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机构地区： 清华大学机械工程学院热科学与动力工程教育部重点实验室

出　　处： 《中国电机工程学报》 2006年第24期121-124,共4页

摘　　要： 充分考虑大多数复杂热工控制对象非线性特性与运行工况密切相关的实际特点,模仿人的决策过程,对多模型对象提出一种新的模糊加权控制算法。文中搭建了一个单回路控制系统实验台,通过系统辨识建立起对象的有限个局部模型,对每个局部模型设计对应的控制器,该算法通过在线计算模型可信度和控制权重来适应对象模型参数的突变。对实验对象采用模糊加权控制与传统PID控制进行控制效果比较。实际控制结果表明算法对被控对象模型的变化具有较强的鲁棒性,并且跟踪迅速,具有较强的实用性。 By taking into account the practical features that most thermal processes have nonlinear characteristics dependent closely on operating condition. This paper presents an algorithm of fuzzy-weighted control for multi-model systems by imitating decision of human beings. We experimented a single-loop control system, built finite local model by system identification, and designed a corresponding controller for each model. This algorithm adapts itself to the sudden changes of model parameters by calculatingreliability and control-weight for each model on-line. We compared the result of fuzzy-weighted control with the PID control. The results show that the algorithm is simple and effective, and has good performance of tracking ability and robustness.

关 键 词： 模糊加权 比例积分微分 预测 多模型 控制

领　　域： [动力工程及工程热物理] [动力工程及工程热物理]