摘要：基于多变量解耦控制技术,提出了一种工业过程运行的层次控制方法,用于实现表征过程整体运行性能的工艺指标.底层回路控制系统采用多回路PI/PID控制技术进行设计,用于将关键工艺参数控制在给定的工作点.针对由被控过程和底层回路控制系统构成的广义对象,采用扩展的单位反馈解耦方法设计上层回路设定控制器.该回路设定控制器能够克服系统具有的多变量耦合和不确定干扰影响,根据期望的工艺指标,对底层控制器的设定值进行在线调整.磨矿过程运行控制系统设计实例验证了所提方法的有效性.

摘要：引言:多变量系统解耦设计在控制领域发展初期就已经初步形成,在实际工程中,被控过程大多建立的是多变量模型。系统各个变量之间或各个回路之间往往存在着耦合,且这些系统变量均存在不确定性,即部分参数是时变或者未知,也存在未知的随机干扰等,使得单回路控制器设计方法不能满足要求,因此实现各个环节之间的解耦对复杂多变量的过程具有十分重要的意义。如文献中涉及的发酵过程控制,微生物发酵过程是具有时变、非线性、不确定等特性的复杂多输入多输出耦合系统。发酵过程中涉及到微生物的生长繁殖过程,机理建模十分困难。现有的发酵过程控制主要是采用定值控制、伺服控制、PID控制等常规控制方法,对发酵过程中的参数的观测,熟悉的操作人员可以通过经验进行辨识,若操作不当,甚至可使整个发酵罐报废,造成严重的经济损失。过程的复杂多变、模型的不确定甚至未知及各种随机干扰问题,工业过程对解耦设计要求越来越高,导致解耦设计难度也越来越大。因此,将多变量系统解耦成为多个单变量子系统进行控制已成为控制理论与控制工程领域研究的一个热点问题。

摘要：针对工业过程中常见的多变量时滞输入输出系统,基于常规PID控制和Smith补偿控制算法在处理大时滞、强耦合、多变量、不确定性对象的控制时效果不好的情况,提出了一种多变量解耦控制器的设计方法,该方法以控制器或者补偿器来消除系统各输入输出间的相互耦合和关联,是解决多变量控制问题的有效工具。用该方法针对多变量强耦合的啤酒发酵温度控制系统进行了设计和仿真研究,仿真结果证明了该方法的有效性。

摘要：提出一种dq坐标系下静止无功发生器的自抗扰解耦控制方法。首先针对静止无功发生器(static var generator,SVG)非线性、强耦合的特点,建立并设计基于自抗扰技术的多变量解耦控制系统。其次,为克服一般控制算法难以解决的高频振荡和滤波效果差的问题,设计最速控制综合函数作为跟踪微分器。另外设计自抗扰线性和非线性两种控制器,并与PI控制算法进行比较,通过Matlab仿真和样机实验,验证了所设计的基于非线性自抗扰技术的多变量解耦控制算法可实现SVG输出电流在dq轴下的解耦,使系统具有较快的动态响应和较强的鲁棒性及抗干扰性,尤其具有单参数调节和无超调的优良性能。

摘要：针对多输入、多输出耦合对象,研究基于BP神经网络的解耦控制,提出采用训练好的神经网络解耦器和神经网络调节器结合,对系统进行解耦控制的方法。通过对2输入2输出耦合对象进行计算机仿真结果表明,解耦控制效果很好。

摘要：针对多变量非线性系统提出了一种带约束输入的广义预测解耦控制算法:首先对多变量非线性系统建立T-S模糊模型,然后在每个采样点对系统进行局部动态线性化,将得到的系统线性化模型进行对角解耦,然后对其设计带输入约束的GPC算法.该算法充分考虑了控制输入及其增量受约束的情况,而且不必求Dio-phantine方程,减小了计算量,且削弱了变量之间的耦合程度.最后的仿真结果说明了该算法对多变量非线性系统的有效性.

摘要：针对电厂球磨机中储式制粉系统的严重耦合性,为了提高系统的整体控制性能,提出采用多变量非线性系统模糊神经网络自适应解耦控制算法,设计模糊神经网络解耦补偿器。将来自其他通道的耦合影响视为可测干扰进行补偿,使得由模糊神经网络解耦补偿器与球磨机组成的广义系统近似为无耦合系统。仿真结果表明,采用此解耦控制方法,提高了系统的控制性能,是一种值得在实际工程中推广应用的新型控制方法。

摘要：本文针对变风量变水温恒温恒湿系统,采用了多变量多输出系统的解耦分析方法,设计了解耦器,并整合到控制器中。通过实验证明,解耦器的应用能较好的解决变风量系统中温湿度控制问题,达到良好的节能效果。

摘要：针对航空发动机不确定因素多的特点,主要由各种干扰和机械振动引起动特性恶化。为解决上述问题,将幂次趋近律的准滑动模态变结构控制方法应用于航空发动机控制系统。滑模变结构控制方法具有参数摄动和干扰等不确定因素"不变性"的特点,采用准滑模控制系统可以有效地避免或削弱一般滑模控制系统中的抖振问题,采用幂次趋近律以提高发动机控制系统在趋近运动阶段的动态品质,并对飞行包线内不同点的控制系统进行了仿真,仿真结果表明,趋近律准滑态变结构所设计的发动机控制系统有效提高了系统的鲁棒性和抗干扰能力,并消除了系统的抖动。