时滞系统控制方法研究及其在锅炉给水加药中的应用

郑州大学硕士学位论文时滞系统控制方法研究及其在锅炉给水加药中的应用姓名：邱星亮申请学位级别：硕士专业：检测技术与自动化装置指导教师：陈铁军20060510时滞系统控制方法研究及其在锅炉给水加药中的应用作者：邱星亮学位授予单位：郑州大学相似文献(10条)1.学位论文曾涛时滞系统控制方法研究及应用2008工业过程控制中广泛地存在着时滞现象，时滞过程的控制方法一直是控制理论研究的重要课题。本文主要研究在工业过程中得到大量应用的PID控制、Smith预估控制和内模控制，并在研究总结现有理论成果的基础上进行了时滞过程控制方法的改进与创新。论文详细论述了时滞温控系统模型的辨识方法、原理分析和仿真研究，同时对几种不同的FOLPD模型近似进行了比较，选取继电反馈法作为系统模型的最佳辨识方案，并给出具体模型参数。重点介绍了几种时滞控制算法和仿真分析，利用常规PID的优势，提出了改进的PID控制算法即微分先行控制和中间微分反馈控制，并进行了仿真分析；针对系统的抗干扰性，在Smith补偿控制的方法上提出改进型Smith补偿控制方案；介绍了基于内模原理的先进控制方法，详细阐述了内模控制器的设计方法，通过仿真说明其参数的调整方案，并设计出IMC-PID控制器，对三种不同的PID参数整定方法进行了说明及仿真分析，结果表明IMC整定方法具有明显的优势。介绍了时滞温控系统开发平台，从系统的硬件设计和软件编程做了深入的探讨，给出了测量精度较高的铂电阻温度检测电路和功率输出控制电路，同时对串行通信接口进行了扩展。最后，总结了论文的成果及经验，分析了所做工作存在的不足，并提出了今后进一步深入分析研究的侧重点。2.学位论文陈岳峰多变量时滞系统的内模控制方法研究2006传统的控制与辨识理论主要是基于线性系统的，多变量非线性控制仍是当前研究的热点和难点；同时纯滞后多变量系统存在着解耦控制的问题。本论文针对这些问题，采用模糊理论与内模控制相结合的方法，进行了一定的研究。本文的研究重点主要有两个方面：一、过程对象的系统模型参数辨识；二、内模控制器的设计和控制方法、控制律的选择。论文采用内模控制方法，针对多变量非线性纯滞后系统模型，结合模糊控制理论思想，实现了对系统的模糊内模解耦控制，并且实现了反馈滤波器时间常数的在线调整；另外研究了多变量系统的模型降阶辨识和模糊系统理论在非线性系统及多变量辨识中的应用；以此为基础，进行了控制系统的仿真实验和实例设计。具体研究内容如下：首先，阐述了内模控制原理、发展和内模控制应用于时滞系统控制的优越性，以及其在控制领域内的各种应用；其次，将模型降阶方法成功地应用于高阶非线性系统，研究了基于最小二乘指标的MIMO时滞系统的辨识与模型降阶问题。所提出的方法能够用最小二乘算法高效求解，并进行了一定的改进，在此基础上得到了解耦及控制算法；另外，介绍了模糊理论原理、发展以及如何实现内模控制与模糊控制相结合；最后，利用论文中阐述的原理方法，针对多变量时滞系统进行了仿真研究，推导出了模糊内模控制辨识算法，包括离线辨识及在线辨识，以及回路反馈滤波器的调节；仿真结果证明了该方法的有效性。3.学位论文冯春蕾内模控制技术及其在多变量时滞系统中的应用2009内模控制技术作为一种有效的先进控制策略，正日益受到广大研究者更多的重视，在工业生产过程中得到了越来越广泛的应用。内模控制可以克服传统PID控制效果难以达到最优的缺点，尤其是在多变量控制领域。经过大量的理论研究和在生产装置的现场应用发现多变量内模控制具有许多优点，如，响应速度快，计算量小，设计容易，对模型失配具有较强的鲁棒性，可以十分方便的设计鲁棒性能，内模控制对过程干扰的抑制能力强，具有良好的跟踪性能和稳定性能等。本文利用内模控制技术来设计控制器，主要分析研究单变量时滞不稳定系统以及多变量方型及非方时滞系统的内模控制方法，并且把模糊控制技术和内模控制相结合，充分融合各自的优点，设计了模糊内模控制系统。文章讨论了内模控制的基本原理、结构、性质以及内模控制器的典型设计方法。主要针对一类时滞不稳定对象进行了内模控制的研究，采用一种改进型内模结构，并且利用模糊控制算法来在线调节内模控制器参数，有效改善了控制效果。研究了多变量方型时滞系统的内模控制方法，提出了五种控制方法，包括：根据主回路设计的多变量内模控制、基于模型降阶的多变量解耦补偿内模控制、控制解耦一体化多变量内模控制、V规范型多变量解耦内模控制和多变量时滞系统解耦模糊内模控制。利用NLJ随机搜索算法对对象模型进行降阶，在此基础上设计解耦补偿器和内模控制器。同时结合模糊控制的优点，用模糊控制器取代传统的内模控制器，设计了多变量模糊内模控制系统，给出了结构的理论分析以及模糊规则的制定方法和控制器的具体实现。针对线性多变量非方时滞系统，提出一种基于内模理论的解耦控制策略。详细介绍了多变量非方时滞系统内模解耦控制系统的设计方法以及控制器参数整定策略，仿真结果验证了该方法对于非方时滞系统控制的有效性。4.期刊论文贾立.杨智.杨李成.JIALi.YANGZhi.YANGLi-cheng一种新的时变时滞系统控制方法-甘肃工业大学学报1999,25(4)把一种新的能在线估计时变时滞系统参数的辨识算法与内模控制相结合,提出了时变时滞系统自适应内模控制算法.理论分析及仿真结果表明,该方法能够克服时滞及参数的变化,具有鲁棒性好、抗干扰能力强等特点,优于Smith预估控制器.5.学位论文陈哲哲时滞系统的神经网络控制研究2008现代工业生产过程都不同程度存在纯滞后特性，使得被控量不能及时反映系统所承受的扰动，这样的过程必然产生较大的超调量和较长的调整时间，使得控制问题变得更加复杂，因此，滞后被认为是物理系统最难控制的动态环节之一。对时滞系统控制问题的研究，具有很重要的理论和实际意义。神经网络作为二十世纪新兴的控制方法，给很多传统的控制问题提供了新的解决思路。神经网络具有的独特的非线性映射能力、自学习和自适应能力、信息综合能力和优良的容错性等使得它非常适合于复杂系统的建模与控制，特别是当系统存在不确定因素时，神经网络更能体现出它的优越性。因此，神经网络对于时滞系统的控制具有重要的意义。本文提出了时滞系统的辨识和几种控制方法，首先用BP神经网络对线性和非线性时滞系统进行辨识，并分析了神经网络辨识的特点，用实例展示了神经网络的辨识效果。接着分析了用于时滞系统控制的经典PID控制方法和神经网络PID控制方法，并用同一实例给出两种方法的控制效果并进行对比分析，结果发现，对于时滞系统，神经网络PID控制效果优于经典PID控制效果。论文在最后两章分别对内模控制方法和Smith控制方法作了分析，比较其经典方法和神经网络方法的控制效果，并给出了实例分析。仿真结果表明，神经网络控制方法比传统控制方法对于时滞系统有更好的控制效果。6.学位论文韩冰基于延迟神经网络的非线性时滞系统控制研究2009本文针对工业过程中常见的时滞系统建模与控制方法进行研究。其目的是在动态神经网络理论的基础上，构建对未知时滞系统的参数辨识与建模方法，进而提出时滞系统的有效控制策略。本文提出两种包含可变延迟时间参数的动态神经网络算法分别用于实现对未知时滞系统的离线和在线辨识。在此基础上分别提出时滞系统控制器的设计方案，并进行相关的理论分析。主要研究内容和研究成果包括：(1)基于通用学习网络自适应算法的非线性时滞系统辨识研究。本文根据通用学习网络在对非线性时滞系统建模过程中表现出的特性，结合网络中延迟参数可以任意设定的特点，提出一种自适应选择延迟时间参数的通用学习网络学习算法。该算法利用通用学习网络的收敛速度对网络中与输出节点相连的分支上的延迟时间参数较为敏感的特性，通过误差评价函数对网络的延迟时间参数进行修正，在保证误差精度的同时加快网络的收敛速度。与此同时，通过该算法优化得到的网络延迟时间参数可以用于时滞系统延迟时间的辨识。此外，本文针对神经网络学习过程中延迟参数变化引起的网络状态扰动问题进行分析，给出网络在状态扰动情况下保持稳定的必要条件。仿真结果证明本文所提出的算法能够有效地实现对包含时滞环节的黑箱非线性系统的建模，并能对系统所包含的时滞环节进行辨识。(2)基于通用学习网络的时滞系统控制研究。针对模型未知的时滞系统控制问题，本文提出一种基于通用学习网络的模型预测控制方法。该方法利用本文提出的通用学习网络自适应算法对模型未知的时滞系统进行离线建模，得到该过程的输入输出模型以及系统的滞后时间，进而将辨识得到的神经网络模型作为模型预测器对时滞系统进行预报。在控制结构上，该方法将内模控制结构与神经网络Smith预估控制方法相结合，在神经网络控制器的作用下实现对模型未知时滞系统的控制。以工业生产过程中常见的pH中和过程为例，本文在对pH中和过程内在机理分析的基础上，对其进行系统建模与控制仿真实验，仿真结果表明本文所提出的控制方法对pH中和过程有较好的控制能力，并且控制系统具有良好的鲁棒性。(3)基于一种新型动态前向神经网络的时滞系统辨识与控制研究。针对动态递归神经网络不适用于在线建模的局限，本文提出一种动态前向神经网络用于时滞系统的在线辨识。根据动态前向神经网络的状态方程，本文给出该神经网络的稳定条件。该网络能够根据误差梯度对网络中的连接权值和延迟时间参数进行在线修正，从而能够在充分逼近时滞系统的同时，对时滞系统的延迟时间进行估计。此外，为改善该动态前向神经网络对模型未知时滞系统建模的泛化能力，本文提出一种改进的微粒群算法用于神经网络的在线训练。该算法通过引入白噪声和Logistic映射解决了一般微粒群算法提前收敛的问题，在改善网络泛化能力的同时能够提高网络的学习效率。在动态前向神经网络对时滞系统辨识的基础上，结合鲁棒容错控制结构，本文提出一种基于动态前向神经网络的非线性预测控制系统。仿真实例证明了本文所提出的控制系统具有较强的鲁棒性，能够对模型未知的非线性时滞系统进行有效的辨识和控制。7.学位论文刘明鑫时滞系统控制方法的研究2009工业生产过程中广泛地存在着时滞现象，由于时滞的存在，被控量不能及时地反映系统所承受的扰动，从而产生明显的超调，使得控制系统的稳定性变差，调节时间延长，对系统的设计和控制增加了很大的困难。因此，时滞过程的控制方法一直是控制理论研究的重要课题。通常采用过程时滞θ和过程时间常数之比T衡量过程时滞的影响。当过程的θ/T0．3时，称该过程是具有一般时滞的过程，可用常规控制方法对系统进行控制；当过程的θ/T0．5时，称该过程是具有大时滞的过程，此时采用常规控制方法通常较难奏效，应采用各种补偿方法或者采用先进控制方法，来减小或补偿时滞造成的不利影响。用传统的控制方法，如PID控制、自校正控制等方法较难得到满意的控制效果。从50年代Smith提出预估控制以来，对于时滞系统的控制已有大量的研究成果，其中典型的算法有PID算法、Dahlin算法和内模控制算法，以及包括模糊控制，神经网络在内的智能控制算法等，大部分控制算法虽然仿真效果较好，但距离实际的工业应用还有很大的差距。本论文主要基于单变量系统的时滞过程的研究，首先研究对比几种改进型的Smith预估控制方法，可以看出，对于复杂的系统单纯改变控制结构并不能很好控制，其次研究了鲁棒性和抗扰动性更好的内模控制，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（IMC）设计方法。针对时滞过程进行研究，讨论了全极点近似法与一阶Pade近似、二阶对称Pade近似、二阶非对称Pade近似的对比，在开环、闭环控制系统中并进行了仿真比较，找出近似效果好的全极点近似法将其应用于IMC-PID控制中，并给出时滞的一阶和二阶过程的IMC-PID转化的公式。结合PID和Smith方法来研究时滞系统的模糊控制方法，分别研究了自适应模糊PID控制和带积分环节的模糊Smith控制方法。避免了一般的的模糊方法中模糊控制性能下降，甚至出现不稳定或振荡现象。8.学位论文贾立大时滞系统的神经网络控制策略研究1999该文首先回顾了国内外大时滞系统控制策略的发展概况、控制中的难点以及研究的意义.然后