CN113063024B - 电磁阀压力的闭环控制方法及其控制器设计方法 - Google Patents

电磁阀压力的闭环控制方法及其控制器设计方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113063024B
CN113063024B CN202110299816.9A CN202110299816A CN113063024B CN 113063024 B CN113063024 B CN 113063024B CN 202110299816 A CN202110299816 A CN 202110299816A CN 113063024 B CN113063024 B CN 113063024B
Authority
CN
China
Prior art keywords
pressure
electromagnetic valve
control
closed
linear extended
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202110299816.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113063024A (zh
Inventor
楼狄明
高骥
房亮
张允华
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanchang Intelligent New Energy Vehicle Research Institute
Original Assignee
Nanchang Intelligent New Energy Vehicle Research Institute
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanchang Intelligent New Energy Vehicle Research Institute filed Critical Nanchang Intelligent New Energy Vehicle Research Institute
Priority to CN202110299816.9A priority Critical patent/CN113063024B/zh
Publication of CN113063024A publication Critical patent/CN113063024A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113063024B publication Critical patent/CN113063024B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F16ENGINEERING ELEMENTS AND UNITS; GENERAL MEASURES FOR PRODUCING AND MAINTAINING EFFECTIVE FUNCTIONING OF MACHINES OR INSTALLATIONS; THERMAL INSULATION IN GENERAL
    • F16KVALVES; TAPS; COCKS; ACTUATING-FLOATS; DEVICES FOR VENTING OR AERATING
    • F16K37/00Special means in or on valves or other cut-off apparatus for indicating or recording operation thereof, or for enabling an alarm to be given
    • F16K37/0075For recording or indicating the functioning of a valve in combination with test equipment
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F16ENGINEERING ELEMENTS AND UNITS; GENERAL MEASURES FOR PRODUCING AND MAINTAINING EFFECTIVE FUNCTIONING OF MACHINES OR INSTALLATIONS; THERMAL INSULATION IN GENERAL
    • F16KVALVES; TAPS; COCKS; ACTUATING-FLOATS; DEVICES FOR VENTING OR AERATING
    • F16K31/00Actuating devices; Operating means; Releasing devices
    • F16K31/02Actuating devices; Operating means; Releasing devices electric; magnetic
    • F16K31/06Actuating devices; Operating means; Releasing devices electric; magnetic using a magnet, e.g. diaphragm valves, cutting off by means of a liquid
    • F16K31/0675Electromagnet aspects, e.g. electric supply therefor
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10Geometric CAD
    • G06F30/17Mechanical parametric or variational design
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/14Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)

Abstract

本发明提供了电磁阀压力的闭环控制方法,步骤如下:S1:获取电磁阀的设定压力;S2:用设定压力减去实际压力得到电磁阀压力的控制偏差;S3:根据电磁阀压力的控制偏差,计算电磁阀的初始控制压力u0;S4:再用u0减去线性扩张观测器LESO估计的的干扰压力,得到修正后的控制压力u;S5:根据电磁阀压力电流(p‑I)特性曲线和修正后的控制压力计算电磁阀目标电流;S6:压力传感器采集电磁阀实际压力;S7:线性扩张观测器LESO根据电磁阀实际压力和修正后的控制压力计算干扰压力;S8:完成一个控制循环;还公开了用于电磁阀压力的闭环控制方法的控制器的设计方法,实现了离合器电磁阀的自适应控制,降低了控制器参数整定的难度。

Description

电磁阀压力的闭环控制方法及其控制器设计方法
技术领域
本发明属于电磁阀压力控制技术领域,尤其涉及电磁阀压力的闭环控制方法及其控制器设计方法。
背景技术
电磁阀的动态响应过程既包含了压力-电流(PI)滞环等稳态非线性环节,又包含了迟滞等动态非线性过程,这就需要对电磁阀的压力进行闭环控制。此外,无论是线性还是非线性特性均和工况有关,例如电流变化方向,油温等。电磁阀的特性,特别是动态特性,很难通过精确的数学方程来表达,因此,一些对被控对象数学模型精度要求很高的控制方法,不适合应用于电磁阀压力的闭环控制。
不同的油温下,油液的粘度不同,电磁阀的线性和非线性环节的特征参数也会有所变化,例如和常温下相比,低温下电磁阀的滞环宽度以及时间常数会明显增加,并且,为了改善这些特性,就需要调整电磁阀的周期性波动电流Dither参数,这也会改变电磁阀压力-电流(PI)的稳态特性。这都提高了电磁阀压力闭环控制的难度,而电磁阀压力闭环控制的品质也经常决定了整车的驾驶平顺性。
在行业内,电磁阀的压力闭环控制通过传统的PID控制器(PID控制器:ProportionIntegration Differentiation,俗称比例-积分-微分控制器,分别由比例单元P、积分单元I和微分单元D组成。)来实现,通常通过台架标定选择一组PID参数,并用于所有油温下的电磁阀压力闭环控制。现有的技术中使用了PID控制器,PID控制器属于典型的无模型控制,其参数设计不需要系统传递特性的先验知识。PID控制器虽然因为简单易实施的优点得到大量的推广,但是,因为没有充分利用已知信息,例如电磁阀压力动态响应中占主导的线性传递函数,对于控制品质(包括响应时间,超调量等)要求较高的应用场景,PID的控制效果通常不够理想;另一方面,参数标定也比较困难,虽然设计简单,但是控制参数的标定经常要花费大量的时间,特别是电磁阀的动态特性会随着油温的改变而改变,因此,同一组参数很难保证所有油温下都有比较一致的控制效果。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中电磁阀压力控制采用PID控制器控制效果不够理想,标定困难,控制的一致性差的不足。
本发明的技术方案是:电磁阀压力的闭环控制方法,步骤如下:
S1:获取电磁阀的设定压力;
S2:用设定压力减去实际压力得到电磁阀压力的控制偏差;
S3:根据电磁阀压力的控制偏差,计算电磁阀的初始控制压力u0
S4:再用u0减去线性扩张观测器LESO估计的干扰压力,得到修正后的控制压力u;
S5:根据电磁阀压力电流(p-I)特性曲线和修正后的控制压力计算电磁阀目标电流;
S6:压力传感器采集电磁阀实际压力;
S7:线性扩张观测器LESO根据电磁阀实际压力和修正后的控制压力计算干扰压力;
S8:完成一个控制循环。
进一步地,线性扩张观测器LESO的特征方程式为:
λ(s)=s31s22s+β3=(s+ω0)3
λ是线性扩张观测器的特征多项式,β12和β3是特征多项式的系数,ω0是特征多项式的根,s表示拉普拉斯变换的复变量;
因β1=3ω02=3ω2 0和β3=ω3 0,所以ω0是唯一需要确定的参数。
进一步地,用于电磁阀压力的闭环控制方法的控制器的设计方法,包括以下步骤:
第一步,通过基础试验获取不同油温下电磁阀稳态特性和动态特性的信息,测出不同油温下对应的,b0是系统特征参数b的估计值;
第二步,测试电磁阀的压力动态响应;
第三步,根据试验结果拟合出动态响应中占主导地位的线性传递函数。
与现有技术相比,本发明具备以下有益效果:通过液压基础试验,提前获取动态特性中的关键参数和油温的关系,实现了针对不同油温下离合器电磁阀的自适应控制;将模型失配,非线性特性以及外部干扰一起视为总干扰,通过线性扩张观测器观测后对控制量进行补偿,既降低了对已知模型信息精确度的要求,又实现了闭环控制的自适应性和鲁棒性;控制器和线性扩张观测器分别只需要标定一个参数,在保证控制品质的前提下,降低了控制器参数整定的难度。
附图说明
图1为本发明电磁阀压力的闭环控制方法的流程图;
图2为基于二阶线性扩张观测器的电磁阀压力控制逻辑图;
图3为40度油温电磁阀压力-电流(PI)特性曲线表格;
图4为40度油温电磁阀压力-电流(PI)特性曲线示意图;
图5为40度油温电磁阀压力-电流(PI)特性拟合偏差示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1,本发明的技术方案是:电磁阀压力的闭环控制方法,步骤如下:
S1:获取电磁阀的设定压力;
S2:用设定压力减去实际压力得到电磁阀压力的控制偏差;
S3:根据电磁阀压力的控制偏差,计算电磁阀的初始控制压力u0
S4:再用u0减去线性扩张观测器LESO估计的干扰压力,得到修正后的控制压力u;
S5:根据电磁阀压力电流(p-I)特性曲线和修正后的控制压力计算电磁阀目标电流;
S6:压力传感器采集电磁阀实际压力;
S7:线性扩张观测器LESO根据电磁阀实际压力和修正后的控制压力计算干扰压力;
S8:完成一个控制循环。
对于一个被控对象的主导线性部分为二阶的系统,闭环控制系统可以通过方程(1)来表示:
Figure GDA0003635330040000041
其中u为输入,y为输出,
Figure GDA0003635330040000042
为y的一阶导数,
Figure GDA0003635330040000043
为y的二阶导数,a和b为被控对象的特征参数,d为外部干扰。
方程(1)可以改写成为方程(2),
Figure GDA0003635330040000044
其中,f视为内部和外部的总体干扰;对被控对象的特征参数b有一定的先验信息,b0是b的估计值。
Figure GDA0003635330040000045
u0=kp(r-z1)-kdz2 (4)
式中,r是控制目标值,z1是线性扩张观测器的第一输出量,z2是线性扩张观测器的第二输出量,u0是中间控制量,kp和kd分别是控制器的比例增益和微分增益。
Figure GDA0003635330040000051
z3是线性扩张观测器的第三输出量,u是最终控制量。
对于该系统,如果控制量采用式子(4)-(5)的计算方法,则闭环系统的闭环传递函数如方程(6)所示。
Figure GDA0003635330040000052
Gcl是闭环系统的传递函数。
kd=2ξwc (7)
wc是期望的闭环系统的自然频率,ξ是阻尼系数。
Figure GDA0003635330040000053
线性扩张观测器LESO的设计方法如下,特征方程(9)所示,其中,β1,β2和β3是线性扩张观测器LESO的增益。
λ(s)=s31s22s+β3=(s+ω0)3 (9)
β1=3ω0,β2=3ω2 0,β3=ω3 0 (10)
λ是线性扩张观测器的特征多项式,β12和β3是特征多项式的系数,ω0是特征多项式的根,s表示拉普拉斯变换的复变量;所以ω0是唯一需要确定的参数。
图2为本发明提出的电磁阀压力闭环控制逻辑图,其中,r为设定压力,u0为初始控制压力,u为修正后的控制压力,需要通过查表或者其他方式转换为对应的控制电流,在z2和z3可视为线性扩张观测器(LESO)观测到的内部干扰压力,d表示所有的内外部干扰,包括模型失配,非线性特征及外部干扰,Gp表示电磁阀动态特性中的线性部分,y表示压力传感器测到的电磁阀实际压力,MAP表示通过存储在变速箱控制器(TCU)里面的电磁阀压力电流(pI)特性曲线表格。
控制目标值r和线性扩张观测器(LESO)的第一输出z1相减得到差值e,差值e和比例控制增益kp相乘后,与线性扩张观测器的第二输出z2和微分增益的乘积相减,得到中间控制量u0,u0和线性扩张观测器的第三输出量z3相减后,经过1/b0倍增益,得到最终的控制量u。最终控制量u和系统输出y做为线性扩张观测器(LESO)的输入,用来计算线性扩张观测器的输出z1,z2和z3
用于电磁阀压力的闭环控制方法的控制器的设计方法,包括以下步骤:
第一步:通过基础试验获取不同油温下电磁阀稳态特性和动态特性的信息。稳态特性包含电流上升过程中的压力-电流(PI)特性,电流下降过程中的压力-电流(PI)特性,以及由此得到的滞环宽度,并计算出每个电流下对应的平均压力,如图3所示。
第二步:测试电磁阀的压力动态响应,其中,每个电流下的平均压力为目标压力,如图4和图5所示,图5中实线是电磁阀的实际压力曲线,虚线表示拟合后的电磁阀压力曲线。
第三步:根据试验结果拟合出动态响应中占主导地位的线性传递函数。例如,-30度油温下的拟合结果如式(11)所示,对应的b0=70.9,40度油温下的拟合结果如式(12)所示,对应的b0=1750,需要通过液压基础试验测出不同油温下对应的b0
Figure GDA0003635330040000061
Prstar是电磁阀的目标压力,Prsactl是电磁阀的实际输出压力。
Figure GDA0003635330040000071
是拟合的电磁阀压力的传递函数。
Figure GDA0003635330040000072
式(11)和式(12)中做了一些近似处理,主要是因为从控制压力到控制电流的换算过程中,选择了表1中的平均值,将滞环特性视为了干扰。
步骤三:根据式(10)选择线性扩张观测器的参数w0,根据式(7)-(8),选择自抗扰控制器wc,其中w0≈3~5wc,通过试验选择好后,这两个参数将应用于所有的工况。在不同的油温下,通过调整b0来实现自适应控制,尽可能保证不同油温下的压力闭环响应特性一致。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
尽管已经描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (2)

1.电磁阀压力的闭环控制方法,其特征在于:步骤如下:
S1:获取电磁阀的设定压力;
S2:用设定压力减去实际压力得到电磁阀压力的控制偏差;
S3:根据电磁阀压力的控制偏差,计算电磁阀的初始控制压力u0
S4:再用u0减去线性扩张观测器LESO估计的干扰压力,得到修正后的控制压力u;
S5:根据电磁阀压力电流(p-I)特性曲线和修正后的控制压力计算电磁阀目标电流;
S6:压力传感器采集电磁阀实际压力;
S7:线性扩张观测器LESO根据电磁阀实际压力和修正后的控制压力计算干扰压力;
S8:完成一个控制循环;
对于一个被控对象的主导线性部分为二阶的系统,闭环控制系统可以通过方程(1)来表示:
Figure FDA0003635330030000011
其中u为输入,y为输出,
Figure FDA0003635330030000012
为y的一阶导数,
Figure FDA0003635330030000013
为y的二阶导数,a和b为被控对象的特征参数,d为外部干扰;
方程(1)可以改写成为方程(2),
Figure FDA0003635330030000014
其中,f视为内部和外部的总体干扰;对被控对象的特征参数b有一定的先验信息,b0是b的估计值;
Figure FDA0003635330030000015
u0=kp(r-z1)-kdz2 (4)
式中,r是控制目标值,z1是线性扩张观测器的第一输出量,z2是线性扩张观测器的第二输出量,u0是中间控制量,kp和kd分别是控制器的比例增益和微分增益;
Figure FDA0003635330030000021
z3是线性扩张观测器的第三输出量,u是最终控制量;
对于该系统,如果控制量采用式子(4)-(5)的计算方法,则闭环系统的闭环传递函数如方程(6)所示;
Figure FDA0003635330030000022
Gcl是闭环系统的传递函数;
kd=2ξwc (7)
wc是期望的闭环系统的自然频率,ξ是阻尼系数;
Figure FDA0003635330030000023
线性扩张观测器LESO的设计方法如下,特征方程(9)所示,其中,β1,β2和β3是线性扩张观测器LESO的增益;
λ(s)=s31s22s+β3=(s+ω0)3 (9)
β1=3ω0,β2=3ω2 0,β3=ω3 0 (10)
λ是线性扩张观测器的特征多项式,β1,β2和β3是特征多项式的系数,ω0是特征多项式的根,s表示拉普拉斯变换的复变量;所以ω0是唯一需要确定的参数。
2.用于权利要求1所述的电磁阀压力的闭环控制方法的控制器设计方法,其特征在于:包括以下步骤:
第一步,通过基础试验获取不同油温下电磁阀稳态特性和动态特性的信息,测出不同油温下对应的b0,b0是系统特征参数b的估计值;
第二步,测试电磁阀的压力动态响应;
第三步,根据试验结果拟合出动态响应中占主导地位的线性传递函数。
CN202110299816.9A 2021-03-22 2021-03-22 电磁阀压力的闭环控制方法及其控制器设计方法 Active CN113063024B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110299816.9A CN113063024B (zh) 2021-03-22 2021-03-22 电磁阀压力的闭环控制方法及其控制器设计方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110299816.9A CN113063024B (zh) 2021-03-22 2021-03-22 电磁阀压力的闭环控制方法及其控制器设计方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113063024A CN113063024A (zh) 2021-07-02
CN113063024B true CN113063024B (zh) 2022-06-14

Family

ID=76563270

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110299816.9A Active CN113063024B (zh) 2021-03-22 2021-03-22 电磁阀压力的闭环控制方法及其控制器设计方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113063024B (zh)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5588935A (en) * 1995-09-29 1996-12-31 Eaton Corporation Throttle control for automated mechanical transmission
JP2000205438A (ja) * 1999-01-20 2000-07-25 Nissan Motor Co Ltd ソレノイドバルブの駆動方法
CN111577711A (zh) * 2020-04-30 2020-08-25 南京理工大学 双出杆液压缸位置伺服系统的自抗扰鲁棒控制方法
CN112228472A (zh) * 2020-10-14 2021-01-15 南昌智能新能源汽车研究院 一种离合器电磁阀的控制方法

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
IT1265319B1 (it) * 1993-12-22 1996-10-31 Nuovo Pignone Spa Sistema perfezionato di comando dell'attuatore di una valvola pneumatica
US8060340B2 (en) * 2002-04-18 2011-11-15 Cleveland State University Controllers, observers, and applications thereof
DE112009005510A5 (de) * 2008-01-31 2013-06-20 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Robuster adaptiver modellprädiktiver Regler mit Abstimmung zum Ausgleich einer Modellfehlanpassung
CN102374038B (zh) * 2011-09-06 2013-09-11 天津大学 自学习的前馈和主动抗扰反馈结合的vvt控制方法
CN105955034A (zh) * 2016-07-04 2016-09-21 厦门理工学院 受扰高超声速飞行器的无静差轨迹跟踪预测控制方法
CN110308651B (zh) * 2018-03-27 2022-06-07 安徽工业大学 基于扩张状态观测器的电液伺服系统全状态约束控制方法
CN108681244B (zh) * 2018-05-11 2021-01-26 东南大学 基于多模型前馈的燃料电池阳极压力动态矩阵控制方法
JP7159657B2 (ja) * 2018-07-10 2022-10-25 トヨタ自動車株式会社 リニアソレノイドの制御装置
CN108873702B (zh) * 2018-07-17 2022-02-15 太原科技大学 一种电液位置伺服控制系统的线性自抗扰控制方法及装置
WO2020041454A1 (en) * 2018-08-21 2020-02-27 Lonza Ltd A process for creating reference data for predicting concentrations of quality attributes
CN110412867B (zh) * 2019-05-17 2020-08-11 北京航空航天大学 一种磁悬浮控制力矩陀螺框架系统高精度角速率控制方法
CN110852014B (zh) * 2019-11-15 2022-04-22 华南理工大学 一种基于多物理场优化的电磁阀性能分析方法
CN111413872B (zh) * 2020-04-30 2022-03-01 西南科技大学 基于扩张状态观测器的空气容腔压力快速主动抗扰方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5588935A (en) * 1995-09-29 1996-12-31 Eaton Corporation Throttle control for automated mechanical transmission
JP2000205438A (ja) * 1999-01-20 2000-07-25 Nissan Motor Co Ltd ソレノイドバルブの駆動方法
CN111577711A (zh) * 2020-04-30 2020-08-25 南京理工大学 双出杆液压缸位置伺服系统的自抗扰鲁棒控制方法
CN112228472A (zh) * 2020-10-14 2021-01-15 南昌智能新能源汽车研究院 一种离合器电磁阀的控制方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
矿热炉电极调节系统的双闭环自抗扰控制;魏远方等;《铁合金》;20101028(第05期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN113063024A (zh) 2021-07-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112228472B (zh) 一种离合器电磁阀的控制方法
CN104345639B (zh) 一种电液位置伺服系统鲁棒自适应控制方法
CN110928182B (zh) 基于状态估计的液压伺服系统鲁棒自适应重复控制方法
CN110703608B (zh) 一种液压伺服执行机构智能运动控制方法
JPH05197401A (ja) 制御方法及びその装置
CN107939957B (zh) 湿式双离合器自动变速器的冷却流量补偿方法
CN110716430B (zh) 一种采用等效扰动补偿的伺服系统快速吸引重复控制方法
CN108869420A (zh) 一种基于指令滤波的电液伺服系统自适应反步控制方法
CN113063024B (zh) 电磁阀压力的闭环控制方法及其控制器设计方法
CN111413865B (zh) 一种扰动补偿的单回路过热汽温自抗扰控制方法
CN108549213A (zh) 一种基于rbf神经网络pid的速比控制方法
CN116627028B (zh) 交联电缆生产线控制方法
CN113625547A (zh) 一种控制器的主阀位置控制方法
CN109324503B (zh) 基于鲁棒积分的多层神经网络电机系统控制方法
CN105259761A (zh) 一种基于特征模型的连续灭菌反复学习自适应控制器
EP3889696B1 (en) A model predictive control method for an industrial boiler and relating boiler structure
CN110578737B (zh) 基于非线性神经网络的液压伺服系统mrac控制方法
CN109634220B (zh) 一种六自由度机器人运动控制方法及系统
CN113534661A (zh) 基于卡尔曼滤波和非最小状态空间的电阻炉温度控制方法
CN114077192A (zh) 一种非线性系统输出反馈智能控制方法
Kudinov et al. Optimization of intelligent fuzzy controllers for industrial facilities
CN108628364A (zh) 一种制备激光玻璃时的焓差实验室温度切换控制方法
Yu et al. Hydraulic AGC control system based on Smith fuzzy-PID control
Zhang et al. Algorithm Design for Smith Fuzzy PID Estimator for AGC of 1500mm Twelve-Roll Copper-Steel-Copper Composite Strip
WO2021229727A1 (ja) 物理モデル同定システム

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant