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時變大時滯對象的自適應(yīng)智能導(dǎo)引控制

發(fā)布時間:2024-02-15 00:25
  工業(yè)現(xiàn)場的許多控制過程中存在著時變大時滯現(xiàn)象,針對這類對象的控制通常需要進行在線辨識,但要求控制器具有較高的實時數(shù)據(jù)處理能力。此外,在實驗室環(huán)境下設(shè)計時變時滯實驗平臺來模擬實際的工業(yè)現(xiàn)場,有助于輔助控制算法的設(shè)計以及控制器的調(diào)試。為此主要開展了以下工作:1.針對時變大時滯對象的大時滯問題進行研究。分別采用參數(shù)圖解法和赫爾維茲判據(jù)求解有、無時滯對象的PID參數(shù)穩(wěn)定域,從穩(wěn)定域角度量化時滯對象的控制難度。進而分析大時滯對象的控制難點,為彌補經(jīng)典控制方案——Smith預(yù)估的不足,提出一種三段式控制方案,并借鑒自抗擾控制的思想,設(shè)計了在模型失配和參數(shù)失調(diào)下可進行動態(tài)補償?shù)闹悄軐?dǎo)引控制算法。經(jīng)過與Smith預(yù)估算法的仿真對比。結(jié)果表明,該算法的適用場合,模型失配程度更大,參數(shù)域更廣,且允許時滯位于反饋回路。2.研究時變與大時滯并存的對象的控制問題。時變將導(dǎo)致模型失配,鑒于智能導(dǎo)引控制算法允許模型失配程度較大,提出一種基于該算法的多模態(tài)自適應(yīng)控制方案。根據(jù)被控對象的慢時變特征所導(dǎo)致的對象參數(shù)幅值變化的不同,動態(tài)識別并采用不同的控制策略。小幅值時變依靠算法的魯棒性,中等幅值時變則自整定控制器參數(shù),大...

【文章頁數(shù)】:78 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖2.7爐溫分段控制思想??Fig.?2.7?The?idea?of?temperature?subsection?control??

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圖2.10大偏差區(qū)模型回路速度控制框圖??Fig.?2.10?Speed?control?block?diagram?of?model?circuit?in?large?deviation?area??

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?大連海事大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士學(xué)位論文???


圖2.12實際被控對象回路結(jié)構(gòu)框圖??Fig.?2.12?Circuit?structure?diagram?of?actual?controlled?object??-17?-??

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〇?1〇〇?200?300?400?500?600?700?800?900?1000??time/s??圖2.11大偏差區(qū)模型回路速度控制效果圖??Fig.?2.11?Effect?diagram?of?model?loop?speed?control?in?large?devi....


圖2.14智能導(dǎo)引控制算法Simulink仿真程序??Fig.?2.14?Simulink?program?of?intelligent?guidance?control?algorithm??

圖2.14智能導(dǎo)引控制算法Simulink仿真程序??Fig.?2.14?Simulink?program?of?intelligent?guidance?control?algorithm??

到穩(wěn)態(tài)區(qū)。控制量??實現(xiàn)第二次降速,以小于1/2的速度6繼續(xù)緩慢上升并達到所需控制量的終值i/t00。在穩(wěn)??態(tài)區(qū),由于系統(tǒng)控制量升速緩慢,實際效果值/V?jǐn)?shù)值上升緩慢,對象測量值&升速仍較??快從而迅速接近P/。此時以對象測量值乍為反饋相當(dāng)于近似的提取到控制量的實際效??果值P/....



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