多变量解耦控制方法

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多变量控制6.6 多变量解耦控制应用

多变量控制6.6 多变量解耦控制应用

6.6 多变量解耦控制应用
所谓解耦控制系统,就是采用某种结构,寻找合适 的控制规律来消除系统种各控制回路之间的相互耦合关 系型的解耦控制系统结构示 意图如下。 u 解耦控制器 待解耦系统 y
-
工程实例一:飞机
飞机在飞行中我们感兴趣的输出量是俯仰角、水平 位置和高度,控制输入变量是三个机翼的偏转。因为三 个输出量之间有耦合,如果要同时操纵三个输入量并成 功地控制飞机,要求驾驶员有相当高的技巧。如果系统 实现了解耦,就为驾驶员提供了三个独立的高稳定性的 子系统,从而可以独立地调整其俯仰角、水平位置和高 度。
解决思路
采用机理分析和实验数据分析相结合的方法,建 立了三输入、三输出变风量空调系统的数学模型。
并针对该系统采用对角矩阵法设计了变风量空调 系统的解耦器。 该解耦器可以使所研究的变风量空调控制系统的 开环传递函数矩阵和闭环传递函数矩阵都变换为对角 矩阵,从而解除各个控制回路之间的耦合,使变风量 空调系统实现解耦
工程实例二:造纸过程
加压网前箱横截面草图
加压网前箱的箱底总压和液位由气泵和浆泵的变化量决 定,是一个严重耦合的两输入两输出系统。
工程实例三
采用对角矩阵解耦法提高变风量空调的性能
解决变风量空调系统多个回路之间的耦合问题是暖 通空调领域的难点问题。 变风量空调(VAV)系统具有多变量、耦合强烈、非线 性等特点,且控制系统的设计具有较大难度。当所有回 路同时工作时,各个回路之间相互耦合、相互干扰,严 重影响变风量空调系统的性能,有时甚至会影响到整个 系统的稳定性。 解除多回路之间的耦合,提高VAV系统的性能是极 为关键和重要的, 本文采用对角矩阵法对变风量空调系统进行解耦 控制

过程控制系统多变量解耦控制系统

过程控制系统多变量解耦控制系统

过程控制系统多变量解耦控制系统过程控制系统多变量解耦控制系统(Multivariable Decoupling Control System)是一种能够同时控制多个相关变量的控制系统。

在传统的控制系统中,通常只有一个控制回路,而多变量解耦控制系统则可以通过多个回路同时对多个变量进行控制,从而实现变量之间的解耦。

在实际的工程应用中,往往需要控制多个相关的变量。

这些变量之间可能存在交互作用,控制其中一个变量可能会对其他变量产生影响。

传统的单变量控制系统无法有效地解决这个问题,因为它们无法考虑到变量之间的相互关系。

多变量解耦控制系统通过建立多个独立的控制回路,每个回路分别控制一个相关变量,从而实现变量之间的解耦。

解耦的目标是使每个回路的输出变量不再受到其他变量的影响,即通过调整每个回路的控制器参数,使得系统变得稳定并能够达到预期的控制效果。

多变量解耦控制系统的设计一般包括两个主要步骤:解耦器设计和控制器设计。

解耦器的作用是抑制变量之间的相互干扰,从而实现变量的解耦。

解耦器通常根据系统的数学模型来设计,通过调整解耦器的参数,可以实现变量之间的解耦效果。

在解耦器设计的基础上,需要设计每个回路的控制器。

控制器的设计一般采用传统的控制方法,如PID控制器或者先进的控制算法。

控制器的目标是为每个回路选择合适的控制参数,使得系统的稳定性和控制精度得到保证。

多变量解耦控制系统在实际应用中具有广泛的应用。

例如,在化工过程中,需要控制多个过程变量,如温度、压力和流量等。

传统的单变量控制方法无法满足工艺的需求,而多变量解耦控制系统可以通过解耦变量之间的相互作用,实现高效的过程控制。

总之,多变量解耦控制系统是一种用于控制多个相关变量的控制系统。

它通过建立多个独立的控制回路,实现变量之间的解耦,并通过调整控制器参数,使得系统达到稳定和预期的控制效果。

在工程应用中,多变量解耦控制系统具有广泛的应用前景,可以提高工艺的控制精度和稳定性,从而实现更高效的过程控制。

频域解耦控制与多变量系统的优化控制器设计

频域解耦控制与多变量系统的优化控制器设计

频域解耦控制与多变量系统的优化控制器设计频域解耦控制(Frequency Domain Decoupling Control)是一种通过对多变量系统进行频域分析和控制的方法。

多变量系统指的是具有多个输入和输出的系统,这些输入和输出之间可能存在耦合关系。

优化控制器设计是指根据系统的特性和性能要求,设计出最优的控制器来实现系统的稳定和性能优化。

频域解耦控制的基本思想是通过设计合适的频域控制器,将多变量系统分解为多个单变量回路,从而实现对系统的解耦。

解耦后的子系统可以通过独立的单变量控制器进行控制,简化了系统的控制问题。

频域解耦控制的关键是通过适当的频域设计方法将多变量系统转化为多个单变量系统,并采用合适的控制策略将其稳定和优化。

频域解耦控制的具体实现过程包括以下几个步骤:1. 确定系统的输入输出关系:首先需要建立系统的输入与输出之间的数学模型,可以采用传递函数或状态空间模型表示。

通过确定系统的参数和互关系,得到多变量系统的传递函数矩阵或状态空间矩阵。

2. 进行频域分析:利用频域分析方法,对多变量系统的传递函数矩阵或状态空间矩阵进行分析,得到系统的频域响应特性。

包括振荡频率、衰减系数、相位等参数。

3. 进行解耦设计:根据系统的输入输出关系和频域分析结果,设计相应的频域解耦器。

解耦器用于分解多变量系统成为多个单变量回路,并通过合适的耦合矩阵来减弱或消除不同回路之间的耦合影响。

4. 设计单变量控制器:根据解耦后的子系统,针对单个回路设计相应的单变量控制器。

可以采用PID控制器、模糊控制器、自适应控制器等不同的控制策略。

5. 完整系统的控制:将设计好的解耦器和单变量控制器结合起来,形成完整的频域解耦控制系统。

通过对每个单变量回路的控制,实现对整个多变量系统的控制和优化。

多变量系统的优化控制器设计是在频域解耦控制的基础上进行的。

优化控制器的设计目标是在系统稳定的前提下,通过合适的控制策略来优化系统的性能指标。

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。

逻辑型多变量鲁棒自校正解耦间接算法

逻辑型多变量鲁棒自校正解耦间接算法

逻辑型多变量鲁棒自校正解耦间接算法
随着工厂连续生产系统及CIM(计算机集成制造)技术的发展,工厂解耦控制技术成为
可以满足恒定输出与非线性连续变化的运动参数要求的有效解决方案。

逻辑型多变量鲁棒
自校正解耦间接控制(LMVRCI)算法是一种新型解耦控制策略,克服了传统解耦控制中不稳
定性的优点,可以较好地满足复杂系统的精确控制需求。

首先,通过对目标函数的变换,将目标函数、误差函数分离,逻辑型多变量鲁棒自校
正解耦(LMVRCI)间接算法通过鲁棒滤波的方式将输出的误差细分到不同的输出传递函数,
并使用一次更新器来更新相应的滤波器。

这种方法将滤波、优化和计算机控制集成于一体,提高了控制系统的指令反应能力和鲁棒性。

其次,通过构建适当的输出传递函数网络,可
以使滤波具有强大的抗扰动能力,并使得控制系统的输出响应时间短,精度高。

此外,LMVRCI算法采用结构化滤波器建立了逻辑型多变量鲁棒调节器,逻辑原理设计实现了模糊控制器和遗传算法配置调节技术,实现了多变量调节效果,适用于复杂系统中
的动态模糊控制。

而且,LMVRCI算法采用基于目标函数的控制优化理论,并采用一种理想性的优化方法,从而提高了控制系统的稳定性和响应性能。

最后,LMVRCI算法具有多变量的特性,可以解决多变量解耦控制的各种问题,并且在解决复杂工厂运动参数要求的同时保证良好的系统稳定性、可靠性和其它优越性能。

总之,在未来特定应用领域中,LMVRCI算法将成为解耦控制的一种重要研究方向,具有一定的展望前景。

基于okid方法的多变量时滞过程解耦控制

基于okid方法的多变量时滞过程解耦控制

基于okid方法的多变量时滞过程解耦控制多变量时滞过程解耦控制是指对多个具有时滞特性的变量系统进行解耦控制。

解决多变量时滞过程的控制问题是实际工程上的一个重要问题。

目前,超越传统PID控制(比例-积分-微分控制)的先进控制方法中,基于OKID(与�rbitrary order identification of dynamic systems,高维动力系统的任意阶辨识)的方法最为广泛应用。

该方法主要包含以下步骤:
1.获取过程数据并进行处理。

首先,需要收集多变量过程的数据,然后对数据进行处理,如传递函数估计、峰值拟合等,以得到足够的、可用于控制的模型。

2.进行OKID辨识。

OKID方法是一种广泛应用的高维动力系统任意阶辨识方法。

通过该方法,可以刻画系统的动态响应,从而得到满足稳定要求的解耦控制器。

3.设计解耦控制器。

在OKID辨识的基础上,可以方便地设计解耦控制器。

该控制器通常是一个反馈控制器、前馈控制器或二者的组合,旨在控制系统的输出变量以达到预定的性能目标。

4.测试并优化控制器。

最后,需要对设计的控制器进行测试并进行优化。

该过程通常包括模拟、现场试运行等,以确保控制器的性能表现良好。

基于OKID方法的多变量时滞过程解耦控制在实际工程中广泛应用,可以有效地解决多变量时滞过程的控制问题,并具有较高的控制准确度和稳定性。

第四章 多变量系统的关联分析与解偶控制

第四章 多变量系统的关联分析与解偶控制

稳定性如何判别?
当两个回路有关联时,则闭环稳定性由特征方程:
Q(s) [1 G11 (s)Gc1 (s)][1 G22 (s)Gc 2 (s)] G12 (s)G21 (s)Gc1 (s)Gc 2 (s) 0
的根所决定。即特征方程的根具有负实部, 两个关联回路是稳定的。
例:双输入双输出系统
u1
k11 k12 k21
y1
考虑: 11 12 21 22 u y1 / 0 k11 k11k22 11 1 = =22 u1 y1 / c k ( k12 ) k k11k22-k12 k21 11 21 k22 u1 y1 / c : u1k12 u2 k22 0 u2 k12 u1 k22
2。确定变量配对
原则:
应选择与Ui向量中最大幅值的元素(不考虑符号)有关的输出和与 Vi向量的最大幅值的元素 (不考虑符号)有关的操纵变量。
0.8736 -0.4866 y1 U [U1 U2] -0.4866 0.8736 y 2 0.9981 -0.0622 u1 V [V1 V2] 0.0622 0.9981 u 2
u2
k22
y2
12
u2 y1 / 0 k21 k12 k21 = 21 k22 u2 y1 / c k ( )k11 k11k22-k12 k21 21 k12 k22 u2 k12
u2 k22 u1k12 0 u1
2.相对增益矩阵的性质
本方法是由布里斯托尔(Bristol)首先提出的,现已成为选择控制回路的最常用方法,所 以有时相对增益阵又称Bristol阵。

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

情 况 , 出 解 耦 控 制 是 控 制 领 域 研 究 的 热 点 问题 , 后 对 多 变 量 解 耦 控 制 的研 究 进 行 了 展 望 , 指 出 寻 求 简 单 易 行 的 解 耦 方 指 最 并 法 或 融 合 解 耦 诸 算 法 是 解 决 工 程 实 际 的有 效 途 径 。 关键 词 : 统 解 耦 , 传 自适 应 解 耦 , 经 网 络 , 糊 控 制 神 模
muhi a ibl s s e ’ d c pln t o y,e v ra e y t m S e ou i g he r mpha ie a e f c i e sz s n fe tv wa o s e ng i p e n f a i e y f e ki sm l a d e sbl d c pln t dsofs n r tzng s me ki s oft bo t od o p a tc . e ou i g me ho y c e ii o nd he a ve me h s t r c ie Ke r y wo ds: o e to ld c pln s l— da tv c up i c nv n i na e ou i g, e fa p i e de o lng, e a t n ur lne wor f z y c nt o k,u z o r l
被 控对象 精 确建模 , 在应 用上 受 到一定 的限制 。 年 近 来, 随着 控制 理论 的发展 , 种解 耦控 制方 法应 运而 多 生 , 特征 结 构 配 置 解 耦 、 如 自校正 解 耦 、 性 二 次型 线 解耦 、 异摄 动解 耦 、 奇 自适 应 解耦 、 智能 解耦 、 糊解 模 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 , 分析 了其 并

多变量控制6.4 输入—输出反馈补偿解耦

多变量控制6.4 输入—输出反馈补偿解耦

0.1 对角阵解耦系统
设m×m维耦合对象用传递阵G(S)表示,输入 与输出间的关系为。
今设计一个解耦环节D(S),串联于G(S)之前, 使其等效对象传递矩阵G’(S)为对角阵
当G(S)非奇异时有。
对角阵diag{g’ii(s)}称为解耦目标阵,它可以是G’(S)的主对角元 也可以由设计者选定。 值得指出的是: 如果解耦目标阵取单位阵,上式变成D(S)=G-1(S)Im 称为单 位阵解耦,系统的动态特性可以进一步得到改善.因为输入与输 出间已经变成l比l的跟踪系统,无论稳态和瞬态指标都高于对角 阵解耦系统.
非退化是指是矩阵是满秩的,但矩阵不一定是方阵
6.4.0 开环解耦控制系统
开环解耦系统是最简单的一种解耦系统, 也是工业上广泛使用的一种解耦系统。这种系 统的解耦环节串联于控制系统的前向通道, 可 以放置在对象与控制器之间,如下图所示,
也可以将解耦环节与控制器合为一体 这 种解耦系统之所以称为开环解耦系统,因为 当反馈不存在时系统仍然是解耦的。 开环解耦系统中耦合对象属于P规范型, 解耦环节也是P规范型,能够实现输入对输出 的解耦。 对于解耦环节D(S)有两种设计方法, 即 对角矩阵法和前馈法。
6.4 解耦控制系统
多变量控制的一个显著特点是被控量和 操作量不止一对.而且这些变量常以各种形 式互相关联,这在控制中称为变量的耦合。 耦合常常是多变量控制系统不能正常运 行的主要原因。因此, 消除这种耦合(即解 耦)使成为多变量控制系统设计的关键.
式(6.4.1)这样的对象称之为P规范型耦合对象
当采用对角矩阵解耦时,D11,D12, D21和D22 可看成解耦环节, 当采用前馈解耦时,D12,D12可看成解耦环 节,D11,D22可看成控制器. 从图中可以看出:对于加到对象输出侧的 输入,由于D12,D21环节的存在,可实现解耦. 但对于加在对象输入侧的干扰F1, 通过G21 对输出Y2发生影响,除此之外,从F1到Y2之间找 不第二条通道, 因此不存在补偿的可能。 干扰F2的影响类同。由此可知,开环解耦 系统不能实现输出对输入侧的干扰解耦。

多变量解耦控制

多变量解耦控制
的性质?
根据RGA进行变量配对
相对增益的性质
相对增益矩阵中每行或每列的总和均为1;
n
ij
j 1
n
kij
j 1
K ij det
1 det
n
kij Kij
j 1
det det
1
n
ij
i 1
n
k ij
i 1
K ij det
det det
1
若相对增益矩阵中,某些元素>1,则对应行与列中必然有某些元素<0。
控制器变 化
G21(s)
SP2(s)
+-
MV2(s)
Gc2(s)
G12(s) G22(s)
CV2(s)
采用单回路控制(续)
通常一个回路的特性会受到关连回路的影响
SP1(s) -
+
Gc2(s)
MV1(s)
SP2(s)
+-
MV2(s)
Gc2(s)
G11(s) G21(s) G12(s) G22(s)
对每个单独的回路进
变量配对举例(续)
2. 计算一个相对增益:
yy21
K11u1 K21u1
K12u2 K22u2
12
p12 q12
K12
K12
K11K 22 K 21
1
1 K11K22 K K 21 12
1
1 K22 K 21
12
1 1 u1
1
1 y2 C2
C1 y2 C1 C2
u2
C1 y2
r1
uc1 Gc1(s)
u1 D21(s)
G11(s)

第八章 多变量解耦控制系统

第八章 多变量解耦控制系统

第八章多变量解耦控制系统
⏹本章提要
1.多变量解耦系统的概述
2.相对增益
3.耦合系统中的变量配对与调节器参数整定
4.解耦控制系统设计
5.解耦控制系统实施中的有关问题
⏹授课内容
多变量解耦控制系统的概述
✧无耦合过程-----在一个多变量的控制系统中,一个被控变量只受一个控
制变量影响的过程。

✧解耦控制系统-----当多变量过程中的几个控制量同时对几个被控量有严
重影响时,应采用解耦控制,使各系统成为独立的控制回路,这样的控制
系统就是解耦控制系统。

例:火力发电厂中的锅炉就是一种多输入、多输出的典型过程。

其中每个被控量都同时受到几个控制量的影响,而每个控制量都能同时影响几个被控制量。

对于多变量控制系统的耦合,有的可以通过被控量与控制量之间的适当配对或重新整定调节器参数的方法来处理。

对于相互关联严重的过程,目前一般采用设计解耦装置来解除其耦合关系。

相对增益(相对放大系数)是度量耦合程度的一种方法,可用它来确定系统之间的相关程度和耦合性质。

一般用一个矩阵表示。

8-1。

多变量解耦控制方法研究

多变量解耦控制方法研究

本科毕业设计论文题目多变量解耦控制方法研究专业名称学生姓名指导教师毕业时间毕业一、题目多变量解耦控制方法研究二、指导思想和目的要求通过毕业设计,使学生对所学自动控制原理、现代控制原理、控制系统仿真、电子技术等的基本理论和基本知识加深理解和应用;培养学生设计计算、数据处理、文件编辑、文字表达、文献查阅、计算机应用、工具书使用等基本事件能力以及外文资料的阅读和翻译技能;掌握常用的多变量解耦控制方法,培养创新意识,增强动手能力,为今后的工作打下一定的理论和实践基础。

要求认真复习有关基础理论和技术知识,认真对待每一个设计环节,全身心投入,认真查阅资料,仔细分析被控对象的工作原理、特性和控制要求,按计划完成毕业设计各阶段的任务,重视理论联系实际,写好毕业论文。

三、主要技术指标设计系统满足以下要求:每一个输出仅受相应的一个输入控制,每一个输入也仅能控制相应的一个输出。

四、进度和要求1、搜集中、英文资料,完成相关英文文献的翻译工作,明确本课题的国内外研究现状及研究意义;(第1、2周)2、完成总体设计方案的论证并撰写开题报告;(第3、4周)3、分析控制系统解耦;(第5、6周)4、应用前馈补偿法进行解耦;(第7、8周)5、应用反馈补偿法进行解耦;(第9、10周)6、利用MATLAB对控制系统进行仿真;(第11周)7、整理资料撰写毕业论文;(1)初稿;(第12、13周)(2)二稿;(第14周)8、准备答辩和答辩。

(第15周)五、主要参考书及参考资料[1]卢京潮.《自动控制原理》,西北工业大学出版社,2010.6[2]胡寿松.《自动控制原理》,科学2008,6出版社,2008.6[3]薛定宇.陈阳泉,《系统仿真技术与应用》,清华大学出版社,2004.4[4]王正林.《MATLAB/Simulink与控制系统仿真》,电子工业出版社,2009.7[5]刘豹.《现代控制理论》,机械工业出版社,2004.9[6]古孝鸿.周立群.线性多变量系统领域法[M].上海:上海交通大学出版社,1990.[7]李帆.不确定系统的解耦控制与稳定裕度分析[D].西安:西北工业大学,2001.[8]柴天佑.多变量自适应解耦控制及应用[M].北京:科学出版社,2001.[9]张晓婕.多变量时变系统CARMA模型近似解耦法[J].中国计量学院学报,2004,15(4):284-286.学生指导教师系主任摘要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。

多变量控制系统解耦的条件

多变量控制系统解耦的条件

品质管理十个误区在激烈的市场竞争中,只有靠品质才能赢得市场,要有效的达到品质管理的目标,必须由企业的管理层开始做起,那么品质管理的误区有哪些?误区之一:片面依赖于事后把关质量部门,就是单纯的质量检验部门,只有质量检验功能,而没有或弱化了质量管理体系保持功能、质量改进和完善功能。

宁愿将大量的人力、物力和精力投入到质量检验和不合格品处理,而不愿意将丝毫的资源投入到质量管理体系保持、改进和完善。

事前策划不落实,事中控制不到位,事后再追究不合格责任也不会有很好的效果。

忽视质量管理体系全面、系统控制,结果就是质量问题频发、合格率水平得不到提高、不良成本居高不下,向质量要效益也就是一句空话。

误区之二:忽视科学的措施和方法最主要的表现为:更多的依靠个人经验和喜好行事,以人为因素为主导,管理行为存在较大的主观随意性,而抛开文件化的质量管理体系,不讲究质量管理措施和方法的科学性、合理性。

与现代质量管理的科学原则相比,忽视科学的措施和方法,类似于“头痛医头、脚痛医脚”和漫无目标地将资源、精力分散到各种不知是否正确的事情上。

因此,忽视科学的措施和方法的质量管理,不得要领,自然不会有明显成效,事倍功半甚至徒劳。

误区之三:不注重质量管理体系系统的建设和完善片面强调员工个人改进而不注重质量管理体系系统的建设和完善,忽视了系统环境对个人意识和能力的影响,没有认识到两者的相辅相成的关系。

凡出现质量问题,只向员工个人追究责任,而不寻找质量管理体系的系统漏洞和缺陷。

片面要求员工提高改进个人意识和技能,而忽视创造员工提高改进意识和技能的条件,不提供培训资源、管理制度保障和激励等改进的环境。

陷于处理具体的质量问题、不合格品泥潭,只知道埋头“发现问题-处理问题-再发现问题”的无穷恶性循环,并将问题的原因归咎于员工个人素质的不足,只知追究员工的不合格责任,而忽视导致这些质量问题的管理体系系统漏洞和缺陷。

误区之四:对不良品质现象只治标不治本对不良品质现象只治标不治本,就好比治理环境污染,只清理污染物,而不去堵塞污染的源头,结果是永远忙于“污染-清理-再污染”的无尽循环。

MBA毕业论文小研多变量系统的解耦与控制

MBA毕业论文小研多变量系统的解耦与控制

小研多变量系统的解耦与控制1 引言随着工业生产规模的不断扩大,需要控制的变量常常不止一对,这些变量常以这种或那种形式互相关联着,对某一个参数的控制不可避免地要考虑另一些有关联的参数或操纵变量的影响,在设计时就不应像单变量控制系统那样逐一进行,而须从整体上考虑。

为了使系统能独立进行控制,应对多变量系统进行解耦研究。

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。

2 多变量体统的分析 2.1 多变量系统的耦合性分析通常,耦合系统关联的类型可分为单向关联(半耦合)和双向关联(耦合)。

以2I2O 系统为例,如果回路1 对回路2 有关联,也就是说回路1 的变化会影响到回路2 的运行,而回路2 的变化不会影响回路1,那么这种关联称为单向关联;而如果回路2 的变化反过来也会影响回路1 的运行,那么这种关联称为双向关联。

中国硕士论文网提供大量免费金融硕士论文,如有业务需求请咨询网站客服人员!2.2 三相电压型PWM 整流器耦合性分析为了提高功率因数,抑制谐波污染,结合PWM 技术的新型整流器—PWM 整流器倍受关注。

这种整流器克服了传统整流器输入电流谐波含量高,功率因数低的缺点,可获得可控的升压型AC/DC 变换性能,实现网侧单位功率因数和正弦波电流控制及电能的双向传输,实现PWM整流器三相电压和电流的解耦控制,是近年来学术界关注和研究的热点。

对于多变量、非线性、强耦合的控制对象,诸多文献提出了多种不同的解耦控制策略,其中利用旋转坐标变换方法的矢量控制,是一种比较成功的解耦控制策略,但矢量变换后仍存在有功电流分量和无功电流分量之间交义耦合电势的作用。

三相电压型PWM 整流器拓扑结构如下。

多变量解耦控制随着被控系统越来越复杂,多变量系统应用越来越多,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,工程中常引入多变量的解耦设计。

在工程实际中,往往由于算法太复杂而难以实现较好的解耦,因而,寻求简单易行的有效解耦方法是目前普通关注的问题,同时,将各种解耦方法有效融合也是实现解耦的好途径。

多变量解耦控制汇总

多变量解耦控制汇总

• WARNING:是“数组乘”!不是“矩阵乘”!
这个结论可推广到n×n矩阵的情况,从而得到 一个由P=K阵求λ阵的方法,其步骤为
• 1)由P=K,求P-1=K-1。
• 2)由P-1 ,求(P-1)T。
• 3)由λij=pij ·(P-1)Tij可得λ矩阵。
(数组乘)
此法好处是由P直接求λ矩阵,不要计算Q,计 算的困难在于求逆(可用计算机来求)。
动态解耦则要求不论在过渡过程或稳态场合, 都能实现变量间的解耦。
二、相对增益及其性质
(一)相对增益的定义
表示多输入多输出过程变量之间的耦合程度。
设过程输入u=[u1,……,un],
输出y=[y1,……,yn],

pij
=
yi uj
|ur
(r

j)
表示在其它输入ur(r≠j)不变(即其它回路开环)时, 某一输出yi对某一输入uj的传递关系或静态放大系数 ,称为第一放大系数。
• 性质:相对增益矩阵中同一行(列)的元之和为1。
• 验证:以双输入双输出过程为例
只考虑静态放大系数,则有 可得
• 用同样方法,依次可求得
可见,相对增益 矩阵中同一列或 同一行的元素之 和为1。
3.间接法
不求第二放大系数,只利用第一放大系数, 间接求得相对增益。
式中

由 PH=KH=I 解得
H=P-1=K-1

又令
qij =
yi uj
|yr
(r

i
)
表示在其它输出yr(r≠i)不变(其它回路闭环)时,某 一输出yi对某一输入uj的传递关系或静态放大系数, 称为通道uj到通道yi的第二放大系数。
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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,工程中常常引入多女量矗解WSi+o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.血豹疔1964年提出的基于精确对消的全解竊映右全向癌及Rosenbroc好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’多种解耦控制方渕应运而生,如特征结构配置解須、自校正解粮、拿性二次型解耦、奇异摄动解耦、自适应解耦、智能解耦、模糊解越等等护解耦控制丄直是一个充满活力、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传统解耦控制传统解耦方法包括前置补偿幺和现代频率法。

前者包括矩阵求逆解耦、不变性解耦和逆向解耦G扁陶鮒滾漆nuM玆佼疇fW擄林遞跖网禅融8 据是其理论基础,比较适合于线性金常竝力系统。

主要尙括:七?•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.必滋系统性态的精确方法。

当采用其中的増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。

倘若采用并矢展开法,则可利用其对角分解中变换矩阵与频率无关的特性解决补偿器工程难以实现的问题,但要求被控对象能够并矢分解,往往此条件难以满足’因而工程中应用不多见。

3)序列回差法该方法是将补偿器逐个串入回路构成反馈,易于编程实现。

从解耦的角度看’类似三角解耦,但其补偿器的确定方法并不明确,不能实现完全解耦。

4)奇异值分解法包括奇异值带域法和逆结构正则化法。

主要是先绘制开环传递函数的奇异值图,采用主増益、主相位分析法,或者广义奈氏定理来确定主带域与临界点的关系,从而判别系统的鲁棒稳定性,特别适于无法特征分解或并矢分解的系统。

它是近年来普遍使用的方法之一。

此外,还有一些比较成功的频率方法,包括相对増益法、逆曲线法、特征曲线分析法。

以上解耦方法中,补偿器严重依赖被控对象的精确建模,在现代的工业生产中不具有适应性,难以保证控制过程品质,甚至导致系统不稳定。

即使采用这些方法进行部分解耦或者单向解耦,也不能实现完全解耦,而且辅助设计的工作量很大,不易实现动态解耦。

自适应解耦控制自适应解耦岡是将自适应控制技术与解耦控制技术相结合并用于多变量系统,也即将被控对象的解耦、控制和辨识结合起来,以此实现参数未知或时变系统的在线精确解耦控制。

吉禹萸底宴将耦合项视为可测干扰,采用自校正前馈控制的方法,对耦合进行动、静态补偿,对补偿器的参数进行寻优。

它是智能解耦理论的基础,适于时变对象。

对于最小相位系统,自适应解耦控制采用最爪分臺佥前俺可以抑制交联,对于非最小相位系统,它可采用广义最小方差控制律,只要性能指标函数中含有耦合项,就可达到消除耦合的目的,但需求解Diophantine方法,得到的解往往是最小二乘解。

附加静差为零的约束后也只能实现静态解耦。

自适应解耦在工程上取得了许多成功的应用,文献[6]通过对自回归滑动平均模型参数在线递推辨识出一阶模型后,实现了命糕咖丰辭卜僧幕的自适应动态解耦。

文献[7]将开环解耦*卜融器与广义预测控制结合,提出一种基于分层递阶结构的多模型间接自适应前馈解耦控制器,不仅能提高系统的暂态性能、消除稳态误差、减少计算量’还易于在兀S上实现。

文献[8]提出一种利用受控对象的Z/0数据,在线实时地适应过程特性变化的命亦解藕和褛算法,有效地解决了一大类非线性、强耦合系统的实时动态解耦问题。

但是,自适应解耦本质上要求在线辨识对象模型,导致算法复杂、计算量大,且对过程动态建模和扰动的适应能力差,系统的鲁棒性不强,其应用范围受到一定的限制。

智能解耦控制智能解耦是近年来新兴的解耦控制方法,它在解决非线性系统方面具有独特优势,可以实现线性系统和非线性系统的在线精确解耦°包括:1)神经网络解耦控制理论已经证明,神经网络能够以任意精度逼扼任意解析非线性函数,具有自学习、自适应能力和很强的容错能力,是实现非线性系统控制的有力工具,实践证明,单独的神经网络解耦很难满足系统的要求,需要与其他算法相结合实现解耦控制,其主要形式有以下3种:(1)神经网络前馈自适应解耦控制算法,其思想是将高阶非线性部分的影响视为可测干扰,采用前馈补偿方法加以消除,再借助多变量线性系统的自适应解耦算法实现多变量非线性系统的神经网络自适应解耦控制;(2)利用神经网络逼近高阶项、耦合项和未建模动态,采用广义预测控制的性能指标,实现神经网络广大预测自适应解耦控制;(3)神经网络开环解耦控制,即在多变量非线性系统前加上神经网络解耦器,通过对广义对象的时域响应曲线进行学习训练来消除耦合影响,从而使广义对象成为无耦合或耦合程度较小的系统后,再对解耦后的回路单独设计控制器。

目前,神经网络解耦已经初步取得成果。

文献[9]采用神经网络逆系统方法,成功地实现了磁悬浮开关径向力的动态解耦;文献[10]提出了一种基于神经网络円琳制的、可用于带耦合时延的多变量解耦控制方法,实现了定值跟踪控制;文献[11]针对一类多变量仿射非线性系统,采用动态神经网络进行建模,利用解析法对复合后的伪线性系统进行内模控制,补偿了系统的建模误差,具有良好的闭环鲁棒稳定性。

文献[12]采用神经网络/7莎空制算法,在线整定比例、积分和微分参数’较好地消除了除氧器水位与出口压力之间的耦合影响,实现了对除氧器水位系统的解耦控制。

当然,神经网络还可以与其他方法相结合形成智能解耦方法,如神经网络同遗传算法相结合,将遗传算法用于前向神经网络的连接权系数的学习中,可以克服确法易陷入局部极值的缺陷;神经网络同预测控制相结合,先用神经网络设计补偿环节,再对解耦后的各子系统进行单变量预测函数控制以确定各个控制量;神经网络同内模控制相结合,利用内模原理设计前馈控制器实现神经网络内模解耦控制;以网络同逆系统控制相结合,将非线性多变量系统补偿为SZS0伪线性积分系统等等。

但是,将非线性系统理论与神经网络结合依然比较困难’原因是难以找到通用的解耦判据。

2)模糊解耦控制模糊解耦主要有两大类:直接模糊解耦和间接模糊解耦。

它们都是在经典解耦理论的基础上发展起来的鲁棒解耦方法。

在直接模糊解耦中,需要判断解耦条件。

文献[14]针对非线性系统采用初等变换方法给出了解耦控制的充分条件,但模糊解耦补偿器的解耦和参数是采用经验试凑法离线确定的,难以实现完全解耦;文献[16]从理论上证明了模糊关系系统的串联、反馈解耦补偿器的结构及实现问题中的充要条件,但在具体实现上没有明确说明;文献[17]对其作了改进,提出了一种基于规则描述的多变量系统的模糊解耦算法,大大降低了解耦实现的复杂度。

文献[18]利用多维模糊条件语句的分解定理,引进模糊子集的交叉系数,获取了模糊控制算法的简捷表达式,降低了对计算机内存的要求,缩短了计算时间。

但是直接模糊解耦仍然存在难以解决的问题’那就是需要人工归纳和总结操作经验,建立模糊控制规则表或者模糊信息查询表,在实际中并不可取。

间接模糊解耦是通过对多变量模糊控制规则进行模糊子空间的分解来实现解耦的。

文献[19]引入随机相关因子,利用此类因子构造出多维概率模糊控制器。

文献[20]提出对采用相关因子分解的子空间用一级二维模糊方程来描述,降低了对计算机内存容量的要求,但存在不满足一致性条件的缺陷。

后来有人对此分解方法做了改进,提出了一种满足一致性条件的新合成算子。

文献[21]通过推理模糊控制器输出的上界,引入复合算子、分配算子、聚合算了、隐含算子等概念将模糊规则与广义推理机制相结合,得到了一类统一的多变量模糊方程,避免了经验试凑所作的大量仿真试验。

当然,模糊控制还可与自适应控制结合形成间接解耦控制。

如文献[22]提出一种自学习模糊解耦控制器,将多变量模糊解耦控制和模型参考自学习控制相结合,利用模糊逆模型在线产生和修正模糊解耦控制系统的规则库,并将其应用于航空反动机,取得了较好的控制效果。

模糊控制与多种神经网络结构及算法融合形成模糊神经解耦控制,可以利用神经网络的自学习机制,使模糊控制器也具有自学习、自适应能力。

文献[23]将自组织映射网络与模糊推理结合,通过削弱量化误差以及在设定点附近引入PI补偿器,实现了飞机飞行高度与飞行速度的解耦控制,文献[24]利用变结构理论,将模糊推理中的隶属函数和模糊规则的确定等关键问题归结为神经网络参数和结构的训练,有效解决了感应电动机的解耦问题。

但是,模糊解耦还存在一些问题,如模糊规则中隶属函数的确定、量化因子、比例因子、采样周期、规则系数的最优选择及自动生成等,解耦之后系统的稳定性、可控可观性研究尚未成熟。

系统可解耦性的证明以及解耦算法的稳定性、收敛性的证明也还有待进一步的研究。

其他解耦控制将解耦控制与非线性系统理论结合,可以解决一大类强耦合问题。

文献[25]利用非线性系统的微分几何理论,将%ck变换器模型状态反馈精确线性化后成功的实现了完全解耦;文献[26]利用非线性系统理论实现了大机动弹头再入飞行段的姿态稳定控制。

再如解耦控制与微分几何技术结合,可以解决FT?导弹倾斜转弯时纵向与侧向的强耦合问题以及导弹的大攻角飞行时的气动、力矩耦合问题[27];解耦控制与动态逆技术及带修正因子的模糊控制结合,可实现飞机直接力的动态解耦[28];解耦控制与反馈线性化技术结合,可以解决零动态问题[29]等等。

在工程实际中,鲁棒性问题一直是控制器设计的一个关键问题,鲁棒控制理论与解耦理论相结合可以形成鲁棒解耦控制。

目前,鲁棒解耦控制主要采用日’方法、奇导值理论、厶也方法、代数方法、内模方法以及一些现代智能方法来实现°但控制系统的动态性能和解耦性能之间存在矛盾,怎样进行折中选取最佳解耦控制器是值得关注的问题。

另外,在解耦控制系统中,还有多种解耦方法,如预测解耦、反标架解趨、卡尔曼滤波解耦、滑动模态变结构解耦、能量解耦、块解耦、干扰解耦等等。

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