的五种形态，并提出一种结构等价的模糊神经网络，给出了它们的实现方法。 (2)研究了智能混合控制。并以改进的遗传算法在模糊神经网络参数学习中的应用问题为例加以说明。首先提出了两种改进的遗传算法：一种是加入BP算子的遗传算法，这不仅利用了GA与BP各自的优点，而且极大的提高了参数的搜索效率；另一种是改变遗传算子的遗传算法，并证明了这种改进的遗传算法的性能明显优于标准的遗传算法。然后将改进的遗传算法应用于模糊神经网络参数学习中，通过构造模糊神经网络控制器进行仿真，验证了方法的有效性和适用性。改进的遗传算法在学习过程中表现出很强的全局优化能力，为复杂非线性及组合优化问题提供了一个很好的解
参考文献：
[1]. Mamdani模糊控制系统的结构分析理论研究及其在暖通空调中的应用[D]. 吕红丽. 山东大学. 2007
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