摘要：提出了一种基于控制器硬件在环仿真技术的远程控制实验系统解决方案,该方案以机械臂等模拟仿真设备替代真实被控设备,选用Micro850可编程控制器实现对模拟设备的本地控制。远程实验系统采用客户机/服务器模式,支持用户远程下载程序,在线或离线调试,还可以通过Internet进行人机界面操作以辅助实验的开展。实践表明,该系统有利于学生掌握控制器编程与调试等实践技能,降低实验系统造价和维护成本。

摘要：从过程控制远程实验教学规模化和高校联盟化需求出发,以云计算技术为基础,设计了针对物位、流量和温度等典型工艺参数的过程控制云实验平台。该远程实验平台根据学生类别提供远程控制实验和虚拟实验两种类型的集成实验服务,学生使用浏览器就可以开展从简单控制到复杂控制的多层次过程控制实验操作。克服了传统实验方式的时空局限性,更好地能满足学生的自主实验学习需求。

摘要：混合与切换是多模型控制器的两种主要设计方法,混合控制不能及时响应参数突变,切换控制的暂态响应不理想。因此提出了一种新的多模型自适应控制结构。首先利用各模型子集的中心点值代替未知参数值得到最小误差,并与当前参数估计值得到的误差进行比较,判断参数是否发生跳变。若参数没有发生跳变,采用混合控制;若参数发生跳变,则把参数估计值重构为子集的中心点值,控制器就切换到对应的子控制器,及时响应参数变化。最后的仿真结果表明,在参数发生跳变时,该方法的控制效果较混合控制有明显的改善。

摘要：针对一类非线性、快时变或系统参数跳变的离散时间系统,需要解决的问题是:设计多模型自适应控制器使得系统的输出能够更快、更准确的跟踪参考输入。为此,本文提出了一种新的基于聚类优化多模型集的方法。该方法首先根据系统的输入输出数据构造数据样本集,采用模糊核聚类自适应算法来对数据样本集进行自适应聚类,再对各类数据采用最小二乘法来建立局部模型。在多模型自适应控制过程中,当系统产生一个新的输入输出数据时,依据该数据与各聚类中心的距离来判断数据归属于哪个聚类,并利用递推最小二乘法来对相应的局部模型进行更新。如果不属于任何一个聚类的新数据累积到一定的数量时,则要重新对已有的数据进行聚类建模。另一方面,随着数据量的增加,多模型集中的模型数量也有可能逐渐增加,为了防止模型数量的无限增长,设定了一个模型数量的阈值,当模型数达到这一个阈值则根据新数据与各聚类中心的距离来删除最不符合当前系统状态的局部模型。最后,给出的MATLAB仿真结果表明:与传统方法相比,本文提出的方法能够使系统的真实输出更快更好的跟踪参考输入。可以得出,利用本文提出的一种基于聚类优化的多模型自适应方法可以更有效的解决一类具有非线性、快时变、参数有跳变的系统的控制问题,并经过了大量的仿真实验证明了该方法的有效性。

摘要：当普通分散控制系统的主控制器发生故障时,整个系统将失去逻辑控制功能,为此设计了具有逻辑控制功能的智能I/O卡。在智能I/O卡硬件设计的基础上,以VC2008为开发平台,提出了智能I/O卡的上位机软件设计方案。该方案实现了下载组态、控制命令、上传组态以及串口通信等功能。测试结果表明,该软件运行安全、可靠,满足应用的要求。

摘要：为满足泛在网、物联网技术对多接口终端提出的新需求,设计开发了多接口MIF终端,使用户能通过多个网络接口并发访问Web服务器,实现对Web服务器资源的并发下载。在Socket多线程编程技术的基础上,应用HTTP协议,设计实现了MIF终端。该终端可利用不同网络接口卡并发访问Web服务器,并能通过多信道并发下载Web服务器上的压缩包、文档、图片、音频等各种文件资源。测试表明,该MIF终端可以实现zip文件和mp3文件的并发下载。

摘要：多模型二阶段自适应(Multiple Model Second Level Adaptive, MMSLA)控制器,可以提高控制系统的暂态性能,快速收敛到系统未知参数的真值等优良特性,在线性系统与非线性系统上已取得了部分成果,但是在带有量化输入的非线性系统上没有应用。为此,针对一类带有输入量化的参数严格反馈非线性连续时间系统,设计了一类基于多模型二阶段自适应思想的量化控制器。该控制器首先在系统未知参数集合上建立n+1个并行的辨识模型,基于此设计二阶段虚拟模型,根据Lyapunov理论分析建立了量化控制器。经过理论论证分析,该控制器可以保证系统的量化输入稳定性。最后通过数值仿真实例,验证了该控制器的优良特性,可以显著的提供控制系统的暂态性能。

摘要：当前,对于分数阶PIλDμ控制器的研究基本都集中在稳定域分析或针对单一指标的参数整定,但在实际工业应用中,控制器的设计常常需要考虑多种因素,使控制系统同时满足多个性能指标,而各个性能指标之间往往存在竞争关系,很难取得平衡。针对这个问题,本文根据满意控制思想,提出了一种多指标约束的分数阶PIλDμ控制器的设计方法,讨论了在扰动衰减H∞指标、灵敏度指标以及控制代价指标约束下PIλDμ控制器参数满意解集的求取策略,并通过仿真验证了该方法是可行有效的。

摘要：针对含未建模动态和参数跳变的离散时间系统,传统的鲁棒自适应控制算法不能保证良好的暂态性能。为此,提出了多模型鲁棒自适应控制方法。该控制方法基于算法修正的鲁棒化再设计,采用正则化与参数投影相结合,处理未建模动态,可以消除系统的稳态误差。针对参数发生跳变的情况,该方法在系统低阶模型的基础上采用多个模型子集覆盖参数的变化范围,通过多模型集的建立减少参数变化的不确定性,不但可以减少参数跳变系统的暂态时间,而且能够改善暂态性能。最后,通过稳定性分析和仿真实验证明,所提方法能加快系统的响应速度,提高系统的暂态性能,消除稳态误差。

摘要：针对传统鲁棒自适应控制器暂态性能差的缺点,提出了多模型鲁棒自适应控制方法.对于包含未建模动态的自适应控制系统,首先采用正则化技术把系统未建模动态转化为系统有界扰动,并利用系统低阶模型设计多模型鲁棒自适应控制器,最后证明了系统BIBO稳定以及跟踪误差有界.仿真实验说明所提出的方法能获得较好的控制效果.