预测函数控制在球磨机磨矿回路中的应用

球磨机磨矿回路具有多变量强耦合、大延迟和非线性等特性,生产工况变化性大.常规采用多回路PID解耦控制.使回路之间的相互耦合作用减到最小,但这种控制不能及时且精确地控制磨矿过程.模型预测控制能够解决多变量系统之间的耦合作用,而预测函数控制是在模型预测控制原理的基础上提出的,并且将控制规律进行了结构化设计,使控制器在线计算量小,参数调整简单,跟踪快速,具有很强的抗扰动性和鲁棒性.本文以实验型球磨机磨矿回路为研究对象,分别设计多回路PID解耦控制和预测函数控制,并对两种控制的仿真效果进行对比.仿真结果表明,该控制策略具有较好的跟踪性能、抗干扰能力,可以达到较为理想的控制效果.     

开关磁阻电动机的非线性模型预测控制

将非线性预测控制应用于ＳＲＭ传动系统,建立了非线性参数预测模型,并在此基础上优化、校正,设计了ＳＲＭ的非线性速度预测控制器。该控制器具有实时预测、实时优化、实时校正的特点,很好地补偿了ＳＲＭ的非线性特性。与传统ＰＩ控制器相比,非线性模型预测控制器能提供更好的动态、静态特性,转矩脉动大为减小。（仿真结果表明,该控制策略不但正确、有效,而且使ＳＲＭ传动系统性能得到改善。     

控压钻井非线性模型预测控制器设计

本文提出了一种基于非线性模型预测控制器(NMPC),用于计算井涌控制过程中的环空井底压力。利用离散时间非线性系统优化方法,考虑钻头的流速,储层流入流速和储层压力的影响因素,建立控压钻井非线性模型预测控制器的模型。将所建立的NMPC模型与现场应用的比例积分导数控(PID)控制器的控制性能进行比较,结果证明NMPC对干扰的响应比PID控制器更快。     

基于模糊控制的PID控制器研究

在工业控制过程中,由于被控对象具有时变、非线性、不确定等因素,常规PID控制算法难以满足控制要求。本文设计了一种模糊PID控制器可实现对该类工业对象的控制,利用模糊推理在线整定PID控制器的3个参数Kp、Ki、Kd。通过仿真实验,表明该控制器取得了较好的快速性和稳定性。     

REST架构下作业线模糊贴近度支配集优化控制

在基于物联网平台下的REST架构体系中,实现生产作业过程的优化调度的关键是进行作业线的支配集优化控制。传统的生产作业线的支配集控制算法采用遗传算法进行柔性工业控制,迭代步数较大,性能不好。提出一种基于生产质量—效率—成本控制的多目标模糊贴近度数学模型构建的物联网平台下的REST架构体系,实现对生产作业线支配集优化控制。开发REST物联网架构体系的工业控制系统平台,计算REST架构体系下的作业线模糊贴近度特征,得到多目标模糊贴近度数学模型,构建REST架构下的多目标作业线物联网络模型,进行优化目标控制函数设计。实现对REST物联网架构模型下的支配集实现优化控制。以某大型工业生产企业的生产作业线控制平台为例,进行实例仿真,得出该算法对多目标的作业线控制具有较好的控制精度,预测效果较好,提高了工业生产效率,具有较好的工程应用价值。     

基于阶梯式广义预测算法的锅炉预测控制研究

论文分析了锅炉燃烧换能过程的多输入、多输出、大时滞、紧耦合、非线性等特点,针对传统PID控制算法的计算过程繁复、计算量过大、模型校正在线参数辨识以及约束条件下控制等问题展开了研究,提出了阶梯式广义预测控制算法,并将研究结果应用仿真锅炉燃烧过程的测量与控制中,取得了较好效果.     

多变量自适应解耦控制和智能解耦控制理论、方法及其应用

复杂工业过程存在着多变量、强耦合、非线性、动态特性变化大、生产工况变化频繁,常规控制系统难于投入自动运行,从而无法实现生产过程的优化控制、优化运行和优化管理,因而造成产品质量下降、成本增高、污染严重,因而多变量自适应解耦控制成为工业过程控制中亟待解决的具有挑战性的重要课题。     

基于神经网络预测控制的污水处理控制器

针对污水处理过程中采用传统的流量程序控制和时间程序控制的不足,该文设计了一种基于神经网络预测控制的溶解氧(DO)浓度控制器。文中详细介绍了该控制器的模型、结构、滚动优化方法和主要算法;在此基础上,设计了由AT89C52单片机实现神经网络预测控制器的硬件结构图。实地应用表明:该控制方法可使曝气池的DO波动范围较小,抗干扰能力较强,具有较好的鲁棒性,特别适合于慢时变的非线性控制系统。     

基于T-S模糊模型的草甘膦合成反应过程动态矩阵控制

针对草甘膦合成反应过程难以建立精确模型的问题,本文提出了一种基于T-S模糊模型的动态矩阵控制(DMC)算法。根据给定的输入输出数据,通过Hough变换方法对模型参数进行辨识,获得T-S模糊模型的后件参数和前件参数,然后将T-S模糊模型作为DMC的预测模型,从而实现对非线性工业过程的DMC控制。并将该改进算法应用于草甘膦合成反应过程控制中,结果表明,与MDC基本控制算法相比,采用该控制算法后具有更好的控制效果。     

基于Fuzzy-PID多模态广义预测控制

自动控制技术在当今的工程和科学发展中起着极为重要的作用。自动控制理论在发展过程中,形成了经典控制理论和现代控制理论。然而,在实际的工业控制过程中,常常存在着各种不确定性。为了满足日益复杂的工业过程自适应控制的需要,出现了预测控制,并在工业控制领域中得到了成功的应用。文章设计了一种Fuzzy-PID广义预测复合控制器,使模糊控制、PID控制与广义预测控制3种控制算法结合起来。通过该控制器可以有效的根据不同的工业生产环境来选择其适合的控制方法,以提高其生产效率,使控制得到充分的优化。     

电地暖系统的温度控制方法

随着供暖技术的不断进步,地板辐射供暖受到了越来越多学者和企业家的关注。为了获得更加节能高效的供暖效果,地暖制造商的研究方向从地暖结构、传热过程和热源方式转到了寻找更加先进的温度控制方法。目前采用的主要的温度控制方法有PID控制、模糊PID控制、BP神经网络PID控制等。且温度控制方法主要针对大型工业设备或温室系统,对于地板辐射供暖系统的温度控制方法的研究还比较少。模型预测控制算法(MPC)作为新型的控制算法,针对地暖系统的非线性、时变性、强耦合性,有优秀的控制效果。本文首先对地暖系统的分类和基本原理进行阐述,并选择电地暖作为研究对象,接着对主流温度控制方法的应用研究进行阐述,最后着重分析MPC在电地暖系统控制方面的优势。最终确定基于模型预测控制的电地暖系统为未来的研究方向。     

供热系统的滑膜预测控制

目前城市集中供热已成为我国北方地区冬季供热的一种主要形式,其热能耗费巨大。在供热系统运行过程中,如何通过对供热系统的控制,使供热系统在保证优质供热的同时也能节约能源成为有待解决的重大问题。由于供热过程非线性、时变、时滞、不确定等特性,小区供热普遍达不到控制要求。针对这一现状,本文通过滑膜控制与预测控制算法相结合的方法,不但解决了预测控制中难保稳定性这一问题,而且减少了单纯的滑膜控制所造成的控制器的抖振问题。通过仿真,证明了该方法对供热系统的控制能够较好地满足应用需求,并且具有良好的跟踪性能和鲁棒性。     

浅析预测控制的特点及应用

预测控制是一类新型的计算机控制算法,是一种根据预测的过程模型的控制算法,它根据过程的历史信息判断将来的输入和输出.由于它采用多步测试、滚动优化和反馈校正等控制策略,因而控制效果好,在多种工业过程控制中得到了广泛的应用.     

变桨距风电机组的桨距角自适应模糊滑模控制

由于变桨距风力发电系统具有复杂非线性,参数变化等特性,精确建立变桨距风电机组的数学模型是十分困难的,这就要求控制器对被控对象的模型误差、参数变化以及外部干扰有极佳的不敏感性。将提出的自适应模糊滑模控制器应用到变桨距风力发电机组的桨距角控制策略中。仿真结果表明：此方法具有很强的鲁棒性,能够较好的抑制风速波动的影响,改善了风力发电机组的变桨距控制效果,整个控制系统具有速度响应快、跟踪能力强、控制精度高、自适应能力优的特点。     

非线性网络通信系统的稳定性控制模型仿真

在进行无线通信数据射频调制过程中,因振荡数据的非线性特性产生谐波振荡,很难提高无线通信传输数据的调制解调能力。传统方法采用神经网络模糊控制的分布估计谐波平衡算法,非线性滚动预测控制品质上表现不佳,谐波平衡和稳定性控制效果不好。提出一种改进的基于神经网络谐波平衡的非线性通信系统的稳定性控制模型,构建非线性通信系统模型,提取通信系统中的信号和信道特征,进行信道模型设计,采用神经网络控制方法,实现控制算法改进。仿真结果表明,采用该算法能有效提高非线性通信系统的稳定性,降低误码率,克服旁瓣中的相干分量干扰,接收端的冲激响应自相关累加输出稳定性较好,克服因振荡数据的非线性特性产生谐波振荡导致的通信误差,改善通信质量。     

基于PLC的平面一级倒立摆控制

正倒立摆是一种检验控制算法的实验平台,在工业中有很多应用。本文利用贝加莱PLC作为控制器实现了一个平面一级倒立摆的控制。本系统的一个优势是可以在Simulink中搭建控制算法,仿真通过后,下载到PLC中即可实现倒立摆的控制;此外,还可在PLC控制平台中直接使用C语言编写控制程序来实现倒立摆的控制。在控制算法的设计上,通过对LQR控制算法的剖析,在每一个方向将其转化为     

工业加热炉温度Smith模糊自适应PID控制算法研究

针对工业加热炉温度控制系统具有非线性,模型参数具有纯滞后、时变的特性,提出了smith模糊自适应PID控制算法,该算法利用smith预估控制克服系统纯滞后的影响,模糊控制对模型参数要求的不精确性和适应性,PID控制提高系统的稳态精度。仿真结构表明,该控制算法具有较强的鲁棒性、有效地抑制了大纯滞后、时变的影响,对参数变化具有很强的适应性,对加热炉温度能取得良好的控制性能。     

生物氧化预处理过程中进气量的预测控制

氧化槽进气量是生物氧化预处理过程中重要的操作调控参数,由于氧化槽内成分复杂,预处理过程具有强非线性、耦合性和大时滞性的特点。针对这一问题,提出一种以在线支持向量回归机(OS-VR)为模型的非线性预测控制方法。采用粒子群算法与梯度下降原理滚动优化非线性模型预测控制的目标函数,求得最优控制量。仿真结果表明,所提算法能够有效地对氧化槽进气量进行预测和控制,为生物氧化预处理过程提供新的方法。     

正常工况下高炉顶压内模控制

内模控制(IMC,全称为Internal Model Control)是基于过程数理模型来设计控制器的新型控制策略。它的特点是设计简单、易于控制,并且在系统分析方面有很强的优越性。所以IMEC不但是先进的控制算法,还是研究预测控制等基于模型的控制策略的主要理论基础,并且可以有效提高常规控制系统的设计水平。     

考虑冷却速度不均因素的冶金连铸二冷配水控制

冶金连铸二次冷却控制过程中冷却速度波动较大,导致采用传统参数配水模型控制时铸坯表面温度波动较大,无法获取最佳的控制效果,极大降低了铸坯的生产质量。提出了一种基于冷却速度偏差补偿的多模型理论的连铸二冷动态控制模型,分析了铸坯表面冷却速度变化对液、固相线温度和凝固区间的干扰,运算二冷控制模型在铸坯表面冷却速度产生波动条件下铸坯的温度场,获取各冷却段水量与冷却速度、过热度和冷却速度偏差的函数关系,得到冶金连铸二冷配水的控制参数,基于控制参数构建多模型自适应控制结构,通过多个子模型对各控制参数的进行动态特性覆盖,分别对与每个控制参数进行控制器的规划,按照各子模型输出误差以及当前实际冶金连铸二冷配水误差的性能指标,分析各子模型与被控冶金连铸二冷配水过程的匹配度,将最为匹配的子模型对应控制参数的控制器应用于控制模型,实现连铸复杂生产过程的二冷水量优化控制。结果说明,所提连铸二冷控制模型控制效率高,应对实际工况实时调控与控制能力强。