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南 通 大 学毕业设计（论文）开题报告 ——毕业设计选题 时滞对象的控制方法研究 一、课题的内容和要求（研究内容、研究目标和解决的关键问题） 　　　在工业生产过程中，具有时滞特性的被控对象是非常普遍的，大时滞的存在严重影响了系统的稳定性，导致系统的超调量变大，调节时间大大加长，甚至出现振荡、发散，系统的动态品质明显变差，因此时滞对象也是比较难控制的，尤其是大时滞对象的控制一直是一个难题。目前很多控制方法基于经典方法或现代控制理论、计算庞大复杂，很难在工业中得以真正应用。因此，提出简单、有效、实用的大时滞过程的控制方法是很有意义的。 　　　本课题针对过程控制中的时滞对象展开研究，提出实用、有效的控制方法。 　　关键问题： 完成相关英文资料翻译；控制算法在MATLAB中的仿真；在实验室设备中的实际运行；整理资料文档；撰写毕业设计说明书。 课题的研究方法和技术路线 　　熟悉课题及要求，检索有关资料； 　　提出基本控制方案，撰写开题报告； 　　用MATLAB对算法进行仿真； 　　完成组态，并用JX-300X软件编程，输入计算机，调试； 　　完成课题要求。 基　础　条　件 MATLAB 软件 PC机 浙大中控DCS 上海齐鑫公司过程控制对象 PC机 二、开题报告 一、本课题的研究意义，国内外研究现状、水平和发展趋势 二 本课题的基本内容，预计解决的难题 三、研究方案 四、论文进度安排 五、主要参考文献 开题报告主要内容 一.文献综述与调研报告：（阐述课题研究的现状及发展趋势，本课题研究的意义和价值、参考文献） 1. 课题研究的现状及发展趋势 　　滞后环节的存在使得整个系统的控制品质变坏甚至引起闭环系统的不稳定。因此近年来,对时滞系统的控制方法研究方兴未艾。 　　从50年代以来,时滞控制先后出现了基于模型的方法和无模型这两大方法。基于模型的方法有Smith预估补偿控制、最优控制、自适应控制、动态矩阵预报控制、预测控制、滑模变结构控制、鲁棒控制等。无模型方法有模糊Smith控制、模糊自适应控制、模糊PID控制、神经网络控制、专家控制等。其控制方法也已经由传统控制转向智能控制,或者是二者的结合。 　　PID控制是迄今为止应用最广泛的一种控制方法。在工业过程控制中大多采用PID控制,其优点是原理简单、通用性强、鲁棒性好。然而PID控制在纯滞后系统中的应用是有一定限制的,对于滞后较大的系统,常规PID控制往往显得无能为力。不过PID控制的诸多优点还吸引着许多学者,探讨将它与其它方法相结合来改善时滞过程的控制效果。目前主要的方法有:利用开关阶跃响应法来辩识被控过程的特征参数,再通过整定公式来得到PID参数,该方法对时滞过程比较适用,并具有一定的鲁棒性;PID控制与模糊控制相结合形成模糊PID控制器;针对过程参数的不确定性和多变性设计的自适应和自校正PID控制:随着智能控制的发展,PID控制也和模糊控制及神经网络相结合,构成的控制器既具有模糊控制的简单和有效的非线性控制,又具有神经网络的自学习、自适应能力,还具有PID控制的广泛性,以此来提高控制系统的性能;模仿人的智能思想学习得到仿人智能积分控制器、仿人比例控制器等。 　　 O.J.M.Smith最早在1958年提出预估控制器,这是一个时滞预估补偿算法,其最大优点是将时滞环节移到了闭环之外,提高了系统的控制品质,但其过于依赖精确的数学模型,实际应用比较困难。为此人们提出了许多改进方法,大致可以分为两种:一种是基于结构上的改进,这类方法主要是结合智能控制通过在不同的位置增加一些并联或者串联的环节进行补偿;另一种是在参数整定上的改进,这种方法将 项通过泰勒多项式展开用鲁棒性能指标及其他的指标函数对控制器进行解析设计,或者对其中的控制参数进行鲁棒调整,还有的方法是对Smith预估系统的反馈传递函数进行改进,以增强它的鲁棒性和稳定性。 神经网络具有自组织和自学习的特点,它可以任意精度逼近非线性函数,可进行在线和离线学习,容错性比较强;它不需要复杂的控制结构,也不需要精确的数学模型,其简单有效的特点适合工业应用。在时滞系统中的应用,神经网络主要用于辨识和控制。在辨识方面,用于辩识系统的参数和滞后时间:在控制方面,主要有模型参考自适应控制和预测控制。另外,神经网络也和Smith控制结合对时滞系统进行控制,该方法也较有效。模糊控制是一种基于专家规则的智能控制方法,它无需知道系统精确的数学模型,只需要现场操作人员的经验和操作数据。模糊算法对于时滞系统比较适用,它是处理时滞系统中难以定量化环节和不确定性的有效手段。 模糊算法在时滞系统中的应用大致有以下几个方面:l)模糊Smith控制控制器,它一般是由Smith预估器解决对象的时滞问题,模糊控制器控制对象的大惯性环节;2)