采用逐维定位的多模型自适应解耦控制器

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单元机组协调系统的多模型自适应解耦控制

单元机组协调系统的多模型自适应解耦控制

VO . 8 NO. 13 3
Байду номын сангаасMa 2 0 y 08
单元 机 组 协调 系统 的 多模 型 自适 应解 耦控 制
林 金 星 沈 炯 李 益 国
( 东南大学能源与环境学 院 , 南京 2 0 9 ) 10 6
摘要 : 针对火电单元机组被控对象 多变量、 强耦合及模型参数随负荷显著变化 的特 点, 出一种 提 基 于 多模 型 自适应 解耦 控制 的协调控 制 策略. 用 多个 固定 模 型 和 2个 自适 应模 型并 行 辨识 机 采 组对 象 的动 态特 性 , 在每 个 采样 时刻 基 于切换 性 能指标 选 出最优 的局部模 型作 为 当前模 型 , 据 并 此设 计解 耦控 制器 , 而实 现全 工况 运行 的 自适 应控 制. 时对 多模 型控 制 系统 的全 局 稳定 性进 从 同 行 了证 明. 通过 对 3 0MW 亚 临界直 流 燃 煤 机 组 协调 控 制 系统 的仿 真 表 明: 控 制策 略对 负荷 0 该
Ke r y wo ds:p owe n t oo d n td c n r l r u i;c r i a e o to ;mul — d l d p i e d c u ln o r l tb lt t mo e ;a a tv e o p i g c nto ;sa ii i y
维普资讯
第3 8卷 第 3期
20 0 8年 5月
东 南 大 学 学 报 (自然科学版 )
J UR AL F O H AS N VE ST ( trl c neE io ) O N O S UT E T U I R IY Naua S i c dt n e i
Ab t a t sr c :Ac o d n o t e c a a tr t s o e t e ma o r u i,i e ,mu t a ib e,s o g c r i g t h h r ce i i f t r l p we n t . . sc h h lv r l i a t n r

逆变器电流环解耦-概述说明以及解释

逆变器电流环解耦-概述说明以及解释

逆变器电流环解耦-概述说明以及解释1.引言1.1 概述逆变器电流环解耦是一种在逆变器控制系统中常用的技术手段。

逆变器是将直流电能转换为交流电能的一种装置,广泛应用于各个领域,特别是在新能源领域中有着重要的地位。

逆变器电流环的作用是对逆变器输出的电流进行控制和调节,确保其稳定、准确地达到设计要求。

然而,逆变器电流环存在一个问题,即可能会出现电流环互相影响的情况。

当一个逆变器同时驱动多个负载时,由于电路中共享的元件和信号导线,负载之间的电流可能会相互影响,从而导致整个系统性能下降。

这种现象被称为电流环耦合。

为了解决电流环耦合问题,解耦技术被引入到逆变器电流环中。

解耦技术通过对逆变器电流环进行优化和调整,可以将不同负载之间的电流互相影响降到最低,从而提高整个系统的性能和稳定性。

在逆变器电流环解耦技术中,常用的方法包括电流环参数设计、滤波器设计、控制策略优化等。

通过合理地设计电流环参数,可以减小电流环之间的相互干扰,提高系统的动态响应和稳定性。

同时,在滤波器设计中,引入适当的滤波器可以减小电流环耦合对系统的影响,提高其抗干扰能力。

此外,控制策略的优化也可以进一步减小电流环耦合效应,提高系统的控制精度和性能。

综上所述,逆变器电流环解耦技术是提高逆变器系统性能的关键技术之一。

通过合理地设计和调整电流环参数、引入适当的滤波器以及优化控制策略,可以有效地降低电流环之间的相互干扰,提高整个系统的稳定性和控制精度。

在未来的研究和应用中,我们可以进一步探索更加先进的解耦技术,以提升逆变器系统的性能和可靠性。

1.2文章结构文章结构部分的内容可以包括以下方面:本文将探讨逆变器电流环解耦技术的相关内容。

为了确保读者对本文的内容有一个整体的了解,本章将从概述、文章结构以及目的三个方面进行介绍。

首先,本章会给出对逆变器电流环解耦技术的概述。

通过对逆变器电流环的定义和作用进行说明,读者可以对逆变器电流环解耦技术有一个初步的了解。

多变量解耦控制方法研究

多变量解耦控制方法研究

多变量解耦控制方法研究多变量解耦控制是现代控制理论中的重要分支,也是工业过程控制的关键技术之一、在实际工程应用中,往往需要同时控制多个输入输出变量,而这些变量之间往往存在相互影响和耦合关系。

多变量解耦控制方法旨在消除这种耦合,实现多变量系统的分离控制和单变量控制。

多变量解耦控制方法主要应用于工业过程控制、化工过程控制、电力系统控制等领域。

其核心思想是通过对系统进行建模和分析,利用现代控制理论中的方法和技术,将多变量系统转化为多个单变量的子系统,从而实现系统的解耦控制。

多变量解耦控制方法通常包括模型预测控制(MPC)、广义预测控制(GPC)、自适应控制等。

模型预测控制(MPC)是一种基于优化理论和动态系统模型的先进控制方法,广泛应用于工业过程控制领域。

MPC通过建立系统的数学模型,根据系统状态的变化进行预测,并在每个控制周期内进行优化求解,以实现对系统变量的控制。

在多变量系统中,MPC通过对多个子系统进行分析和建模,将多变量控制问题转化为多个单变量的优化控制问题,然后采用协调控制策略来实现解耦控制。

广义预测控制(GPC)是一种通过在线参数估计和模型预测来实现多变量控制的方法。

GPC通过对系统建立动态模型,利用过去时刻的控制输入和输出数据,通过在线参数估计来更新模型的参数,实现对系统的预测和控制。

与MPC相比,GPC更加适用于动态环境下的多变量系统控制,具有良好的鲁棒性和自适应性。

自适应控制是一种利用自适应算法和参数估计方法来实现多变量解耦控制的方法。

自适应控制能够根据系统的变化和模型的误差,自动调整控制器的参数,以实现对系统的自适应控制。

在多变量系统中,自适应控制方法可以通过在线参数估计和优化算法,实现对多个子系统的解耦控制和优化控制。

总之,多变量解耦控制方法是实现多变量系统控制的重要技术,对于提高系统的性能和稳定性具有重要意义。

未来,随着控制理论的不断发展和应用领域的扩大,多变量解耦控制方法将得到进一步的研究和应用,并在各个领域中发挥更大的作用。

(工业过程控制)10.解耦控制

(工业过程控制)10.解耦控制
动态解耦
在系统运行过程中,通过动态调整控制参数或策略,实现耦合的 实时解耦。
解耦控制的方法与策略
状态反馈解耦
通过引入状态反馈控制 器,对系统状态进行实 时监测和调整,实现解
耦。
输入/输出解耦
通过合理设计输入和输 出信号,降低变量之间
的耦合程度。
参数优化解耦
通过对系统参数进行优 化调整,改善耦合状况, 实现更好的解耦效果。
通过线性化模型,利用线性控制理论设计控制器,实现系统 解耦。
非线性解耦控制
针对非线性系统,采用非线性控制方法,如滑模控制、反步 法等,实现系统解耦。
状态反馈与动态补偿解耦控制
状态反馈解耦控制
通过状态反馈技术,将系统状态反馈 到控制器中,实现系统解耦。
动态补偿解耦控制
通过动态补偿器对系统进行补偿,消 除耦合项,实现系统解耦。
特点
解耦控制能够简化系统分析和设计过 程,提高系统的可维护性和可扩展性 ,同时降低系统各部分之间的相互影 响,增强系统的鲁棒性。
解耦控制的重要性
01
02
03
提高系统性能
通过解耦控制,可以减小 系统各部分之间的相互干 扰,提高系统的整体性能。
简化系统设计
解耦控制能够将复杂的系 统分解为若干个独立的子 系统,简化系统的分析和 设计过程。
调试和维护困难
耦合问题增加了系统调试和维护的难度,提高了运营成本。
解耦控制在工业过程控制中的实施
建立数学模型
01
对工业过程进行数学建模,明确各变量之间的耦合关系。
选择合适的解耦策略
02
根据耦合程度和系统特性,选择合适的解耦策略,如状态反馈、
输出反馈等。
控制器设计
03

DCS系统的自适应控制与优化算法

DCS系统的自适应控制与优化算法

DCS系统的自适应控制与优化算法自适应控制与优化算法在DCS系统中的应用DCS系统(Distributed Control System,分布式控制系统)是一种将计算机技术与自动化控制相结合的先进控制系统。

它通过采集和处理大量的现场数据,实现对工业过程的监控与控制。

为了提高DCS系统的控制性能,自适应控制与优化算法被广泛应用于DCS系统中。

一、自适应控制算法自适应控制算法是一种根据系统实时状态和变化情况来调整控制策略的算法。

在DCS系统中,自适应控制算法能够根据工艺过程的特性和目标性能要求,动态调整控制器参数,以实现控制过程的稳定性和鲁棒性。

1. 模型参考自适应控制算法(Model Reference Adaptive Control,MRAC)MRAC算法通过将系统的参考模型与控制器的输出进行比较,来实现对控制器参数的自适应调整。

该算法可以自动地对变化的系统进行适应,提高系统的跟踪能力和鲁棒性。

2. 递归自适应控制算法(Recursive Adaptive Control,RAC)RAC算法在每个采样周期内,通过递归算法对控制器参数进行在线调整。

该算法能够实时地对系统参数进行估计,并根据估计结果进行控制参数的更新,以应对不确定性和变化性。

二、优化算法优化算法在DCS系统中的应用主要是针对系统的性能优化和能源消耗的降低。

通过对系统的优化设计,可以实现DCS系统的高效运行和节能降耗。

1. 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)遗传算法是一种通过模拟生物进化过程来寻找最优解的优化算法。

在DCS系统中,可以利用遗传算法来搜索最优的控制策略和参数,以实现系统的性能优化。

2. 粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)PSO算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法。

在DCS系统中,可以利用PSO算法来寻找最优的控制策略和参数,以实现系统的性能优化和能源消耗的降低。

某公司先进控制APC应用概况

某公司先进控制APC应用概况


㈡专家系统
专家系统是根据专家系统技术,使用一个知识库 来作出控制决定的。知识库由专家的经验知识, 在线获得的系统信息和推理机组成。由于专家系 统的知识以符号表示而且总是离散的,因此它适 用于生产计划、调度和故障诊断等决策问题。但 不适用于解决连续控制问题。 ㈢模糊控制
与学习控制系统和专家系统不同,模糊控制是模 糊推理和控制技术相结合的产物。用模糊集合和
但是,鲁棒控制系统的设计要由高级专家完成。 一旦设计成功,就不需太多的人工干预。另一方 面,如果要升级或作重大调整,系统就要重新设 计。
❖ ③最优控制
❖ 最优控制是现代控制理论的一个重要组成部分。 成功应用于航天航空和军事领域,在许多方面改 变了人们的生活。
一个典型的最优控制问题描述如下:被控系统的 状态方程和初始条件给定,同时给定目标函数。 然后寻找一个可行的控制方法使系统从输出状态 过渡到目标状态,并达到最优的性能指标。
二、**公司先进控制应用概况
❖ **公司对自动化控制和APC建设和应用非常重视。 建厂时全部10套生产装置有8套采用Honeywell的 TDC3000 DCS系统,于1992年投入运行。1997新 建的聚丙烯装置同样采用Honeywell的TDC3000系 统。经过多年的改造,并随着正在进行的老公用工 程控制系统改造的完成,公司所有的装置及辅助装 置已全部采用DCS系统,为先进控制的开发和应用 提供了统一的标准化软硬件平台,有利于APC项目 的开发和运行维护。
一般鲁棒控制系统的设计是以一些最差的情况为 基础,因此一般系统并不工作在最优状态。
❖ 鲁棒控制方法适用于稳定性和可靠性作为首要目 标的应用,同时过程的动态特性已知且不确定因 素的变化范围可以预估。飞机和空间飞行器的控 制是这类系统的例子。

多变量系统解耦现状的分析

多变量系统解耦现状的分析
方法 。 ( ) 奈 氏阵 列 法 (N 1逆 I A) 英 国学 者 R s n r c ,首 先 提 出 的 逆 奈 氏 阵 列 法 ( A) o e bo k I N ,
MI MO 系统 的特 殊 性 在 于 :① 输 入 输 出之 间 彼 此 响 应 产 生
交 连 ; 难 以得 到 精 确 的数 学 模 型 ; 控 制 部 件失 效 的 可 能 性 增 ② ③
并矢分解 , 一条件不易满足 。 这 ( ) 列 回 差法 4序
an r bo t ec pl d o s d ou i ng
生 产 过 程 是 一 种 有 序 过 程 ,环 环 相 扣 , 变量 间关 系 错 综 复 杂 , 个 过 程 变 量 的波 动 往 往 会 影 响 多个 变 量 的 变 化 , 就 是 耦 一 这 合 , 是 生 产 过 程 控 制 系 统 普 遍 存 在 的一 种 现 象 , 他 而解 除 这 种 耦
a d e t e e t ,e o pi o t l e a e h trs ac i d o o t l h oy a d c nrl rj tc m nyT i p p r n c. c nl d c u l g c nr c m o e e rh f l n c nr e r n o t o c o mu i . s a e R y n o b e o t op e t h
不 止 一 对 , 且 相 互 关 联 。对 耦 合 这 种 现 象 , 要 用控 制 的 方 式 而 需
加 以解 决 。 如 , 于 一 个 电力 系 统 来 说 , 频 率 、 率 与 电压是 例 对 其 功 三个 需 要 控 制 又 彼 此 相 关 的 量 ; 于 一 个 精 馏 塔 来 说 , 顶 部 对 其

多变量解耦控制方法

多变量解耦控制方法

多变量解耦控制方法多变量解耦控制(Multivariable Decoupling Control)是一种用于多变量控制系统的控制方法,旨在解决多变量系统中变量之间相互影响的问题,以实现对个别变量的独立控制。

本文将重点介绍多变量解耦控制的基本原理、应用领域以及实现方法。

多变量解耦控制的基本原理是将多变量控制系统转化为一组耦合度相对较小的单变量子系统,从而能够实现对这些单变量子系统的相对独立控制。

在多变量控制系统中,由于变量之间存在相互耦合的影响,当控制一些变量时,其他变量的变化也会受到影响,导致控制效果不理想。

多变量解耦控制通过重新设计系统的控制结构,使得系统中的耦合影响尽可能减小,从而实现对每个变量的独立控制。

多变量解耦控制在许多工业领域中得到广泛应用,如化工过程控制、能源系统控制、飞行器控制等。

这些系统通常由多个变量组成,变量之间存在耦合关系。

例如,在化工过程控制中,系统的温度、压力、流量等变量相互影响,为了实现对每个变量的独立控制,需要采用多变量解耦控制方法。

多变量解耦控制的实现方法有多种,其中最常用的方法是基于传递函数模型的解耦控制设计。

这种方法通常包括两个步骤:模型建立和解耦控制器设计。

首先,通过系统辨识方法获得多变量系统的传递函数模型,然后根据系统的传递函数模型设计解耦控制器。

在解耦控制器设计中,通常采用频域设计方法,通过对系统的传递函数进行频域分析,确定解耦控制器的参数。

除了基于传递函数模型的解耦控制方法,还有一些其他的多变量解耦控制方法,如基于状态空间模型的解耦控制、模型预测控制、自适应控制等。

这些方法基于不同的控制原理和数学模型来实现多变量系统的解耦控制,可以根据实际需要选择适当的方法。

总结起来,多变量解耦控制是一种用于多变量控制系统的控制方法,通过重新设计系统的控制结构,实现对每个变量的独立控制。

它在工业领域中得到广泛应用,可以通过基于传递函数模型、状态空间模型、模型预测控制、自适应控制等方法来实现。

多变量解耦控制方法

多变量解耦控制方法

多变量解耦控制方法随着被控系统越来越复杂,如不确定性、多干扰、非线性、滞后、非最小相位等,需要控制的变量往往不只一个,且多个变量之间相互关联,即耦合,传统的单变量控制系统设计方法显然无法满足要求,工程中常常引入多变量的解耦设计........。

其思想早在控制科学发展初期就已形成,其实质是通过对一个具有耦合的多输入多输出控制系统,配以适当的补偿器,将耦合程度限制在一定程度或解耦为多个独立的单输入单输出系统。

其发展主要以Morgan于1964年提出的基于精确对消的全解耦状态空间法........及Rosenbrock于20世纪60年代提出的基于对角优势化的现代频率法.....为代表,但这两种方法都要求被控对象精确建模,在应用上受到一定的限制.近年来,随着控制理论的发展,如特征结构配置解耦、自校正解耦、线性二次型解耦、奇异摄动解耦、自适应解耦、智能解耦、模糊解耦等等。

解耦控制一直是一个充满活力、富有挑战性的问题。

本文针对解耦方法进行了概述,并分析了其应用现状。

一、解耦控制的现状及问题1.1 传统解耦控制传统解耦方法包括前置补偿法和现代频率法.前者包括矩阵求逆解耦、不变性解耦和逆向解耦;后者包括时域方法,其核心和基础是对角优势,奈氏(Nyquist)稳定判据是其理论基础,比较适合于线性定常MIMO系统.主要包括:1)逆奈氏阵列法逆奈氏阵列法是对控制对象进行预先补偿,使传统函数的逆成为具有对角优势和正规性的矩阵。

由于正规阵特征值对摄动不敏感,因而有较强的鲁棒性,其应用广泛。

当然,当正规阵的上(下)三角元素明显大于下(上)三角元素时,可采用非平衡补偿法进行修正来提高鲁棒性,同时由于利用逆奈氏判据选择反馈增益时并不能保证闭环传递函数本身的对角优势,因此需反复调整补偿器的参数,使设计结果真正符合对角优势。

2)特征轨迹法特征轨迹法是一种分析MIMO系统性态的精确方法。

当采用其中的增益平衡法和特征向量配正法对补偿器进行近似处理时,其精确性难以得到保证,因而工程应用有限。

自适应控制系统设计及优化

自适应控制系统设计及优化

自适应控制系统设计及优化自适应控制(Adaptive control)是一种现代控制理论和技术,可用于动态系统的在线调整,以适应系统的变化和(或)模型不确定性,提高系统的性能和鲁棒性。

自适应控制系统设计及优化是一个复杂而重要的研究领域,需要理解和应用多个学科和方法。

自适应控制系统由两个主要部分组成:控制器和系统模型。

控制器的任务是生成并调整控制信号,以便使系统实现所期望的性能。

系统模型是用于描述被控制系统物理、化学或生物特性的数学模型。

根据不同的控制任务和应用场景,可以选择不同的自适应控制器和系统模型。

传统上,基于经典控制理论(如比例积分微分控制器)设计控制器和使用固定模型来描述被控制系统。

这些方法通常不能满足系统在实际操作中的变化和(或)不确定性,往往导致控制性能的下降和系统失控。

相比之下,自适应控制可通过利用系统反馈信息和在线学习,改善控制性能并提高系统鲁棒性。

自适应控制器可以根据系统反馈信息和模型差异来推断系统的不确定性,并在控制过程中动态地调整控制参数和模型。

因此,自适应控制可以追踪时间变化的系统和适应未知故障、干扰和模型不确定性,从而实现更好的控制性能和鲁棒性。

然而,自适应控制系统的设计和优化存在挑战和限制。

首先,自适应控制器的设计和调参需要考虑多个因素,如控制性能指标(例如稳态误差、保真度和鲁棒性)、控制器结构、自适应算法和学习速度等。

这些因素之间存在权衡和折衷,需要进行系统性能分析和优化。

其次,系统模型确定和参数估计也是自适应控制的关键技术之一,需要考虑模型结构、系统辨识方法和数据处理等问题。

此外,自适应控制的应用也需要考虑实时性和可靠性等方面的问题。

在自适应控制系统设计和优化方面,已经涌现了多种方法和工具。

一些常用的自适应控制器包括模型参考自适应控制器(Model Reference Adaptive Control,MRAC)、自适应神经网络控制器(Adaptive Neural Network Control,ANNC)和自适应滑模控制器(Adaptive Sliding-Mode Control,ASMC),它们各自具有不同的优缺点和应用特点。

解耦控制系统PPT课件模板

解耦控制系统PPT课件模板
不当的解耦控制策略可能导致系统出 现新的稳定性问题,如振荡或发散。
解耦控制系统的未来发展方向
智能化解耦控制
多目标优化解耦控制
利用人工智能和机器学习技术,实现自适 应、自学习的解耦控制策略。
研究如何同时优化多个性能指标,实现更 全面的系统性能提升。
网络化解耦控制
鲁棒性解耦控制
针对网络化控制系统,研究如何实现有效 的解耦控制策略。
多变量系统问题
在许多实际工业过程中,系统常常存在多个输入和输出变量,这些变量之间可 能存在耦合关系,导致系统难以控制。解耦控制系统旨在解决这一问题。
解耦控制系统的定义
控制策略
解耦控制系统是一种通过某种控制策 略,使得多变量系统中的各个变量之 间尽可能减少耦合关系的控制系统。
目的
解耦控制系统的目的是提高系统的可 控制性和可观测性,使得各个输出变 量能够独立地被控制,从而更好地实 现系统的性能优化和稳定运行。
06
结论
解耦控制系统的重要性和意义
提高系统性能 解耦控制系统能够将耦合的多个 过程或子系统进行解耦,从而提 高每个子系统的性能和稳定性。
增强系统可靠性 解耦控制系统能够降低子系统之 间的耦合程度,减少系统故障的 传播和扩散,统的设计能够简化系 统结构,降低系统复杂性和控制 难度,提高系统的可维护性和可 扩展性。
详细描述
在能源领域中,解耦控制系统主要用于控制各种能源设备和系统,如风力发电、太阳能发电、火力发电等。通过 解耦控制技术,可以实现能源设备的快速响应和精确控制,提高能源的产出和利用率,降低能耗和环境污染。
04
解耦控制系统的优势与挑战
解耦控制系统的优势
提高系统性能
解耦控制系统能够将复杂系统 分解为多个独立的子系统,从

高动态临近空间飞行器的姿态自适应解耦控制

高动态临近空间飞行器的姿态自适应解耦控制

w r si t d b C eeet ma e y F MAC n u a ewo ka d te fe b c i e rz t n mo e a d f d t f ci ey s le e e r n t r n d a k l aiai d l smo i e .I e e t l ov d t l h e n o w i v h l i t n o e b c n aia in ta e d c u a e ma e t d 1 T e d f c l p o lms o t td e o - i t i ff d a k l e r t tn e sa c r t t mai mo e . h i iu t r b e fa t u e d c u m ao e i z o h h c i
df r n i e mer to d mo e n c n rlte r ,t i p p r u g s d a p r a h o e r l ew r s a a t e i e t g o t me d a d r o t o y h s a g e t n a p o c f u a n t o k d p i e a l y h n o h e s e n v fe b c i e rz t n h e e rr fp e i o n a iain fe b c t x b t e n a t a d l d n mi a d l e d a k l aia i .T l s o r cs n l e r t e d a k mar ew e cu mo e o n mo e n o o i i z o i l n a l
第7 第 期 2卷 4
文章编号 :06— 3 8 2 1 )4—0 5 0 10 9 4 (0 0 0 0 7— 5

基于模型预测控制的多智能体系统协同控制

基于模型预测控制的多智能体系统协同控制

基于模型预测控制的多智能体系统协同控制随着智能化进程的不断推进,多智能体系统(multi-agent system)作为一种重要的智能化应用,在社会和经济领域的应用越来越广泛。

例如在智能交通系统、智能制造系统、智能农业系统等领域中,多智能体系统已经成为重要的控制方式。

而多智能体系统中的协同控制是实现多智能体系统整体性能优化的关键。

本文将通过对基于模型预测控制的多智能体系统协同控制的讨论,阐述其在实际应用中的优势。

一、多智能体系统协同控制及相关技术多智能体系统是由多个互相协作、互相影响的个体组成的系统,每一个个体都具有一定的智能化功能和良好的自适应性。

这个系统中个体之间的协同作用决定了系统整体的行为和性能,因此如何实现多智能体系统的协同控制,是一个至关重要的问题。

多智能体系统协同控制有许多不同的研究方法,其中基于模型预测控制(model predictive control, MPC)的协同控制是一种较为有效的方法。

MPC是一种先进的控制技术,它可以将系统的预测模型与预测控制相结合,通过对未来的预测来制定控制策略,从而实现系统的稳定性和优化性。

在多智能体系统中,每个智能体的MPC控制器都能根据自身感知的信息、周围智能体的信息和环境信息,对未来的状态变化进行预测,并在控制周期内生成最优的控制指令。

MPC控制器在多智能体系统中的应用需要解决一些特殊的问题,例如如何进行计算量的控制、如何解决算法的收敛速度问题等。

因此,需要结合网络控制理论、自适应控制理论和分布式控制理论等相关理论和技术,以便更好地解决这些问题。

在控制算法方面,常用的方法有集中式MPC、分布式MPC、优化分配控制等。

二、基于模型预测控制的多智能体系统协同控制的优势基于模型预测控制的多智能体系统协同控制具有以下优势:1. 可以进行多目标控制MPC控制器能够提供多个目标的控制指令,通过权衡不同目标之间的关系,使系统整体维持在一个良好的状态。

例如在智能交通系统中,多智能体系统需要同时考虑行车路线、交通流量、车速等多个目标,MPC控制器可以对这些目标进行综合考虑,从而提供合理的控制指令。

adaptive mpc controller 特点

adaptive mpc controller 特点

adaptive mpc controller 特点
自适应模型预测控制(Adaptive Model Predictive Control,简称MPC)是一种优化控制方法,它在预测模型的基础上,结合系统的实时测量和反馈,通过适应性调整控制参数,实现对动态系统的精确控制。

下面是自适应MPC控制器的一些特点:
1. 鲁棒性:自适应MPC控制器具有很好的鲁棒性,能够在系统参数发生变化或者外部扰动的情况下仍然保持稳定性和性能。

2. 模型预测能力:自适应MPC控制器基于系统模型进行预测,并根据预测结果进行优化,能够更准确地预测系统的行为,从而实现更好的控制效果。

3. 约束处理:自适应MPC控制器能够有效地处理各种约束条件,包括状态变量的约束、输入变量的约束以及硬约束和软约束等,以保证系统运行在安全和可行的范围内。

4. 多变量性:自适应MPC控制器适用于多变量系统的控制,并能够处理不同输入变量之间的相互影响,实现系统整体的优化控制。

5. 实时性能:自适应MPC控制器能够在实时环境下进行快速计算和控制,能够应对快速变化的系统和实时的要求。

总的来说,自适应MPC控制器通过结合预测模型和实时测量,并通过适应性调整控制参数来实现对动态系统的优化控制,具有鲁棒性、模型预测能力、约束处理能力、适用于多变量系统和实时性能等特点。

这使得它在许多实际控制问题中得到广泛应用。

不确定非完整轮式移动机器人的运动控制研究

不确定非完整轮式移动机器人的运动控制研究

不确定非完整轮式移动机器人的运动控制研究非完整轮式移动机器人(wheeled mobile robot,WMR)是典型的多输入多输出耦合欠驱动非线性系统, 其运动控制问题极具挑战性。

轮式移动机器人大多工作在复杂未知环境之下, 容易受到多种不确定性和扰动的综合影响, 因此, 解决复杂不确定下非完整轮式移动机器人的运动控制问题意义深刻且现实需求迫切。

本文研究了轮式机器人包含定位不确定性、参数和非参数不确定性、侧滑和打滑干扰等情形下的运动控制策略, 探讨了非完整单链系统的有限时间控制以及力矩受限下轮式移动机器人的动力学控制。

主要的研究成果包括: (1)研究了定位不确定的轮式移动机器人路径跟随问题, 提出一种基于改进遗传算法优化自适应扩展卡尔曼滤波的全局一致渐进稳定控制器。

(2)提出了一类n维不确定非完整单链系统的鲁棒有限时间镇定控制律。

通过不连续变换将原系统分解为1阶和n-1阶两个解耦的独立子系统, 对1阶子系统采用分段控制策略解决不连续变换引起n-1阶子系统奇异问题, 保证控制律的全局性, 对n-1阶子系统采用反演(backstepping)设计方法, 降低设计复杂度, 设计过程基于有限时间Lyapunov理论, 保证系统的有限时间稳定。

(3)研究了本体动力学模型包含参数和非参数不确定性的轮式移动机器人轨迹跟踪问题, 提出基于自适应反演滑模控制的全局渐进稳定饱和控制方案。

通过运动学输入-输出非线性反馈和动力学输入变换, 建立包含系统总体不确定性项的线性模型, 采用一种动态调整机制实现控制输入饱和约束, 基于幂次趋近律提高了滑模控制的平滑性和快速性, 自适应估计总体不确定性的上界有效削弱了滑模控制的抖振现象。

(4)提出了执行器动力学模型包含参数和非参数不确定性的轮式移动机器人轨迹跟踪与镇定统一控制方法。

通过backstepping分别设计系统的运动学、本体动力学和执行器动力学控制器, 运动学控制器引入了时变控制量, 使跟踪误差模型用于镇定控制时不存在奇异, 本体和执行器动力学控制器分别采用带鲁棒项的强化学习自适应模糊控制补偿系统的复杂不确定性, 采用非线性跟踪-微分器避免了backstepping过程的“计算膨胀”, 闭环系统为最终一致有界收敛。

先进控制策略在航空动力系统中的应用

先进控制策略在航空动力系统中的应用

先进控制策略在航空动力系统中的应用航空动力系统作为飞机的“心脏”,其性能和可靠性直接影响着飞机的飞行安全、性能和经济性。

为了满足日益提高的航空需求,先进控制策略在航空动力系统中的应用变得至关重要。

先进控制策略的引入,旨在解决航空动力系统中诸多复杂的控制问题。

传统的控制方法在面对现代航空动力系统的高要求时,逐渐显露出局限性。

例如,传统控制策略在应对系统的非线性特性、不确定性、多变量耦合以及快速变化的工作条件时,往往难以实现精确和稳定的控制。

在航空动力系统中,一个关键的应用领域是发动机的燃油控制。

先进的燃油控制策略能够根据飞行状态、环境条件和发动机的工作状态,精确地调节燃油供应,从而实现最佳的燃烧效率和动力输出。

例如,基于模型预测控制(MPC)的策略,可以通过建立发动机的数学模型,预测未来的系统行为,并据此优化燃油喷射的时机和量。

这种方法能够在考虑各种约束条件(如温度限制、压力限制等)的情况下,实现最优的燃油经济性和排放性能。

航空发动机的喘振控制是另一个重要的应用场景。

喘振是一种严重的不稳定现象,可能导致发动机性能急剧下降甚至损坏。

先进的喘振控制策略,如主动喘振控制,可以通过实时监测发动机的工作参数,迅速调整气流和叶片角度等,有效地避免喘振的发生。

这不仅提高了发动机的可靠性,还为飞机的安全飞行提供了有力保障。

此外,多变量控制策略在航空动力系统中也发挥着重要作用。

航空发动机是一个高度复杂的多变量系统,其控制变量包括燃油流量、进气量、叶片角度等。

多变量控制策略能够综合考虑这些变量之间的相互关系,实现系统的整体优化。

例如,采用解耦控制方法,可以将复杂的多变量系统分解为多个相对独立的子系统,从而降低控制难度,提高控制精度。

航空动力系统的健康管理也是先进控制策略的重要应用方向之一。

通过实时监测发动机的运行数据,利用故障诊断和预测算法,可以提前发现潜在的故障,并采取相应的控制措施,避免故障的进一步恶化。

这不仅减少了维修成本,还提高了发动机的可用性和可靠性。

智能控制在工业过程自动化控制中的应用

智能控制在工业过程自动化控制中的应用

智能控制在工业过程自动化控制中的应用摘要:工业过程控制系统中的非线性、时变特性和强耦合是普遍存在的,如果不加控制或仅用简单的 PID控制来进行调节,很难达到令人满意的结果。

即使在理想的情况下,也可能会出现“卡死”和“滞回”现象。

同时由于设备故障、恶劣环境等原因,系统的稳定性也难以保证,而且控制过程中往往存在着较大的随机性和不确定性,这些都是目前工业控制系统所面临的主要问题。

随着人们对过程控制认识的不断加深、对过程对象复杂特性认识的不断深化,以及计算机技术、通信技术和计算机智能技术的飞速发展,使传统的控制理论和方法在工业过程自动控制领域中得到了广泛应用,并取得了很好的效果。

关键词:智能控制;自动化控制;应用策略引言:智能控制系统(Intelligent Control Systems, ICS)是在传统自动控制系统基础上发展起来的一门学科,是计算机科学、控制论、人工智能、自动控制等多种学科相结合的产物,其基本内容包括:计算机软件(主要指智能优化算法)、硬件系统和控制策略。

该技术应用于工业生产中可以有效提高生产效率。

1.智能控制简介智能控制是一门涉及计算机科学、人工智能、控制理论和控制工程等多学科的边缘学科,是未来工业控制技术的一个重要发展方向。

与常规控制相比,智能控制有更强的自适应能力、学习能力和推理能力。

智能控制通过计算机模拟人脑,进行实时运算和决策。

它将现代控制理论与人工智能技术结合起来,综合运用知识表示、推理和学习等一系列现代计算方法,通过计算机来实现对复杂系统的自动调节与控制。

智能控制系统可以分为三类:基于模型的智能控制系统、基于规则的智能控制系统和基于学习的智能控制系统。

其中第三类也称为智能学习系统是应用最广泛的智能方法。

这种方法是一种数据驱动的方法,它将所有数据(即输入信息)当作样本进行训练,然后通过相应模型对数据进行处理并得出相应结果。

另外,在这些应用中,基于规则的智能方法也十分活跃。

脉冲熔化极气体保护焊的弧长和熔滴尺寸控制

脉冲熔化极气体保护焊的弧长和熔滴尺寸控制

脉冲熔化极气体保护焊的弧长和熔滴尺寸控制张涛;桂卫华;王随平【摘要】A direct model reference adaptive control algorithm was applied to decouple the arc length and the welding current, which were controlled by open circuit voltage and wire feed speed to trace the output of the reference model. The results of simulation show the validity of the control method.%采用直接模型参考自适应控制算法对弧长和决定熔滴尺寸的焊接电流进行解耦控制,通过调节焊接电源输出电压和送丝速度,使焊接过程中电流和弧长保持在设定值上,使得每个脉冲周期熔化的焊丝体积相等,保证每个周期中熔滴尺寸在脉冲产生之前均匀一致.仿真结果显示该算法可以实现控制对象的输出跟随参考模型的输出.【期刊名称】《中南大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2012(043)001【总页数】6页(P215-220)【关键词】脉冲熔化极气体保护焊;解耦控制;弧长和熔滴尺寸控制【作者】张涛;桂卫华;王随平【作者单位】中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙,410083;中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙,410083;中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙,410083【正文语种】中文【中图分类】TG431.5脉冲熔化极气体保护焊(GMAW-P)具有熔滴过渡可控,达到喷射过渡的平均电流低,对母材的热输入量容易控制等优点,适合各种金属材料和各种位置工件的焊接,近年来得到广泛应用[1]。

在GMAW-P焊接过程中,维持电弧的稳定燃烧是保证焊接质量的基本条件,控制器必须在电弧受到波动时,具有使其回到稳定工作点的能力[2]。

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[0 5]T 100
t = 50 w
B0 B0
8.85 6 1 7
t=
0 < K6 < ∞, 1 < t < N, i = 1, · · · , n. {y (t)} {u(t)} lim e(t) = 0 74
h+1,1
[20 − 5]T [0.5, 12.5]
t→∞ h+1,1 h+1,1
e (t) = 0 Φ
[5] 0 20 T φi = [a1 i1 , · · · , bi1 , · · · , bi1 , · · · , di ] , i = 1, · · · , n.
y (t) = − A(z −1 )y (t − 1) + B (z −1 )u(t − 1)+ B2 (z −1 )v (t − k2 ) + d, ˆi (t) =φ ˆi (t − 1) + φ a(t) · X (t − 1) · 1 + X (t − 1)T X (t − 1) ˆi (t − 1)]. [yi (t) − X (t − 1)T φ u(t)[14] ˆ (t) a(t) Φ σ<1 u(t)
i,s
i,ji h+1,jh +1
Φ
i = min( J ), s = 1, 2, 3
h+1,s
i = h+1
h+1,jn +1
np = na nt
na
J
Φ
T (z −1 )y (t + k ) = T (1)w(t).
5
Jc = P (z −1 )y (t + k ) − R(z −1 )w(t)+ Q(z −1 )u(t) + S (z −1 )v (t) + r w(t) R(z −1 ), S (z −1 )
lim
e(t) = 0
(I + A1 z −1 + A2 z −1 )y (t) = (B0 + B1 z −1 )u(t − 2)+ (B20 + B21 z −1 )v (t − 2) + d. 0.2 0.5 0.03 0.04 , A2 = , 0.3 0.9 0.05 0.08 1 2 0.2 0.7 , B1 = , 2.05 10 0.5 1 0.1 0.7 0.2 0.3 , B21 = , 0.5 0.2 0.5 0.1
2
∼ .
t→∞
{y (t)}, {u(t)} lim e(t) = 0
h+1,1
P (z −1 ), Q(z −1 ), r
e (t) = 0 εi (t) =
P (z −1 ) = F (z −1 )A(z −1 ) + z −k G(z −1 ).
min |
h+1,1i
e (t) |
n f = k − 1, n g = n a − 1. F (z −1 ), G(z −1 ) F (z −1 ) Jc G(z
Sim-
Dynamical Mathematics Model of Chemical Processes
采用逐维定位的多模型自适应解耦控制器
作者: 作者单位: 王昕, 王中杰, 杨辉, 李少远, WANG Xin, WANG Zhong-jie, YANG Hui, LI Shao-yuan 王昕,WANG Xin(上海交通大学,电工与电子技术中心,上海,200030;华东交通大学,电气与电子工程学院,江西 ,南昌,330013), 王中杰,WANG Zhong-jie(同济大学,控制科学与工程系,上海,200092), 杨辉,YANG Hui(华 东交通大学,电气与电子工程学院,江西,南昌,330013), 李少远,LI Shao-yuan(上海交通大学,自动化研究所 ,上海,200030) 控制理论与应用 CONTROL THEORY & APPLICATIONS 2006,23(5) 6次
0
2401 7×4
Φ
Φ −Φ
0 h+1,1
X (t − 1) 0 ∀t jh+1 = 1
h+1,1
J
=
Φ
w(t) |yi (t)| K7 + K8 max |ej (τ )|, 0 < K7 < ∞,
1 τ t 1 j n
0 < K8 < ∞, 1 < t < N, i = 1, · · · , n,



1 ,2
3
2
4
1 ,2

2
4
[1]




[2]
[3]
A(t, z −1 )y (t) =B (t, z −1 )u(t − k )+ B2 (t, z −1 )v (t − k2 ) + d(t) u(t), v (t), y (t) n d(t) n k, k2 k < k2 A(t, z −1 ), B (t, z −1 ) z −1 A(t, z −1 ) = I + · · · + Ana (t)z −na , B (t, z −1 ) = B0 (t) + · · · + Bnb (t)z −nb , B2 (t, z −1 ) = B20 (t) + · · · + Bnb2 (t)z −nb2 , B0 (t) ∀t
r = R1 d. T (z −1 ) = T0 + T1 z −1 + · · · + Tni z −ni
0 < K4 < ∞, 1 < t < N, i = 1, · · · , n,
|ui (t − k )|
K5 + K6 max |ej (τ )|, 0 < K5 < ∞,
1 τ t 1 j n
1 + X (t − 1)T X (t − 1)
.
ei (t)2 = 0, i = 1, · · · , n. t→∞ 1 + X (t − 1)T X (t − 1) lim w(t) |ui (t − k )|
1 τ t 1 j n [14]
Q(z −1 ) = R1 B (z −1 ), R1 P (z −1 ) + R1 A(z −1 ) = T (z −1 ), R(z S (z
a(t) a(t) σ < a(t) < 2 − σ, 0 <
d Σ
1 n1 s=1 1,s 1
n1
1,s
1,s
A(z−1 ),B (z−1 ),B2 (z−1 ), Φ p1 Σ (s = 1, · · · , n1 )
h+1,j
Φ
Σ ⊇ Σ, Σ p
1,s
s = 1, · · · , n1
1,s 1,s
−1
[14] h+1,2i
e (t)2 = 0.
t→∞
lim
1 + X (t − 1)T X (t − 1) ts < t
)y (t) + H (z
−1
)u(t) + H2 (z
−1
¯= )v (t) + r
R(z −1 )w(t).
εi (t)2 . 1+ X (t − 1)T X (t − 1) 1+ X (t − 1)T X (t − 1)
h+1,1 h+1,2 h+1,3
Φ
Φ
Φ
h+1,2
Φ
X (t − 1)
Φ X (t − 1) = [−y (t − 1)T , · · · , u(t − k )T , · · · , v (t − k2 )T , · · · , 1]T , Φ = [φ1 , · · · , φn ] = [A1 , · · · ,B0 , · · · ,B20 , · · · ,d]T,
−1
K1 + K2 max |yj (τ )|, 0 < K1 < ∞, 0 < K2 < ∞, 1 < t < N, i = 1, · · · , n,
) = T (1), |yi (t)| K3 + K4 max |ej (τ )|, 0 < K3 < ∞,
1 τ t 1 j n
−1
) = R1 B2 (z −1 ),
h+1,2i
[P (z −1 ) + Q(z −1 )B −1 (z −1 )A(z −1 )]y (t + k ) = [Q(z −1 )B −1 (z −1 )B2 (z −1 ) − S (z −1 )]v (t + k − k2 ) + R(z −1 )w(t) + [Q(1)B −1 (1)d − r ].
j
h+1,3 1,s
Σ (s = 1, · · · , n1 ) ∀ p1 ∈ Σ , ∃ p ∈ Σ
1,s 1,s
ˆ = Φ Φ
h+1,j
r
0
1,s
r <∞ n1 pj1 p
1,s
|p1 − p |
1,s
1,s
r
1,s
Φ , (s = 1, · · · , n1 )
i,s
J =
i,s
e (t)
2
1 + X (t − 1)T X (t − 1) X (t − 1)
[10]
A(t, z −1 ), B (t, z −1 ), B2 (t, z −1 ), d(t) Σ −1 −1 A(t, z ), B (t, z ), B2 (t, z −1 ) na , n b , n b2 k, k2 t Ai (t), Bj (t), B2l (t) d(t)
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