提出了一种带有负载观测功能的异步电动机广义预测控制算法,在对系统动态模型分析的基础上建立了调速系统的受控自回归积分滑动平均模型.该控制算法给出了能够使下一次采样时刻的实际转速以最优特性跟踪下一时刻参考转速的广义预测控制律,并采用负载转矩观测器的前馈功能增强速度控制的抗干扰能力.仿真和实验结果表明,通过合理选择控制器参数,具有转矩预测功能的直接转矩控制系统在转速跟踪和抗扰能力方面得到一定提高

第五章自动控制仪表 5.1概述 一、控制系统按被调参数的变化规律分类: 1.定值调节系统:给定值为常数; 随动调节系统:给定值为变数,要求跟随变化 程序控制调节系统:按预定时间顺序控制参数 二、控制目的的实现: 通过人为设定或计算机程序直接给出一定的输出简单; 将设定值与实测值进行比较,以其差值大小控

针对板带材轧制是一个复杂的非线性过程,板形控制（AFC）和板厚控制（AGC）又是相互耦合的一个综合系统等特点,提出了一种基于模糊RBF神经元网络的冷连轧板形板厚多变量综合控制系统.仿真结果证明了此AFC-AGC控制系统具有良好的自适应跟随和抗扰性能,其控制效果优于传统的解耦PID控制

第五讲 工业信息物理融合系统 第六讲 模型预测控制 第七讲 面向网络控制系统的模型预测控制设计 第八讲 面向多智能体系统的模型预测控制 第九讲 先进控制理论和方法的实时实现及工程应用

近年来路径跟踪控制的发展十分迅猛，研究者们发表了大量的研究成果。考虑到在相同或相近工况下的路径跟踪控制存在一些共性的技术问题与解决思路，从低速路径跟踪控制和高速路径跟踪控制两个角度对近年来的研究成果进行了回顾。在关于低速路径跟踪控制的研究工作中，研究者们较为重视前轮转角速度约束等系统约束对路径跟踪精确性的影响。目前减少系统约束影响的方法包括在规划参考路径时将系统约束纳入考虑，采用预瞄控制使控制器提前响应，以及采用线性模型预测控制（LMPC）或非线性模型预测控制（NMPC）等模型预测控制方法作为路径跟踪控制方法等。考虑到NMPC既能减少系统约束的影响，又无需人为设置预瞄距离，且对定位误差等扰动因素具有较强的鲁棒性，加之低速路径跟踪控制对实时性的需求较低，因此可以认为NMPC能够满足低速路径跟踪控制的绝大多数需求。高速路径跟踪控制在受系统约束影响之外，还面临着较高车速带来的行驶稳定性不足问题的挑战，因此常采用能够将动力学层面的复杂系统约束纳入考虑且计算成本较低的LMPC作为路径跟踪控制方法。不过仅采用动力学层面的LMPC控制方法无法完全解决高速路径跟踪控制中路径跟踪精确性和车辆行驶稳定性之间存在耦合的问题，目前常见的解决思路是在路径跟踪控制中加入额外的速度调节或权重分配模块。此外，在高速路径跟踪控制中，地面附着系数等环境参数的影响也较大，因此地面附着系数等环境参数的估算也成为了高速路径跟踪控制领域的重要研究方向

采用矢量控制的感应电动机,其控制性能与它激直流电机类似,用这种控制方法,电机的转矩电流分量和磁通电流分量可实现解耦控制。本文讨论矢量控制系统的鲁棒性。针对前馈矢量控制系统中由于电机参数与速度检测小误差造成磁场定向错误,提出了一种新的自适应校正策略,该策略采用PRBS在线辨识技术,算法简单,不需要额外的传感器。最后给出了系统实现及实验结果

一. 什么是过程控制 二. 过程控制的发展 三. 简单过程控制系统的基本构成 四. 常用术语 五. 过程控制系统的任务 六. 过程控制系统的设计示例分析

Process Control Instrumentation Technology 过程控制的品质指标 1.决定过程控制系统品质的环节: 2.控制系统结构 3.被控过程特性 4.过程检测、控制仪表 性能良好的过程控制系统,在受到外来扰动作用或给定值发生变化后,应 1.平稳、 2.准确、 3.迅速地回复(或趋近)到给定值上

针对挠性卫星本身存在的参数不确定性和外部扰动的控制问题,设计了以径向基函数神经网络和小脑神经网络为基础的复合变结构智能控制器.该控制器利用变结构控制系统对被控对象的模型误差、参数变化及外扰等的不敏感性的优点,再结合神经网络能够迅速逼近未知函数、泛化能力强的特点,可以适应挠性卫星参数不确定性和抑制外加干扰,实现对挠性卫星的有效控制.仿真结果表明复合控制能够提高卫星姿态的稳态精度和快速性

 重复控制问题  重复控制研究的基本情况  重复控制的二维模型  典型的重复控制系统设计  今后的研究课题