基于模型预测控制的迭代学习控制器设计

针对具有非重复性干扰项的重复操作过程,提出了基于模型预测控制的迭代学习控制算法,其中,迭代学习控制器以前馈形式作用于重复过程,算法在时间轴方向基于跟踪误差暂态模型,采用模型预测控制的反馈校正,来抑制当前随机干扰,提高系统的跟踪性能,在重复次序方向利用P-型迭代学习控制克服重复干扰。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于T-S模型的一类时滞非线性系统模型预测控制

针对具有状态时滞特性的非线性离散系统,利用线性矩阵不等式的方法和Lyapunov稳定性理论,研究了基于状态反馈的非线性系统模型预测控制问题。基于T-S模糊模型对非线性离散系统进行描述并给出一种"min-max"预测控制算法,采用模型预测控制与模糊理论相结合的方法,利用平行分布补偿的原理,通过在每一个采样时刻优化无穷时域的性能指标,来求解在范数有界条件下相应的状态反馈控制律,讨论了预测控制器的设计问题,分析了此设计问题的可解性,给出了状态反馈控制器基于线性矩阵不等式的设计算法,保证了系统的稳定性,通过仿真实例证明了所提控制算法的有效性及系统的稳定性。该方法能够在化工、冶金、机械等具有时滞特性的工业生产过程中得到很好的应用。     

预测函数控制在DCS系统中的应用

提出一种具有比例积分结构的时滞系统预测函数控制,基于JX-300XP集散控制系统(DCS),搭建了锅炉夹套温度控制系统,根据被控对象的特点,将预测函数控制应用于该对象,进行了设定值跟踪的实验研究。研究结果表明预测函数控制算法切实可行,可应用于工业现场。     

基于模型预测控制的永磁同步电机弱磁调速系统

在对电机弱磁控制理论分析的基础上，设计基于电压反馈的弱磁控制系统。将模型预测控制算法引入速度环，在弱磁控制策略下将所设计的模型预测控制器应用于电机控制系统。仿真结果表明，在弱磁控制下模型预测控制器比比例控制器具有更好的鲁棒性和更强的抗干扰能力，提高了系统的稳定性。     

加热炉燃烧模糊控制系统的研究与应用

主要介绍了加热炉计算机控制的发展和现状。讨论了加热炉燃烧控制的总体方案 ,提出了模糊控制与 PID控制相结合控制油流量 ;自寻优模糊控制空燃配比 ;采用“短周期”预测炉温的模糊控制解决滞后问题等一系列措施和方法。使该控制系统具有动态响应好、稳定性高等特点。文中给出了采用模糊控制与 PID控制相结合控制加热炉的系统框图以及控制策略 ,这些方法已在唐山钢铁公司加热炉控制系统中得到应用并取得较好控制效果     

自适应模糊控制在工业过程控制中的应用

阐述了自适应模糊控制在工业生产过程中的应用。给出了自适应模糊控制器的控制算法 ,对实现慢变化、大滞后系统的自动控制具有指导意义。     

离散时间系统的精确模型匹配控制与自适应控制

本文针对离散时间系统讨论了有关精确模型匹配控制和自适应控制问题,并提出了相应的精确模型匹配控制算法和自适应控制算法。仿真结果表明算法具有较好的控制性能。     

单片机与模糊控制的供暖单户室温调控系统

针对供暖室内温度调节落后的情况,研制以单片机89C51为硬件核心,模糊控制为软件核心的供暖单户室温调控系统。利用温度和流量采集模块,实时采集住户供暖系统进水口、出水口温度,室内温度及流量值等4组数据,并反馈至温控系统之中。通过预先设定的温度值经过模糊计算,控制入户阀门开度,实现温控调节。     

多变量自校正控制器

本文讨论一种具有新定闭环极点的线性多变量自校正控制的设计方法。给出两种不同形式的多变量自校正控制算法:预测—极点配置算法和直接极点配置算法。本文着重强调多变量自校正控制算法的实际可用性。讨论了消除稳态偏差,极点配置和减少被估计参数个数的方法。     

露天矿山无人驾驶矿用卡车轨迹跟踪控制

以运动过程中局部路径跟踪为研究对象,以模型预测为基础,结合前馈-反馈及模糊控制的优势,提出基于模型预测的前馈-反馈模糊控制算法,既能对系统未来的行为作出预测,又能解决系统建模的不确定性、外部环境干扰和时间延迟问题。MATLAB仿真结果表明,该算法控制效果优于前馈-反馈控制,可靠性高且具有良好的适应性,在实际应用中具有一定的使用价值及指导性。     

基于模型预测轮廓控制的自动驾驶车辆路径跟踪控制

为了实现无人驾驶汽车的路径跟踪和避障功能,基于模型预测轮廓控制提出一种路径跟踪控制策略。首先将二自由度单轨车辆模型和Pacejka轮胎模型结合在一起搭建整车模型,遵循模型预测的思路将路径规划和跟踪问题结合为一个非线性优化问题,利用线性化得到线性时变模型,在每个采样时间内以凸二次规划的形式建立非线性优化问题的局部逼近。其次,为了使车辆在跟踪路径的时候维持稳定,结合车辆稳定包络线,施加横向稳定性约束,并通过施加车道线边界约束,实现自动驾驶车辆的避障功能。最后将Matlab/Simulink和Carsim结合进行联合仿真。仿真结果表明,所设计的控制器在较宽路面能自主规划出一条最短路径,实现了跟踪和避障功能,同时维持了车辆在行驶中的稳定性和安全性,在赛道竞速下具有较明显的优势。研究结果可为结构化道路下的汽车自动驾驶提供技术参考,具有一定的应用价值。     

啤酒发酵的预估控制

啤酒发酵是一个时变大滞后的过程 ,本文旨在对发酵过程进行分析 ,提出了基于PID控制的预估控制方法 ,得到了较好的控制效果     

基于优化模糊神经网络控制的加热炉应用

针对加热炉具有大惯性和纯滞后性,提出优化模糊神经网络控制。该控制将模糊逻辑推理与神经网络控制技术融合,同时利用遗传算法优化隶属度函数,采用误差反向传播学习算法在线调节神经网络权值,提高了控制器的稳定性、鲁棒性和适应性。仿真结果证实了控制器的有效性。     

基于自适应模糊PID控制的中央空调冷冻水系统仿真研究

定风量空调系统的调节是通过调节冷冻水流量实现的,建立了各个部件的数学模型,通过调节水泵转速来调节冷冻水流量。由于空调系统参数的时变性,常规PID控制存在局限性,本文建立自适应模糊PID控制器,并与常规PID控制器进行比较,表明自适应模糊PID控制调节效果更好,简单易行。     

在负荷变化大的工况下轧机的智能控制

针对中国轧机控制技术较低的实际情况,提出了在闭环调速基础上应用模糊PID和模糊神经网络到轧机初轧控制系统中的方案,详细介绍了该控制系统优化算法的实现过程。此方案实现了对调节时间和超调量的双重优化,提高了轧机的抗扰性、启动时的平稳性,并减少了因超调引起的附加机械损耗,使轧制生产线自动化控制水平显著提高。     

PROFIBUS在温室大棚群控化管理中的应用

针对当前中国温室大棚难以实现群控化管理的问题,充分利用PROFIBUS的开放性好、可操作性强等特点,介绍了利用先进的现场总线技术设计智能温室控制系统的方法。通过网络传输体系,该系统可以实现对各个子系统的实时监控,并根据作物要求,实现对各个参数的最佳控制。本系统群控化程度高,可以实现对温室大棚的科学高效管理。