稳定非线性解耦控制的实现
工业生产解耦控制方法分析研究
工业生产解耦控制方法分析研究工业生产解耦控制方法分析研究近年来,随着工业生产的不断发展和技术水平的提高,工业控制已经成为了实现生产自动化和生产效率提高的重要手段之一。
然而,由于工业系统的复杂性和多变性,怎样提高控制策略的有效性和稳定性成为了研究者们共同关注和追求的目标。
在此背景下,工业生产解耦控制方法逐渐引起了人们的关注和研究。
工业生产解耦控制,顾名思义,就是将生产控制中的相互之间存在耦合关系的单元分离开来,避免单元之间的影响,从而提高控制精度和系统稳定性。
下面,我将从解耦控制方法的原理分析、分类、应用实例和趋势发展等多个方面进行介绍。
一、解耦控制方法的原理分析在工业系统中,单元之间会存在各种各样的相互之间的耦合关系。
这种耦合关系会导致单元之间的相互影响,从而影响整个系统的稳定性和控制精度。
为了解决这个问题,解耦控制技术应运而生。
解耦控制方法的核心思路是:通过控制算法来分离单元之间的相互影响,使得各个单元之间达到独立控制的目的。
具体实现方法主要有:经典控制策略、模型预测控制、滑模控制、自适应控制等不同方法。
二、解耦控制方法的分类根据解耦控制方法的实现方式不同,可以将它分为传统解耦和非传统解耦两类。
1.传统解耦传统解耦主要是通过各种各样的数学算法进行实现的。
其中比较流行的算法有:最小值反馈控制、分步式控制、减振控制、逆向模型控制、广义预测控制等。
最小值反馈控制(MFC)是一种解耦技术,它是通过建立数学模型来实现解耦。
该方法是根据模型的最小阻尼特性来实现控制器的设计。
控制器的最终目标是实现改变阻尼的措施来避免单元之间的相互影响,从而实现解耦效果的目标。
另一种传统解耦方法是分步式控制,它是通过将系统分解成独立的子系统和控制器块来实现的.这种方法可以极大地降低耦合度,从而提高了系统的控制效果。
2.非传统解耦非传统解耦更注重实用和效果方面,可以说是一种直接实现的方式。
主要包括模型参考自适应控制、容错控制和智能控制等。
CCM Buck-Boost变换器非线性PID最优控制
CCM Buck-Boost变换器非线性PID最优控制兰志勇;陈礼俊;焦石;李理;王波【摘要】为改善Buck-Boost变换器非线性系统的静态动态性能,本文将微分几何的非线性最优控制策略与传统PID结合,设计了一种针对Buck-Boost变换器输出电压进行调节的非线性PID最优控制器.控制器由两部分构成:①输出电压PI反馈控制,保证输出电压准确跟随期望电压;②系统状态反馈精确线性化最优控制,实现系统最优可控.该控制器保留了PID控制的优点,结构简单,易于实现.同时,引入了输出电压的非线性积分,有效的缩短过渡过程,提高稳态精度,增强了系统对参数变化的鲁棒性.实验波形对比分析显示,与传统PI控制方法相比,基于非线性PID最优控制策略的系统启动性能优越,稳态误差小,且对输入电压扰动和负载扰动均表现出更强的鲁棒性.【期刊名称】《电气技术》【年(卷),期】2018(019)003【总页数】5页(P55-59)【关键词】Buck-Boost变换器;非线性;PID;最优控制;精确线性化【作者】兰志勇;陈礼俊;焦石;李理;王波【作者单位】湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭 411105;湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭 411105;湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭 411105;湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭 411105;湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭 411105【正文语种】中文功率开关变换器是一类典型的通过控制其开关管开通与关断来实现电压变换的非线性系统[1-2]。
由于其非线性特性,线性控制理论在此类系统中的应用具有较大的局限性,例如:系统动态响应与控制精度,因此线性控制理论不适用于开关变换器的分析与设计。
研究新型非线性控制技术,从根本上解决线性控制理论在功率开关变换器上的不足十分重要[2-3]。
近 30年来非线性控制理论在应用研究领域取得了很大的进展,尤其以微分几何为工具发展起来的精确线性化方法受到了普遍重视[1-3]。
感应电机调速系统非线性自适应解耦控制
40 0 ) 50 4
要 :针对感应 电机由于其变量非线 性耦合 、电机参 变性导致交 流调速控 制复 杂 ,提 出了一种基 于微分 几何理
论 的非线性 自适应解耦控 制方法 。将 自适 应策略与输 入输 出解耦控制相结 合 ,通过定义选 择适 当的 La uo yp nv函数 来保 证整 个系统的稳定性 ,进 而导 出系统控 制律及参 数 自适 应律 。系 统可在 电机 参数 变化 和负载 扰动 的情况 下 , 渐近跟踪参 考模型给 出的转 速和磁链信号 .仿真结 果证实 了该方 法的有效性 。 关键词 :感应 电动机 ;非线性控制 ;解耦控制 ;自适应控制
L U n I Ga g, LIHu - a de, YANG in L— a
(nom t nE gne n col nvrt o i c a d Tcnl y I r ai n ie i Sh o,U i sy fS e e n eh o g f o rg e i c n o
(工业过程控制)10.解耦控制
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
基于滑模变结构的陀螺稳定平台非线性解耦控制
轴陀螺稳 定平 台框架 间的非线性耦 合特性 , 建立 了系统 的动力 学模型 。利 用非线性 微分几 何方法 对系统 进行 了输 入输 出解 耦 控制设 计 , 结合模 型跟 踪滑模变结构控制方 法消除了 系统解耦控 制 中的非线性扰 动因素。针对滑模控制 中的抖 动问题 , 设计 了 带有 边界层的积分滑模控制器 , 有效减弱 了控制器的抖振现象 , 提高 了系统解耦精 度 。在某型号 电视 导引头稳定平 台系统 中测 试表 明了该解 耦控制方法 的有效 性和可行性 。同 PD方法和不带边界 层 的滑 模控制方 法相 比较 , I 该解耦 方法 的解 耦效果 明显
基 于 滑 模 变 结 构 的 陀 螺 稳 定 平 台 非 线 性 解 耦 控 制
杨 蒲 ,李 奇
( 东南大学 自动化研究所 摘 南京 209 ) 10 6
要 : 了消 除陀螺稳 定平台系统 中各框架 间的非线性耦合 影响 , 计 了一种滑 模非线 性解耦 控 制算法 。分 析 了高精度 三 为 设
优于其他两种方法 。
关键词 : 稳定平 台 ; 解耦 ;滑模控制
中 图分 类 号 : P 7 T 23 文献标识码 : A 国 家 标 准 学 科分 类 代 码 : 1 50
No i e r de o ln o r lo y o s a lz d t n a l s d nln a c up i g c nt o f g r t bii e ur t b e ba e o ldi g m o e v r a l t uc u e n si n d a i b e sr t r
t r t l f V g i a c e d s o h f c ie e sa d f a i i t ft e d c u l g c n r lmeh d C mp r d u a e o T u d n e h a h w te e f t n s n e s l y o e o p i o t to . o a e n b a e v b i h n o
混合磁路电动机的非线性解耦控制
混合磁路电动机的非线性解耦控制
混合磁路电动机(BLDC)是将传统无刷直流电动机(BRUSHLESS
DC MOTOR)中的磁轭替换成磁路的一种新型电动机,具有高效率、高
功率密度、低电流浪涌和结构简单等特性,在机器人、风能发电系统、航天行星驱动装置、新能源汽车等领域得到广泛应用。
然而,由于BLDC电动机具有多个非线性的系统过程,因此控制难度大,计算成本
高等问题,阻碍了BLDC电动机充分发挥其动力以及控制性能的实现,
也限制了BLDC电动机的应用范围。
为解决上述问题,一个可行的方案是对BLDC电动机进行非线性解
耦控制,即将电动机的速度控制和位置控制之间的耦合关系分解为独
立的控制,以降低控制复杂度、提高效率。
首先,基于模型解耦技术,采用面向速度控制的零状态反馈控制
系统,使BLDC电动机满足速度控制要求,从而减少对速度和位置控制
之间耦合关系的影响,使得总控制系统更稳定、可靠。
其次,基于地址空间解耦技术,采用状态估计技术估计BLDC电动
机的位置信息,将位置控制和速度控制分开控制,使系统的控制参数
更加稳定,也能减少对系统性能参数的影响。
最后,基于时间解耦技术,采用内环速度控制和外环位置控制,
控制系统实现规律性和稳定性,实现电动机的精确控制,使得电动机
的转矩输出准确、稳定。
总之,非线性解耦控制是一种有效的方法,可以有效改善BLDC电
动机的控制性能,使得BLDC电动机的应用范围得以扩大,同时也为电
动机工程带来可观的收益。
有源电力滤波器及其控制方法
的缺点 ,可使川一个误差 比例控制环 馈线性化方程 ,进而得出A F P 有功 电 与传统的控制方式和最优控制策 节来提高计算速度 ,以加快系统 的动 流和无功电流的解耦控制策略 ,该控 略相 比,自适应控制 的最大优势是能 态 响 应 。 制策 略能较好地实现有源电力滤波器
图3 有源滤波器结构框 图
于一些谐 波特征 比较 明 的负载 ,采
用这种方法可以提高计算速度 ,提高 压 ,再经指令运箅 电路就可以得出补
自适 应 系统大 致可 分为 增益 白 补偿性能。类似于MRA 模式 ,内模 C
偿电流的指令信 号。浚信号经控制器 适 应 控 制 、模 型 参 考 自适 应 控 制
维普资讯
APP CATl II 0NS
嗣阖回
摘 要: 分析7有源
控制 非线性 解耦 控 制 、滑 动模控 制、无源性 控 制 、模糊控 制 、 能控 制 和 DS 智 P
器件在有源电力滤波嚣中的应用
关 键 词:有源 电 力 滤波 器 ;补偿 ;控 制 方法
w 呲( nEC e 20 . 电 手元 嚣 件 主 】 7 H i“ Dnt 0ຫໍສະໝຸດ 63 } j 7维普资讯
APPLI CATI NS o
几次凿波或高次谐波 ,所以并不能完 拿消除负载电流 中存在的多次谐波 , 因此必将影t A F I P 的补偿性能。而对  ̄
f
等
圈 2 有源滤 波器的 波形 图
波 分 量补偿 控制 电路 、脉宽 搁{ 制
(WM) P 逆变 器 、带直 流电抗 器的 卣流
sn ;, 为基 波无 功 电流 ,,sn iwt I 1 i
电源 、有变 压 器的输 {部 分 等 l ¨ 吲3
一种新的MIMO非线性系统动态解耦控制方法_段翀
1. 2. 2. 2 算法收敛性、 稳定性以及步长自适应调整 分析 取李雅普诺 夫函数为 E ( k ) = 到: 1 2 e ( k ) , 则可得 2 ( 11)
T
( 1) ( 2) ( 3) ( 4) ( 5)
1 2 2 $ E ( k ) = 2 ( e( k + 1) - e( k ) ) e ( k + 1) = e ( k ) + $ e( k ) = e( k ) + 由梯度下降法的原理可知 : 9 e( k ) 9 y( k) $W = - Ge( k ) = - Ge( k ) 9W 9W 结合式( 11) ~式 ( 13) 可得 : e ( k + 1) = e ( k ) + e ( k ) 1- G 9 e( k ) 9W
K [ 17]
图 1 解耦控制系统的结构图
( 1) 两个 PID 控制器采用神经网络 PID 调节规 律 , 根据输出 y 1 , y 2 与各自给定输入 R 1, R 2 之间的差 值以及各自解耦辨识器反馈的灵敏度信息调整相应 PID 控制器的输出 u 1, u 2, 同时实现 PID 控制器参数 的自整定。 ( 2) 回归小波解耦辨识器则利用回归小波网络 的非线性动态映射能力 , 对耦合系统完成在线准确 建模以及灵敏度信息的回馈, 通过学习算法与控制 器共同作用完成对指定通道的准确跟踪, 从而实现 对整个系统的实时解耦操作。 1. 1 回归小波网络 回归小波神经网络的结构如图 2 所示 , 设输入 层有K 个节点 , 输入向量为x = [ x 1, x 2, … , x K ] , 隐层 有 H 个节点, W Iij 表示输入层第 i 个节点到隐层第 j 个节点的连接 , W j 表示隐层第 j 个节点至输出层的 连 接 权, W D j 表示 隐层输出到 递归层的 连接权 值。 1. 2 解耦机理及改进算法 多层回归小波网络是由小波基函数组成的反馈
光电稳定跟踪装置框架间非线性解耦
光 电稳 定跟 踪 装 置框 架 间非线 性解 耦 木
王 晓丽 段 春 霞 周 阳2
(. 阳理工学院电气工程与 自动化系,洛 阳 4 12 ; . 1洛 7 0 3 2 同济大学 电子与信息工程学院, 上海 20 9) 00 2 摘 要:针对光电稳定跟踪装置框架运动在非正交位置时存在的耦合现象影响稳定跟踪精度 的问题, 建立并分析框架 问非
e ta e mer todi s d f rd c u ln h r me r ss se Exp rme t l e u t h w h t wh n ted v c n ilg o tyme h su e o e o p i g tefa wo k y t m. ei n a s lss o t a : e e ie r h
Ab ta t o h a wok fL g t fsg t L )s bl e e ieh sac u l gp e o n n wh n rn sr c:F rtef me r so ih ih ( OS t iz d d vc a o pi h n me o e u s r o a i n
Lu oya 71 23, ng 4 0 Chi ; na
2 S h o f l t nc n fr t nE gn e n , o  ̄i iesy S ag a 2 0 9 , hn ) . co l e r i a dI oma o n ier g T n v ri , hn hi 00 2 C ia oE co s n i i Un t
关 键 词 :视 轴稳 定 ; 系统 建模 ;非 线 性 解 耦 ;微 分 几 何 中图 分 类 号 : P 7 T 23 文献标识码: A 国家 标 准 学科 分类 代 码 : l. 508 O
一种新的MIMO非线性系统动态解耦控制方法
r s c i e y. e pe tv l The de o lng i e ii r i ntfe h I O nl a ys e a d f e c up i d ntfe de ii s t e M M no i r s t m n e dba k t e s nstv t ne c h e ii iy
Ab t a t: no e yn m i e oup i o r t o o I O nln a y t m s d on r c r nt s r c A v ld a c d c lng c ntolme h d f r M M no i e rs s e ba e e ur e
a d a j ss t e y t m c iey e e i d r m v ltt a so m’b ig c n titv n lc u n ,t n d u t h s se a tv l .B n f e fo wa ee r n f r t en o s r ie a d fu t a t i c
文 章编 号 : 0 2 0 4 2 0 ) 8 0 4 — 5 1 0 — 6 0( 0 6 0 — 0 8 0
一
种新 的 MI MO 非线 性 系统动 态解 耦 控 制 方 法
段 种 , 寿 生 , 询 楷 谢 尉
( 军 工 程 大 学 工 程 学 院 , 西 西 安 7 0 3 ) 空 陕 10 8
s ows e c le tt mpo a - r qu n y l a ia i op r y, h x eln e r lf e e c oc lz ton pr e t whie i p s s e uc rt s p l t os e s ss h me isa owe f b lt r ula iiy o ma i n lne s s e f pp ng on i ar y t ms,c pt i t e yn m i be a or t e y t m e t hu a urng h d a c h vi of h s s e c ,t s,t s hi ne wo k t r c v r s qu c y wih h g r cson a d g d r bu t e s on e ge ikl t i h p e ii n oo o s n s .
强制循环蒸发器的非线性解耦控制
摘 要 :强 制 循 环 蒸 发 器 是 一 个 多 输 人 多输 出 的且 回 路 间存 在 着 较 强 耦 合 的 强 非 线 性 的 复 杂 化 工 过 程 。针 对 单 纯
的 采 用 常 规 控 制 方 法 很 难 满 足 实 际 的工 业 要 求 的 问 题 ,在 深 入 研 究 上 述 过 程 的 动 态 特 性 的 基 础 上 ,根 据 模 型 的 结 构 特 点 ,采 用 全 局 输 入 输 出反 馈 线 性 化 的方 法 实 现 了 其 解 耦 控 制 ,并 证 明 了 系 统 的零 动 态 稳 定 性 。通 过 仿 真
a c h i e v e d b y us i ng t h e g l ob a l i np ut a nd o u t pu t f e e db a c k l i ne a r i z a t i o n c on t r o l t e c hno l o gy a nd z e r o — d yn a mi c
Ch i n a} S t a t e Ke y La b o r a t o r y o f S y n t h e t i c a l Au t o ma t i o n fo r Pr o c e s s I n d u s t r i e s,
No r t he as t e r n Uni v e r s i t y ,She n yan g 1 1 0 0 04,Li ao ni n g ,Chi na)
W ANG Yo n g g a n g , Li Hai b o , CH AI Ti a n y o u
( Sc h o o l o f I n fo r ma t i o n a n d El e c t r o n i c En g i n e e r i n g,S h e n y a n gAg r i c u l t u r a l Un i v e r s i t y,S h e n y a n g 1 1 0 8 6 6 ,Li a o n i n g,
混合磁路电动机的非线性解耦控制
A s at I r t a oe t no yr xit np r aet ant ycrnu oo ( P M) ati — bt c: npa i l pr i f b dea o em nn m g e snhoos t H MS , r r cc ao h i ti m r hd
控制 在 实际控 制 中更 易 于 实 现 , 控 制 律 简 化 的 方 对 法 已经 提出并得到应 用 . J而非线性 解耦 线性 化在感
应 电动机调速控制应 用 中已取得 了满意 的效果 .
1 混合 励 磁 电动机 的 数 学 模 型
1 1 旋转 坐 标 下的数 学模 型 .
od rfr to s mo ee n e h o d t n t a h d i o a x i n u r n ssa l r e omain i d ld u d rt e c n ii h tt e a dt n e ct g c re ti tbe.Usn i ee t l o i l i ig d f r ni f a
摘 要 : 据 混 合 磁 路 电 动 机 运行 的 实 际 情 况 , 立 了附 加 励 磁 电 流稳 定 下 的 三 阶 模 型 . 根 建 采用 非 线 性 系 统 的 微 分 几 何
方法 , 实现混合磁路 电动机的解耦控制 和完全线 性化 . 过仿真验证 , 于非线性解耦控 制的 混合磁路 电动机 控制 通 基
当混合 励 磁 电动 机的定 子 由电压 型 S WM 逆变 P
收稿 日期 :0 50.0 基 金项目: 20—53 国家 自然科学基金资助项 目(0 300 . 537 3 )
以达 到 良好 的性 能 .
线性化是该类 电动机控制具有探索 意义 的研究 问
非线性解耦控制在无人机中的应用_曾加
546
清 华 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版)
2005, 45( 4)
Dk , 定义系统 : 2 A: 于是可得 u = D a ( z a - ha ) .
- 1
x= f ( x) +
õ
m
∑g ( x) u ,
i i i= 1
1 cos x 2 m ( 2) 1 sin x 2 mx 1 1 2 mx 1 sin x -
ISSN 1000-0054 清华大学学报 ( 自然科学版 ) 2005 年 第 45 卷 第 4 期 CN 11-2223/ N J T singh ua U n iv ( Sci & Tech ) , 2005, V o l. 45, N o . 4
29/ 36 545-548
非线性解耦控制在无人机中的应用
õ y 1
构成采用状态反馈与动态补偿的解耦控制律 , 从而 将原系统补偿成为标准的积分型解耦系统 ( 伪线性 系统[ 7] ) 。对于积分型解耦系统 , 则可进一步按线性 系统理论的方法进行综合。
z1 =
z1 d1 = z
õ
y2 y3 + y2
õ
õ
=
h 1( x ) x5
+
D 11 ( x) 0
u.
h22 + D2 u, h23
( 9)
其中 : 1 2 h21 = - m ( Z 0 + Z 1x 2 + mg sin x 3 ) , 1 h22 = x 5 - mx 1 ( L 0 + L 1x 2 - m g cos x 3 ) , h23 = 1 M 0 + M1x 2 + ( M 2 + M3) x 5 Jz M3 ( L 0 + L 1 x 2 - mg cos x 3) . mx 1
神经网络在感应电动机调速系统中的应用研究
性和鲁棒性 , 成为 电动机调速控制 中的主流算法 。但是神 经
. .— —
2 3 .— 0 . . —
网络存在许 多不 足 , 对线 性 系统 的控 制 易 出现 过拟合 现 如
象 。
其 中, 表示 电机系统的转动惯量 。 . , 通过将上述式 ( )和式 ( )表示 为状态空 间方程 , 3 4 就可 以获得 感应 电机 调速 系统 5阶 非线 性模 型 , 在实 际应用 而 中, 变频器 的时滞后 可 以忽 略不计 , 以感 应 电机 5阶非线 所
尺 + d t
=
’
+ : 。
() 6
Rrr + d 一 ( i  ̄ t c J
= o
.
其 中 , 示 电阻 ,表 示 电 流 , 和 分 别表 示 磁 链 和 电 R表 i
对感应 电动机 模 型 的可逆 性进 行分 析 , 化成 如 下形 转
式 :
现高 动态 性 能 的 转 速 和 磁 链 控 制 较 难 , 以 感 应 电 动 机 调 速 所
数难 以测量 , 且具 有时变 性 , 因而通 过传 统数 学方法 很难 找 到合适 的描述模 型 , 以控制 性能 相 当的差 J 所 。后来 , 些 一
学者将微 分几何控制理论应用到感应 电动机控制领 域 , 动 从
逆 系 统 方 法 和 非 线 性 映 射 的 逼 近 能 力 优 异 神 经 网 络 对 相 结
儿 e M(
一
合, 发挥两者 之长 , 出一种 混合 的非 线 性解 耦控 制 方 法。 提
= 一 一
该 方法构造出物理可实 现 的神经 网络逆 系统感 应 电动调速 控制器 , 并探讨其有效性 和优越性 。
工业生产解耦控制方法分析
工业生产解耦控制方法分析汇报人:2023-12-20•引言•工业生产解耦控制方法概述•工业生产解耦控制方法应用案例目录•工业生产解耦控制方法改进与优化•工业生产解耦控制方法实施效果评估与展望01引言随着工业生产的不断发展,对生产过程的控制要求越来越高。
解耦控制方法作为一种有效的控制策略,能够提高工业生产过程的稳定性和效率,降低能耗和污染,具有重要的应用价值。
工业生产解耦控制方法的意义在工业生产过程中,各个工艺环节之间往往存在耦合关系,导致控制难度增加。
为了解决这一问题,研究者们提出了各种解耦控制方法,通过对工艺环节的解耦处理,实现对生产过程的精确控制。
工业生产解耦控制方法的背景背景与意义国内外研究现状国内研究现状近年来,国内研究者们在解耦控制方法方面取得了重要进展。
例如,一些研究者提出了基于模型预测控制的解耦控制方法,通过建立数学模型对生产过程进行预测和控制。
此外,还有一些研究者将人工智能技术应用于解耦控制方法中,提高了控制精度和效率。
国外研究现状在国外,研究者们也对解耦控制方法进行了广泛的研究。
例如,一些研究者提出了基于自适应控制的解耦控制方法,通过对工艺环节的在线调整实现解耦。
此外,还有一些研究者将鲁棒控制理论应用于解耦控制方法中,提高了系统的抗干扰能力。
02工业生产解耦控制方法概述解耦控制概念及原理解耦控制是一种通过消除或减小系统各部分之间的耦合关系,使系统各部分之间的作用相互独立,从而提高系统控制性能的方法。
解耦控制原理通过设计合理的控制器,使得系统各部分之间的耦合关系得到消除或减小,从而使系统各部分之间的作用相互独立,达到提高系统控制性能的目的。
通过设计合理的PID控制器,使得系统各部分之间的耦合关系得到消除或减小,从而实现解耦控制。
PID解耦控制通过设计状态反馈控制器,使得系统各部分之间的耦合关系得到消除或减小,从而实现解耦控制。
状态反馈解耦控制通过设计输出反馈控制器,使得系统各部分之间的耦合关系得到消除或减小,从而实现解耦控制。
第8、9、10章非线性、纯滞后、解耦控制系统
GA
u 输出
教学进程
8.2 非线性过程的非线性控制
有些非线性特性严重的过程,必须采用非线性控制
8.2.1 pH控制的非线性控制
典型的非线性过程 P195 图8-9 在PH值为7附近非线性畸 变严重,斜率非常大,普通PID控制器难于控制
pH控制在工业应用很多,如污水处理过程
11 10 9 8
pH 7
u c
图8-19 使用模型的开关控制
教学进程
8.3.2 Bang-Bang 控制 属于一种最优控制,时间最优控制,可以通过最优控制理 论进行推导 关键:开关时间的计算 (1)手动Bang-Bang控制 操作人员根据开关时间计算公式求出切换时间,手动 控制阀门
教学进程
8.3.2 Bang-Bang 控制
缺点:产生不衰减的振荡环
8.3.1 位式控制的改进及其发展 (1)一般的改善方法 合理选择中间区,或采用多位式控制,以减小振荡的 幅值。
教学进程
8.3.1 位式控制的改进及其发展
(2)控制作用的改进
脉冲宽度调制(PWM),输出变成一系列的方波,方波 宽度受输入偏差的调制,提高方波变化的频率,接近连续 控制,可消除振荡。
运算单元 执行装置
过程
逻辑单元
教学进程
8.1.2 线性过程的其它非线性控制
VSS采用计算机实现容易,简单的可以采用仪表的一 些计算单元完成
P193 图8-5 一个简单的变结构控制器
对于高阶系统的控制效果好于一般PID控制器
K1
(•)2
√(•)
输入偏差
ė
S
K2
(•)2
eP
TP
+1 -1
Ti /s
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