开题报告ppt..

• 研究手段：本课题的主要内容及设计方案如下： • 首先建立控制系统数学模型，分析经典控制，智能控制等 不同控制算法对时滞系统性能的影响。 • 对过程控制中的执行器和阀门间的非线性，如饱和放大器 和继电器特性等系统本身固有的非线性，用振动线性化的 办法处理。在低速运动控制系统中，利用脉冲调宽系统， 对非线性大时滞系统线性化。 • 在准确分析各控制算法的优缺点的基础上，以PID控制器 为基础，利用MATLAB基于NCD与优化函数结合的非线 性优化PID控制器仿真实验，该设计结构简单，原理清晰， 适应性强和鲁棒性强，适合广泛地运用在工业过程控制中。
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变结构控制的这一优点,己广泛地引起了人们的重视。 非时滞变结构控制系统的研究己形成较完整的理论体系, 而时滞变结构控制理论是一个具有潜力的研究方向。迄今 为止,时滞系统的变结构控制理论的研究仍处于萌芽和兴 起阶段,成果较少,有待于进一步完善。 • 工业生产的大规模化使得工业过程变得更为复杂,大 时滞、不确定性、严重非线性、时变性对工业过程控制系 统的设计提出了更高的要求。对于时滞系统的控制不是单 一的方法就可以完全解决的,开发与设计出各种智能控制 方法或以不同的形式结合在一起,将是解决时滞过程的有 效途径。
课题的研究方法和技术路线
• • • • 熟悉课题及要求，检索有关资料； 提出基本控制方案，撰写开题报告； 用MATLAB对算法进行仿真； 完成组态，并用JX-300X软件编程， 输入计算机，调试； • 完成课题要求。
基 础 条 件
• • • • • MATLAB 软件 PC机 浙大中控DCS 上海齐鑫公司过程控制对象 PC机
模糊算法在时滞系统中的应用大致有以下几个方面:l)模糊 Smith控制控制器,它一般是由Smith预估器解决对象的时 滞问题,模糊控制器控制对象的大惯性环节;2)模糊预估控 制方法,它是在模糊控制的基础上,进行并联模糊补偿。模 糊预估模型是通过一系列有针对性的推导得到的,模糊预 估器得到的增量经过补偿器的作用产生一个补偿校正:3) 模糊自整定方法,它是对模型的某些参数进行模糊整定,以 达到改善系统控制品质。其中较为有名的是CC.Hang提 出的改进smith预估模型,对主反馈通道传递函数中的滤波 时间常数进行模糊整定。该方法具有较强的鲁棒性和较好 的控制性能,但是计算效率不是很高。变结构控制系统对 干扰和系统参数变化具有鲁棒性,这正是鲁棒控制所需要 解决的问题。
三 研究方案
• 研究内容：在研究时滞系统控制算法的基础上，以PID控 制器为基础，设计非线性PID 控制器，研究非线性控制器 的优缺点，寻找性能更好的控制器参数设计。 非线性时滞系统的研究结果相对线性时滞系统来说少 得多，目前尚无一套比较成形的分析和设计理论。将非线 性特征引入控制器设计中,已经得到越来越多理论应用方 面的重视。目前,各种方式合成的非线性控制器包括有模 糊系统，人工神经元网络,以及基于经验式的非线性函数 设定等方法。 • 研究方法：通过研究不同控制算法对时滞系统性能的影响， 设计非线性PID控制器，并利用Matlab软件对算法进行仿 真。 • 关键问题： • 完成相关英文资料翻译；控制算法在MATLAB中的仿真； 在实验室设备中的实际运行；整理资料文档；撰写毕业设 计说明书。
二 本课题的基本内容，预计解决的难题
• 在工业生产过程中，具有时滞特性的被控对象是非常 普遍的，大时滞的存在严重影响了系统的稳定性，导致系 统的超调量变大，调节时间大大加长，甚至出现振荡、发 散，系统的动态品质明显变差，因此时滞对象也是比较难 控制的，尤其是大时滞对象的控制一直是一个难题。在时 滞系统的控制方法分为两大类：1，包括自整定PID控制， Smith 预估控制和大林控制算法在内的经典控制；2，包 括模糊控制，神经网络控制和模糊神经网络控制在内的智 能控制方法。纵观时滞系统的研究和发展，又可分为时域 和频域方法。 • 目前很多控制方法基于经典方法或现代控制理论、 计算庞大复杂，很难在工业中得以真正应用。因此，提出 简单、有效、实用的大时滞过程的控制方法是很有意义的。 • 本课题针对过程控制中的时滞对象展开研究，提出 实用、有效的控制方法。
二、开题报告
开 题 报 告 主 要 内 容
一、本课题的研究意义，国内外研究现状、 水平和发展趋势
二 本课题的基本内容，预计解决的难题
Байду номын сангаас
三、研究方案 四、论文进度安排 五、主要参考文献
一.文献综述与调研报告：（阐述课题研究的现状及发展趋势， 本课题研究的意义和价值、参考文献）
1. 课题研究的现状及发展趋势 • 滞后环节的存在使得整个系统的控制品质变坏甚至引 起闭环系统的不稳定。因此近年来,对时滞系统的控制方 法研究方兴未艾。 • 从50年代以来,时滞控制先后出现了基于模型的方法 和无模型这两大方法。基于模型的方法有Smith预估补偿 控制、最优控制、自适应控制、动态矩阵预报控制、预测 控制、滑模变结构控制、鲁棒控制等。无模型方法有模糊 Smith控制、模糊自适应控制、模糊PID控制、神经网络 控制、专家控制等。其控制方法也已经由传统控制转向智 能控制,或者是二者的结合。
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PID控制是迄今为止应用最广泛的一种控制方法。在 工业过程控制中大多采用PID控制,其优点是原理简单、通 用性强、鲁棒性好。然而PID控制在纯滞后系统中的应用 是有一定限制的,对于滞后较大的系统,常规PID控制往往 显得无能为力。不过PID控制的诸多优点还吸引着许多学 者,探讨将它与其它方法相结合来改善时滞过程的控制效 果。目前主要的方法有:利用开关阶跃响应法来辩识被控 过程的特征参数,再通过整定公式来得到PID参数,该方法 对时滞过程比较适用,并具有一定的鲁棒性;PID控制与模 糊控制相结合形成模糊PID控制器;针对过程参数的不确定 性和多变性设计的自适应和自校正PID控制:随着智能控制 的发展,PID控制也和模糊控制及神经网络相结合,构成的 控制器既具有模糊控制的简单和有效的非线性控制,又具 有神经网络的自学习、自适应能力,还具有PID控制的广泛 性,以此来提高控制系统的性能;模仿人的智能思想学习得 到仿人智能积分控制器、仿人比例控制器等。
四、论文进度安排
• 起讫日期 • 2.18－3.2 • 3.3－3.16 题报告。 • 3.17－4.13 • 4.21－4.27 • 4.14－5.18 • 5.19－5.25 • 5.26－6.1 和验收。 • 6.2－6.8 工作内容 查阅中外参考文献，翻译一份英文资料。 消化吸收参考文献及资料，撰写毕业设计开 进行控制算法仿真研究工作。 毕业设计中期检查。 进行实验研究工作。 撰写毕业论文（设计说明书）。 修改完善毕业论文，进行毕业设计成果演示 准备和进行毕业论文答辩。
• 2.本课题的研究的意义和价值 • 在工业生产过程中，不同程度地存在着时滞，而具有 时滞的过程是较难被控制的。由于纯延迟的存在，使得被 调量不能及时反映出系统己经发生的变化，即使测量信号 到达调节器，调节器立即作出反应，也需要经过纯延迟时 间以后，才会影响到被调量，使之受到控制。因此，这样 的过程必然会有较明显的超调量和需要较长的调节时间。 所以，具有纯延迟的过程被公认为是较难控制的过程，其 难控程度将随着纯延迟公占整个过程动态的比率的增加而 增加。 • 典型的工业过程的传递函数通常采用一阶惯性环节加 纯延迟作为其数学模型。PID控制，Smith预估算法，预 测控制是在时滞系统整定过程中用的比较多的三种方法。 PID控制是生命力最强的基本控制方式，具有结构简单， 原理清晰，适应性强和鲁棒性强的优点而成为工业控制中 最广泛应用的基本控制方式之一。
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神经网络具有自组织和自学习的特点,它可以任意精 度逼近非线性函数,可进行在线和离线学习,容错性比较强; 它不需要复杂的控制结构,也不需要精确的数学模型,其简 单有效的特点适合工业应用。在时滞系统中的应用,神经 网络主要用于辨识和控制。在辨识方面,用于辩识系统的 参数和滞后时间:在控制方面,主要有模型参考自适应控制 和预测控制。另外,神经网络也和Smith控制结合对时滞系 统进行控制,该方法也较有效。模糊控制是一种基于专家 规则的智能控制方法,它无需知道系统精确的数学模型,只 需要现场操作人员的经验和操作数据。模糊算法对于时滞 系统比较适用,它是处理时滞系统中难以定量化环节和不 确定性的有效手段。
五、主要参考文献
• • • • • • • • • • • [1]王树青.工业过程控制工程[M].化学工业出版社,2003:185-193. [2] 金以慧,过程控制[M].北京:清华大学出版社,1993,136-145. [3] 孙峻,徐德民.时滞对象的自适应Smith广义预测控制[J].统工程与电子技术,2002,24(11):53-56. [4] 魏巍.MATLAB控制工程工具箱技术手册[M].北京:国防工业出版社，2004. [5] 李少远,王景成.智能控制[M]. 北京:机械工业出版社,2005 [6] 刘叔军,盖晓华,樊京.MATLAB 7.0控制系统应用与实例[M].北京:机械工业出版社,2005 [7] 易继铠,侯媛彬. 智能控制技术[M]. 北京:北京工业大学出版社,1999 [8] 程武山.智能控制理论与应用[M]. 上海:上海交通大学出版社,2006 [9] 闻新,周露,李东江.MATLAB模糊逻辑工具箱的分析与应用[M].北京:科学出版社,2001 [10] 李国勇.智能控制及其MATLAB实现[M]. 北京:电子工业出版社,2005 [11] Yau-Tarng Juang, Yun-Tien Chang and Chih-Peng Huang. Design of fuzzy PID controllers using modified triangular membership functions[J]. Information Sciences, 2008,178(5): 1325-1333 [12] 刘金琨.先进PID控制MATALB仿真(第二版)[M].北京:电子工业出版社,2004 [13] 鲁建梁,张广福.PID 智能模糊自整定控制器在SG水位控制中的应用[J]. 船海工 程,2007,36(4):131-133 [14] 杨马英.大时滞过程的预测控制[J].2000,17(1):143-146. [15]韩平.非线性PID控制器的参数自整定[D].陕西：西安电子科技大学，2011.