資料介紹
在工業(yè)過(guò)程的PID控制應(yīng)用中通常存在兩個(gè)難解決的問(wèn)題:信號(hào)干擾聲問(wèn)題和控制參數(shù)失調(diào)問(wèn)題。經(jīng)過(guò)分析對(duì)這兩個(gè)問(wèn)題的分析,本文基于灰色理論,提出了引入灰色預(yù)估算法來(lái)還原與控制模型參數(shù)吻合的信號(hào)成分,利用灰色補(bǔ)償算法以及自適應(yīng)方法來(lái)解決信號(hào)噪聲、控制參數(shù)失調(diào)問(wèn)題。最后通過(guò)仿真研究,結(jié)論證明:經(jīng)灰色理論算法處理后的PID控制器性能得到較大的提高。
關(guān)鍵詞:工業(yè)過(guò)程;灰色理論;自適應(yīng)控制;濾波
Abstract: Two issues including signal noise and time-varying industrial process characteristics put forward a challenge for usual PID controller. Methods including grey predictor and grey compensation control together are developed to resolve them. The former one is used to find the counterpart component of sample signals,and the latter is used to cope with the mismatched problems from signal-disturbance and time-varying process characteristics. Finally, a simulation is performed and its results show that the proposed method helps to improve control performance.
Keywords: industrial process, grey theory, adaptive control, filter
關(guān)鍵詞:工業(yè)過(guò)程;灰色理論;自適應(yīng)控制;濾波
Abstract: Two issues including signal noise and time-varying industrial process characteristics put forward a challenge for usual PID controller. Methods including grey predictor and grey compensation control together are developed to resolve them. The former one is used to find the counterpart component of sample signals,and the latter is used to cope with the mismatched problems from signal-disturbance and time-varying process characteristics. Finally, a simulation is performed and its results show that the proposed method helps to improve control performance.
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