液位系统故障模拟：解决方案详解

就本液位控制系统而言，通过工控机采集测量和经过控制器计算可以得到三类特征数据，即：控制器的输出控制信号、流量计的测量值和液位传感器的测量值。液位传感器故障的仿真结果如图6-12所示，由图6-12可以看到液位传感器故障的仿真时间很短，这是因为时间过长的话，输出液位高度会过高，这样就会需要较长的时间使液位恢复到设定液位，不方便于仿真。

理论教育 2023-06-15

控制系统的相关概念

图1-1自动控制系统典型结构被控对象一般是指生产过程中需要进行控制的工作机械、装置或生产过程。与控制系统相关的一些概念如下：·被控变量：被控对象内要求保持设定值的工艺参数。过渡时间是指控制系统受到扰动作用后，被控变量从原稳定状态回复到新的平衡状态所经历的最短时间。稳定是对自动控制系统的最基本要求。但由于闭环控制系统有反馈作用，控制过程有可能出现振荡或发散。

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算子优化的鲁棒右互质分解算法

非线性系统右互质分解的鲁棒性是指可进行右互质分解的系统，如果受到外部干扰仍保持右互质分解性不变。具体地说，在图2-6中，设非线性系统P具有右分解P=ND-1，进一步分析，如果存在两个稳定算子S和R，且这两个算子能满足Bezout等式SN+RD=M，那么系统存在右互质分解因子，即该分解是右互质分解[6]。值得注意的是，式中，必须为满足Bezout等式S+RD=的幺模算子，这个Bezout等式被称为扰动的Bezout等式，即非线性系统中存在不确定扰动。

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执行器故障检测及控制算法设计

图6-1鲁棒右互质分解根据以上定理，珀尔帖装置模型可以进行右分解：所设计的右互质分解控制算子R与S为：为了检测故障信号，设计三个算子R0，S0和D，，使之满足以下Bezout等式：由此，可将R, S设计为：其中，K0是故障检测增益。则故障检测信号为：abs[R-1-yd]，若没有受到故障信号的影响，则故障信号检测值为0。图6-2故障检测算子设计框图

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滑模变结构控制简介

滑模变结构控制系统的动态响应过程可以理解为分成两个阶段，即趋近运动阶段和滑动模态阶段。滑模变结构控制有比较广泛的应用范围，例如电机控制、飞行器控制等领域。这些与滑模变结构控制的优越性密切相关。滑模变结构的在实际控制中的应用为滑模变结构的理论研究提供了重要的应用基础，对该理论的发展具有重大的研究意义。

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仿真与结果分析优化

但在图3-25中，系统的输出温度最后稳定在大概44.3℃的位置，而没有达到我们预期的温度，所以从这组仿真实验可以看出，辐射对模型的热过程有影响。在图3-27中，黑色的曲线代表的是提取到的数据，而虚线的曲线则代表的是通过MSVM图3-26调节控制器后，系统的仿真结果图3-27MSVM数据仿真结果模型后的输出数据。图3-28带MSVM模型的系统仿真结果与图3-27相比，图3-28的仿真结果与我们预期的也是一样的，同样说明MSVM的设计是有效和合理的。

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非线性系统的数学描述

非线性系统有很多种描述方法，有时可以依据不同的研究利用不同的描述方法来表示。可以看出，式（1-4）仿射非线性系统中的状态方程和输出方程，关于输入信号u是线性的，但对状态是非线性的。其实线性系统本身就是仿射非线性系统的特殊情况。一般地，在实际操作或计算时，非线性系统的模型通常是由非线性差分方程或非线性微分方程来给出，而在对此类模型进行辨别时，常常采用线性化，将它们展开成特殊的函数等方法。

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粒子群优化计算概述

粒子群优化算法最初是由Kennedy和Eberhart于1995年受人工生命研究结果启发，在模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群集行为时提出的一种基于群体智能的进化计算技术。这些研究主要集中在如下几个方面：粒子群优化算法的理论分析。粒子群优化算法的改进。粒子群优化算法的应用。为了更好地使用这些算法求解相关实际问题，有必要研究使用粒子群优化算法求解问题的统一框架。

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液位过程控制系统结构简介

图5-1液位控制系统实验平台该双水箱结构简图如图5-2所示，该系统主要有工控机、上下水箱、储水槽、配电箱、PCL-812PG采集卡，PCLD-780端子板、超声波液位传感器、温度传感器、流量计、调节阀等主要部分组成。图5-6液位控制过程原理图图5-7液位控制结构图

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非线性算子控制及其应用实验结果分析

在该实时控制中，由于超声波液位传感器存在传感盲区，为了更好地验证该实验设计的准确性，我们将超声波液位传感器的标定进行了处理，标定值的0～150mm定义为显示值的0～500mm，对应结果如图5-15所示。在该结果图形中，设定液位值为300mm，参数B=0.01，与仿真中参数略有微调，由于存在水位的波动，所以采集值具有一定的波动范围，这与超声波液位传感器有关，但是采集结果显示该控制器具有很好的控制作用，该控制器具有很强的鲁棒性。

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基于支持向量机的分类器建模方法

在上面的训练过程中，模型的质量受到支持向量机几个参数设置和需要分类的数据样本的影响。基于支持向量机设计的分类器使用的是台湾大学林智仁先生开发的libsvm工具箱，在这里主要会应用到两个函数svmtrain（）和svmpredict（）。图6-16SVM分类结果其中分类结果正确率为94.5%。

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基于支持向量机的故障分类优化方案

为了使SVM的使用不受到分类类别数量的约束，解决现实问题中对多类别进行分类的问题，人们对此做了大量研究。决策树法对于类别的划分是分层次的，不存在划分盲区。决策导向无环图支持向量机DAG-SVM是Plantt等人提出来的，这种方法能有效地解决样本数据不对称、决策盲区等问题。

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仿真与结果分析：探究3.3.3

表3-4仿真参数图3-14珀尔贴吸热面温度图3-15珀尔贴散热面温度图3-14是珀尔贴吸热面温度的仿真结果，可以看虽然我们设置的初始温度是21.3℃，但是在珀尔贴的吸热面温度能马上下降到大概19.4℃，而散热面温度如图3-15所示，也能马上上升到25.7℃，珀尔贴能在极短的时间内达到一个比较大的温差，最后吸热面和散热面的温度分别稳定在17.5℃和23.2℃。

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仿真与实验结果分析：一个4.3.2案例研究

同样对于珀尔贴制冷系统，同样的参数设置，只改变跟踪算子的设计，由此可以得到该系统的仿真和实验结果。图4-15珀尔贴制冷系统的输入输出仿真结果图4-16每一时刻约束条件‖NC‖的范数值图4-17每一时刻目标函数‖I+NC‖i范数的逆的值图4-18每一时刻跟踪控制器中通过粒子群优化的参数C1的值图4-19每一时刻跟踪控制器中通过粒子群优化的参数b的值图4-20加入扰动后系统的输出图4-21珀尔贴制冷系统的实验输出结果

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约束条件下的粒子群优化计算

随着粒子群的广泛应用，对于具有约束条件的粒子群的优化问题也受到了越来越多的研究人员的关注。由于罚函数法能很好地将约束问题转化成无约束的问题，所以可以将罚函数法与粒子群优化方法相结合一起解决约束优化问题。

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变结构控制方法优化：从1.3.1到更高效

苏联学者邬特金和我国的高为炳教授比较系统地介绍了变结构控制的基本理论。以滑动模态为基础的变结构控制，早期的工作主要由苏联学者完成，这一阶段主要以误差及其导数为状态变量，研究SISO线性对象的变结构控制和二阶线性系统。目前的主要研究内容大都集中在受限系统变结构控制、模型跟踪问题的变结构控制、离散时间系统的变结构控制、模糊变结构控制等方面。

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