單變量過程辨識方法及內(nèi)?？刂频难芯颗c應(yīng)用.pdf

1、隨著社會(huì)的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步，工業(yè)自動(dòng)化得到了越來越多的關(guān)注。在工業(yè)生產(chǎn)中普遍存在耦合及時(shí)滯現(xiàn)象，傳統(tǒng)的PID控制已經(jīng)不適應(yīng)高精度的生產(chǎn)要求，因此越來越多的學(xué)者開始將先進(jìn)控制與智能控制應(yīng)用在生產(chǎn)中。內(nèi)?？刂谱蕴岢鲇捎谄浜唵蔚目刂颇Ｊ胶土己玫目刂菩Ч诠I(yè)生產(chǎn)中得到了廣泛的應(yīng)用。該方法對于提高經(jīng)濟(jì)效益、降低能耗、實(shí)現(xiàn)卡邊操作體現(xiàn)出良好的應(yīng)用效果。
　　 本文首先學(xué)習(xí)了傳統(tǒng)內(nèi)?？刂萍敖怦羁刂频幕纠碚?，主要分析了常規(guī)解耦方法的理論解耦

2、與物理解耦的可實(shí)現(xiàn)性，提出了基于穩(wěn)態(tài)分析及誤差分析的內(nèi)模解耦方法，基于該方法設(shè)計(jì)的內(nèi)模解耦控制器，有效實(shí)現(xiàn)了解耦的目的，同時(shí)有效繼承了內(nèi)?？刂频聂敯粜裕摲椒▽?shí)施簡單，仿真結(jié)果表明了該方法的有效性。
　　 其次在學(xué)習(xí)NLJ、最小二乘、PSO等辨識方法的基礎(chǔ)上，就如何提高迭代精度、增強(qiáng)辨識參數(shù)魯棒性、避免陷入局部最優(yōu)等問題，提出了PSO-Powell辨識算法。利用該方法對非線性模型進(jìn)行了辨識，達(dá)到較好的辨識效果，同時(shí)對常見的三級攪

3、拌釜進(jìn)行了辨識仿真，依據(jù)該辨識模型得到的內(nèi)?？刂破鳎〉昧肆己玫目刂菩阅芎涂刂凭?。
　　 然后針常規(guī)辨識方法對初值非穩(wěn)態(tài)、終值非穩(wěn)態(tài)、響應(yīng)不充分、存在噪聲、存在擾動(dòng)等響應(yīng)不規(guī)范情況下，難以準(zhǔn)確得到辨識模型，本文利用內(nèi)模原理，基于PSO-Powell方法得到了比較準(zhǔn)確的模型參數(shù)。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。
　　 最后結(jié)合工業(yè)生產(chǎn)實(shí)際，將IMC-PID及PSO-Powell辨識方法運(yùn)用在揚(yáng)子、南化、燕山等裝置的參數(shù)優(yōu)化