Advertisement

关于先进控制技术的综述.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本文为一篇关于先进控制技术的研究综述性论文,系统回顾了近年来该领域的研究进展与发展趋势,并探讨了其在工业自动化中的应用前景。 先进控制技术是为应对工业控制系统中的复杂问题而开发的新策略,这些问题包括非线性、多变量耦合效应、不确定性因素以及信息不完全性和大滞后现象等挑战。这类技术主要涵盖了自适应控制、预测控制、推理控制、鲁棒控制和模糊逻辑及神经网络等智能方法。 **自适应控制**的核心理念在于动态地调整控制器的结构与参数,以应对系统中未知或变化的因素,如未建模的动力学特性、被控对象的变化以及干扰信号。根据其功能的不同,自适应控制系统可以分为三类:即自校正控制、模型参考型自适应控制以及其他类型的自适应控制。 - **自校正控制**通过递推辨识算法来识别系统参数,并依据运行性能指标实时调整控制器的参数设置,适用于处理那些因环境变化而引起的变化或复杂系统的动态特性。 - **模型参考型自适应控制**则是通过对实际控制系统与理想参照模型之间的比较,利用自适应机制调节可调部分以改善其表现。这种方法特别适合于解决缓慢变动不确定性的对象问题。 相比于传统的反馈控制器设计方法,自适应控制技术能够更好地处理不确定性因素和时变现象,并具有更强的抗干扰能力和在线参数调整能力,在工业过程、精密设备制造、电力供应系统、航空航天工程以及生物医学等领域内得到了广泛应用。此外,它们的设计依赖于数学模型的程度相对较低。 **预测控制**是一种基于预测模型并结合滚动优化与反馈校正策略的方法。它通过建立未来输出的预估来做出决策,并在每个时间点上根据当前性能指标进行最优化调整;同时利用反馈机制修正由系统不确定性导致的偏差,以确保闭环控制系统的效果。这种技术特别适用于需要对未来状态作出预测和规划的应用场景,例如工业生产调度、能源管理系统等。 总的来说,诸如自适应控制及预测控制之类的先进控制方法是解决复杂工程问题的关键工具之一。它们通过持续学习与调整增强了系统的灵活性和鲁棒性,并提高了整个自动化控制系统的表现力与稳定性,在现代制造业的智能化转型过程中发挥着越来越重要的作用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • .pdf
    优质
    本文为一篇关于先进控制技术的研究综述性论文,系统回顾了近年来该领域的研究进展与发展趋势,并探讨了其在工业自动化中的应用前景。 先进控制技术是为应对工业控制系统中的复杂问题而开发的新策略,这些问题包括非线性、多变量耦合效应、不确定性因素以及信息不完全性和大滞后现象等挑战。这类技术主要涵盖了自适应控制、预测控制、推理控制、鲁棒控制和模糊逻辑及神经网络等智能方法。 **自适应控制**的核心理念在于动态地调整控制器的结构与参数,以应对系统中未知或变化的因素,如未建模的动力学特性、被控对象的变化以及干扰信号。根据其功能的不同,自适应控制系统可以分为三类:即自校正控制、模型参考型自适应控制以及其他类型的自适应控制。 - **自校正控制**通过递推辨识算法来识别系统参数,并依据运行性能指标实时调整控制器的参数设置,适用于处理那些因环境变化而引起的变化或复杂系统的动态特性。 - **模型参考型自适应控制**则是通过对实际控制系统与理想参照模型之间的比较,利用自适应机制调节可调部分以改善其表现。这种方法特别适合于解决缓慢变动不确定性的对象问题。 相比于传统的反馈控制器设计方法,自适应控制技术能够更好地处理不确定性因素和时变现象,并具有更强的抗干扰能力和在线参数调整能力,在工业过程、精密设备制造、电力供应系统、航空航天工程以及生物医学等领域内得到了广泛应用。此外,它们的设计依赖于数学模型的程度相对较低。 **预测控制**是一种基于预测模型并结合滚动优化与反馈校正策略的方法。它通过建立未来输出的预估来做出决策,并在每个时间点上根据当前性能指标进行最优化调整;同时利用反馈机制修正由系统不确定性导致的偏差,以确保闭环控制系统的效果。这种技术特别适用于需要对未来状态作出预测和规划的应用场景,例如工业生产调度、能源管理系统等。 总的来说,诸如自适应控制及预测控制之类的先进控制方法是解决复杂工程问题的关键工具之一。它们通过持续学习与调整增强了系统的灵活性和鲁棒性,并提高了整个自动化控制系统的表现力与稳定性,在现代制造业的智能化转型过程中发挥着越来越重要的作用。
  • 及其应用-及其应用
    优质
    《先进控制技术及其应用》一书聚焦于现代工业中关键的控制策略和技术,深入探讨了包括智能控制、网络化控制系统在内的多种前沿主题,并结合实际案例分析其在不同领域的具体应用。 先进控制技术及应用 作者:王树青 来源:先进控制研究所 发表机构:工业控制技术国家重点实验室 日期:2004年7月
  • PPT演示文稿:
    优质
    本PPT演示文稿全面介绍先进制造技术的概念、发展历程、关键技术及其在工业生产中的应用案例,旨在探讨其对未来制造业的影响与挑战。 先进制造技术PPT介绍了当前制造业中的先进技术和发展趋势。通过展示最新的工艺、材料和技术应用,该演示文稿旨在帮助听众了解如何利用这些创新来提高生产效率和产品质量。
  • 增强现实
    优质
    本文为读者概述了增强现实(AR)技术的发展历程、关键技术及应用现状,并对其未来趋势进行了展望。适合对AR领域感兴趣的研究人员和爱好者阅读。 增强现实技术是一种将计算机生成的虚拟场景与真实世界中的场景无缝融合的技术。它通过视频显示设备向用户展示虚实结合的画面,使得人机交互更加自然,并且具有广泛的应用前景,因此成为近年来的研究热点;随着跟踪注册技术的进步、计算性能的迅速提升以及深度摄像机和Light Field投影技术在增强现实领域的应用,这项技术逐渐成为了下一代人机交互的发展方向。本段落首先概述了增强现实的主要研究内容和发展情况,详细介绍了其关键技术及开发工具,并分类总结了一些典型的应用案例。
  • HDFS存储与优化研究.pdf
    优质
    本论文综述了Hadoop分布式文件系统(HDFS)的存储架构及其在实际应用中的优化策略,涵盖了性能提升、容错机制和数据管理等方面的技术研究进展。 HDFS 存储和优化技术研究综述.pdf 这篇文章对Hadoop分布式文件系统(HDFS)的存储机制及其优化策略进行了全面的研究与总结。文章探讨了如何提高数据存储效率、增强系统的可靠性和扩展性,并分析了当前存在的挑战及可能的发展方向,为相关领域的研究人员提供了宝贵的参考和借鉴价值。
  • 时间敏感型网络(TSN).pdf
    优质
    本文为一篇关于时间敏感型网络(TSN)的技术综述性文章,全面介绍了TSN的基本概念、关键技术及其在网络通信领域的应用现状与未来发展趋势。 时间敏感型网络(TSN)是目前国际产业界正在积极推动的全新工业通信技术。它允许周期性与非周期性的数据在同一网络中共存,并赋予标准以太网确定性传输的能力,通过厂商独立的标准化进程成为关键技术。IEEE、IEC等组织均在制定基于TSN的底层互操作性标准和规范。 时间敏感型网络(TSN)是一种先进的工业通信技术,旨在克服传统以太网在实时性和确定性上的局限性。它允许在同一网络中同时传输周期性的与非周期性的数据,使标准以太网具备了确定性的传输能力。这种技术的发展源于对统一网络架构的需求,在信息技术(IT)和运营技术(OT)融合的背景下,智能制造、工业物联网以及大数据等领域迫切需要高效且可靠的通信。 TSN解决了长期以来IT和OT领域在通信需求上的冲突:IT领域倾向于高带宽,而OT则更关注实时性和确定性。通过一系列标准化进程如IEEE和IEC规范制定,确保不同厂商设备之间的互操作性,从而成为工业通信的关键技术。 TSN的发展历程可以分为几个阶段。首先,在20世纪70年代随着PLC的出现产生了各种总线技术(例如Profibus、EthernetIP等)。然后在进入21世纪后,实时以太网开始取代这些总线,如EtherNet/IP和PROFINET,它们使用标准以太网进行物理层与数据链路层通信,并保留各自应用层的特点。随着工业4.0的提出带来了新的挑战:需要支持实时及非实时数据在同一网络中传输,满足边缘计算和全局优化的需求。 为应对这些挑战,TSN应运而生。它基于IEEE 1588精确时钟同步协议进一步发展了一系列标准包括时钟同步、流量调度以及网络配置等(如IEEE 802.1AS, IEEE 802.1Qbv),引入整形器确保严格时间任务在网络中的执行。 全球多家企业、组织和标准化机构,例如AVnu联盟、工业互联网联盟(IIC)及边缘计算产业联盟(ECC),都在积极参与TSN技术的研发与推广。其应用范围广泛涵盖汽车制造、智能制造系统以及自动化控制等领域,并提供了统一的网络平台使不同设备和系统的集成变得更加简单。 未来随着TSN标准不断完善及产业链成熟,它将在推动工业4.0和工业物联网发展中发挥关键作用,助力数字化转型并提升生产效率。
  • 太赫兹通信
    优质
    本文为读者提供了对太赫兹通信技术的全面概述,涵盖了该领域的最新进展、关键技术挑战以及未来的发展方向。 在太赫兹频段(0.1~10 THz)信号的广泛应用之前,需要解决其在空气中传播过程中衰减大、传输距离短的关键问题。本段落首先概述了当前太赫兹信道的研究进展,包括信道建模、测量和估计等方面的内容。然后分析了单用户基本通信场景以及多用户复杂通信场景,并针对不同应用场景中存在的具体问题提出了可能的解决方案。最后展望了未来太赫兹通信技术研究的发展方向。
  • MES数据采集
    优质
    本文全面探讨了制造执行系统(MES)中的数据采集技术,涵盖了多种采集方法、工具及应用案例,旨在为企业提供有效的数据管理与分析策略。 面向MES的数据采集技术综述 数据采集是制造执行系统(MES)中的关键环节之一,它直接影响到生产过程的透明度、效率以及决策的质量。本段落将对面向MES的数据采集技术进行全面探讨,涵盖其发展历程、关键技术及其应用现状,并展望未来的发展趋势和挑战。 首先,我们将回顾从早期的手动记录方式发展至今自动化的数据采集系统的历程。接着分析当前主流的技术手段如条形码/二维码扫描器、RFID标签与读写设备、传感器网络以及机器视觉等技术在MES中的具体应用场景及其优缺点比较。 然后重点讨论如何通过优化硬件配置和软件设计提升整个系统集成度,实现跨平台兼容性增强数据安全性和可靠性。此外还会涉及大数据分析及人工智能算法的应用潜力,以期为制造企业带来更高的灵活性与智能化水平。 最后展望未来趋势时指出随着物联网(IoT)、云计算(Cloud Computing)以及边缘计算(Edge Computing)等新兴技术的发展, 数据采集将朝着更加高效便捷的方向演进; 同时面临诸如数据隐私保护等问题也需引起重视并寻找解决方案。
  • 区块链调研
    优质
    本文为一篇关于区块链技术的调研综述,全面梳理了当前区块链领域的研究进展、关键技术及应用案例,并探讨了未来发展方向和面临的挑战。 区块链技术是一种去中心化且无需信任的集体维护数据库的技术,其本质可以被视为一种互联网协议。