时滞特性是工业生产过程中普遍存在的现象,由于时滞现象的存在,扰动不能被及时察觉,控制作用需长时间后才能反映到系统输出上,因此使控制器参数不易选取,若控制参数调整不当,会造成系统控制品质的下降,严重时会导致系统不稳定。特别是对于一些具有时变特性的复杂的工业系统,更增加了控制系统的设计难度。 本文介绍了时滞过程研究的历史与现状,分析了时滞过程的多种控制方法。时滞系统的控制仍然是当前学术界和工程界的研究热点之一,但时滞过程的智能控制技术还处在初始阶段,因此研究时滞过程的智能控制方法具有非常重要的理论与实际意义。 本文针对具有时滞特性的工业过程提出了一种智能控制方法,即在常规PD型模糊控制器的基础上,并联一个积分环节并引入两个权重系数α和β,构成了二维PID型模糊控制器,改进的控制器本质上属于非线性控制器,且模糊控制规则易于建立,实现较方便。为提高控制系统的自适应性和鲁棒性,本文对积分环节的权重系数β采用模糊校正算法,调节控制器的比例和积分环节;对模糊控制规则采用智能加权调节的方法,利用误差及误差变化的绝对值作为自身的加权,构造了误差和误差变化的权函数,间接地改变了模糊控制规则。仿真结果表明改进的模糊控制方法的控制效果,优于普通模糊控制方法,提高了系统的控制性能。 模糊控制器虽然能克服模型失配带来的不良影响,但是当大时滞系统的模型误差增大时,控制效果有所下降,因此本文将改进的模糊控制器与Smith预估器相结合。在Smith预估器部分的主反馈通道中引入了一阶惯性环节,通过对被控对象的放大倍数、时间常数和时滞常数发生变化时仿真结果分析与研究,得到了不同情况下惯性环节参数的整定规则,利用这些规则实现了一个实时调整惯性环节参数的自适应机构。 智能控制方法的控制器部分和预估器部分都具有克服模型参数不匹配的功能,可进一步降低控制系统对被控对象模型精度的要求,使系统的鲁棒性和抗干扰性都得到显著提高。结合MATLAB仿真,分析比较几种控制方法在系统参数发生变化时的控制结果,证明本文提出的控制方法取得了较好的控制效果,在时滞过程的控制中具有一定的应用前景。