多变量系统解耦现状的分析

多变量解耦控制方法

多变量解耦控制方法随着被控系统越来越复杂，如不确定性、多干扰、非线性、滞后、非最小相位等，需要控制的变量往往不只一个，且多个变量之间相互关联，即耦合，传统的单变量控制系统设计方法显然无法满足要求，工程中常常引入多变量的解耦设计．．．．．．．．。

其思想早在控制科学发展初期就已形成，其实质是通过对一个具有耦合的多输入多输出控制系统，配以适当的补偿器，将耦合程度限制在一定程度或解耦为多个独立的单输入单输出系统。

其发展主要以Morgan于1964年提出的基于精确对消的全解耦状态空间法．．．．．．．．及Rosenbrock于20世纪60年代提出的基于对角优势化的现代频率法．．．．．为代表，但这两种方法都要求被控对象精确建模，在应用上受到一定的限制。

近年来，随着控制理论的发展，如特征结构配置解耦、自校正解耦、线性二次型解耦、奇异摄动解耦、自适应解耦、智能解耦、模糊解耦等等。

解耦控制一直是一个充满活力、富有挑战性的问题。

本文针对解耦方法进行了概述，并分析了其应用现状。

一、解耦控制的现状及问题1.1 传统解耦控制传统解耦方法包括前置补偿法和现代频率法。

前者包括矩阵求逆解耦、不变性解耦和逆向解耦；后者包括时域方法，其核心和基础是对角优势，奈氏(Nyquist)稳定判据是其理论基础，比较适合于线性定常MIMO系统。

主要包括：1)逆奈氏阵列法逆奈氏阵列法是对控制对象进行预先补偿，使传统函数的逆成为具有对角优势和正规性的矩阵。

由于正规阵特征值对摄动不敏感，因而有较强的鲁棒性，其应用广泛。

当然，当正规阵的上(下)三角元素明显大于下(上)三角元素时，可采用非平衡补偿法进行修正来提高鲁棒性，同时由于利用逆奈氏判据选择反馈增益时并不能保证闭环传递函数本身的对角优势，因此需反复调整补偿器的参数，使设计结果真正符合对角优势。

2)特征轨迹法特征轨迹法是一种分析MIMO系统性态的精确方法。

当采用其中的增益平衡法和特征向量配正法对补偿器进行近似处理时，其精确性难以得到保证，因而工程应用有限。

过程控制系统多变量解耦控制系统

过程控制系统多变量解耦控制系统过程控制系统多变量解耦控制系统（Multivariable Decoupling Control System）是一种能够同时控制多个相关变量的控制系统。

在传统的控制系统中，通常只有一个控制回路，而多变量解耦控制系统则可以通过多个回路同时对多个变量进行控制，从而实现变量之间的解耦。

在实际的工程应用中，往往需要控制多个相关的变量。

这些变量之间可能存在交互作用，控制其中一个变量可能会对其他变量产生影响。

传统的单变量控制系统无法有效地解决这个问题，因为它们无法考虑到变量之间的相互关系。

多变量解耦控制系统通过建立多个独立的控制回路，每个回路分别控制一个相关变量，从而实现变量之间的解耦。

解耦的目标是使每个回路的输出变量不再受到其他变量的影响，即通过调整每个回路的控制器参数，使得系统变得稳定并能够达到预期的控制效果。

多变量解耦控制系统的设计一般包括两个主要步骤：解耦器设计和控制器设计。

解耦器的作用是抑制变量之间的相互干扰，从而实现变量的解耦。

解耦器通常根据系统的数学模型来设计，通过调整解耦器的参数，可以实现变量之间的解耦效果。

在解耦器设计的基础上，需要设计每个回路的控制器。

控制器的设计一般采用传统的控制方法，如PID控制器或者先进的控制算法。

控制器的目标是为每个回路选择合适的控制参数，使得系统的稳定性和控制精度得到保证。

多变量解耦控制系统在实际应用中具有广泛的应用。

例如，在化工过程中，需要控制多个过程变量，如温度、压力和流量等。

传统的单变量控制方法无法满足工艺的需求，而多变量解耦控制系统可以通过解耦变量之间的相互作用，实现高效的过程控制。

总之，多变量解耦控制系统是一种用于控制多个相关变量的控制系统。

它通过建立多个独立的控制回路，实现变量之间的解耦，并通过调整控制器参数，使得系统达到稳定和预期的控制效果。

在工程应用中，多变量解耦控制系统具有广泛的应用前景，可以提高工艺的控制精度和稳定性，从而实现更高效的过程控制。

自抗扰控制器解决多变量系统的耦合问题的研究

在这个系统的第ｉ通道的输人输出关系为
（）１．２
逆性，闭环的控制品质无多大影响．对即使矩阵Ｓｘｉｔ（，，在系）统运行过程中瞬问地出现不可逆的奇异现象也关系不大，
｛ｔｙ
。
Ｉ…ｘ ’ｕｘ，Ｉ１ｎ，）＋
（）１－３
耦控制时， “ 对静态耦合” 阵Ｂｘ，的估计精度要求不搞，矩（，ｔ）即使有百分之几十的估计误差，只要保证矩阵ＳｘｘＩ（，的可，】
并引人 “ 虚拟控制量 ” ＝（。，ｕ系统方程１１ＵＢｘ，ｔ．ｉ）．变为
｛：ｘ，ｕｘ（ｘ＋ｌｌｔｆ，）【＝ｙ
多输入一多输出系统的解耦控制方法无论是控制理论界还是控制工程界都是追求解决的重要问题．靠系统模型依的解决方法是有的，是需要很大的计算量．自抗扰控制但用
技术来解决这个问题很简单，需计算量也不大，别是控所特制器的鲁棒性很好… ．
可以在矩阵Ｂｘｘ）（＇．【附近找一个可逆矩阵来近似就可以了嘲．对于这样一个２２＊耦合系统
ＸＩＸ１Ｘ２＋ｍ２
，
＝
即第ｉ通道上的输入为Ｕ，．而其输出为ｙｘ这样每一ｉ＝．
个通道的虚拟控制量Ｕ与被控输出Ｙ之间是单输入一单输出关系，第ｉ道的被控输出Ｙ和 “ 拟控制量 ” 之即通虚
输出系统的解耦控制方法．重点介绍了自抗扰控制技术应用于多输入一多输出系统的原理和进行了ＭＡＬＢｓＭＵＬＮＫＴＡ／ＩＩ的仿真．过仿真实验表明：ＤＩＣ控制的具有较强跟随性，干扰性等特点，通ＡＬ抗能够很好的解耦．关键词：解耦；自抗扰；系统建模；ｔｂ仿真ｍａａｌ中图分类号：Ｐ７Ｔ２３文献标识码：Ａ文章编号：６３２０２１）５０１－２１７ — ６Ｘ（０００－０７０

多变量解耦控制方法研究

多变量解耦控制方法研究多变量解耦控制是现代控制理论中的重要分支，也是工业过程控制的关键技术之一、在实际工程应用中，往往需要同时控制多个输入输出变量，而这些变量之间往往存在相互影响和耦合关系。

多变量解耦控制方法旨在消除这种耦合，实现多变量系统的分离控制和单变量控制。

多变量解耦控制方法主要应用于工业过程控制、化工过程控制、电力系统控制等领域。

其核心思想是通过对系统进行建模和分析，利用现代控制理论中的方法和技术，将多变量系统转化为多个单变量的子系统，从而实现系统的解耦控制。

多变量解耦控制方法通常包括模型预测控制（MPC）、广义预测控制（GPC）、自适应控制等。

模型预测控制（MPC）是一种基于优化理论和动态系统模型的先进控制方法，广泛应用于工业过程控制领域。

MPC通过建立系统的数学模型，根据系统状态的变化进行预测，并在每个控制周期内进行优化求解，以实现对系统变量的控制。

在多变量系统中，MPC通过对多个子系统进行分析和建模，将多变量控制问题转化为多个单变量的优化控制问题，然后采用协调控制策略来实现解耦控制。

广义预测控制（GPC）是一种通过在线参数估计和模型预测来实现多变量控制的方法。

GPC通过对系统建立动态模型，利用过去时刻的控制输入和输出数据，通过在线参数估计来更新模型的参数，实现对系统的预测和控制。

与MPC相比，GPC更加适用于动态环境下的多变量系统控制，具有良好的鲁棒性和自适应性。

自适应控制是一种利用自适应算法和参数估计方法来实现多变量解耦控制的方法。

自适应控制能够根据系统的变化和模型的误差，自动调整控制器的参数，以实现对系统的自适应控制。

在多变量系统中，自适应控制方法可以通过在线参数估计和优化算法，实现对多个子系统的解耦控制和优化控制。

总之，多变量解耦控制方法是实现多变量系统控制的重要技术，对于提高系统的性能和稳定性具有重要意义。

未来，随着控制理论的不断发展和应用领域的扩大，多变量解耦控制方法将得到进一步的研究和应用，并在各个领域中发挥更大的作用。

多变量过程的耦合性分析及其分散PID控制器设计

多变量过程的耦合性分析及其分散PID控制器设计大多数大规模复杂的工业过程都是多变量系统。

与单变量系统相比,由于输入变量和输出变量之间的耦合,多变量系统更难控制。

多变量系统的控制器有两种结构形式:即一个多变量控制器和一组分散控制器,控制器结构的复杂程度和参数整定的难易程度取决于变量之间的耦合程度。

因此,如何衡量变量之间的耦合作用强弱,并依据耦合作用分析对操纵变量和被控变量进行配对,是多变量系统控制器设计的重要步骤。

本文主要围绕这一问题,从以下三方面进行了系统地研究:(1)通过系统内部闭合回路个数变化时,各个回路开环稳态增益的变化情况反映回路之间耦合作用的强弱。

稳态增益变化幅度越大说明回路之间的耦合作用越强。

本文引入各个回路的增益变化表和增益变化图,形象直观地对任意两个回路之间的耦合关系加以分析,在此基础上提出了一种描述回路间耦合作用强弱的新指标,并提出了相应的配对方法。

(2)从系统的动态特征出发,分析不同回路之间耦合作用的强弱。

利用等效开环过程(EOP)计算考虑其他回路耦合作用下各个回路的开环等效传递函数,通过分析各个回路在不考虑其他回路的耦合作用和考虑其他回路耦合作用两种情况下有效增益的变化,计算有效相对增益序列(ERGA)来分析回路之间耦合作用的强弱。

(3)在(2)提出的EOP基础上,提出了一种多变量过程分散PID控制器的设计方法。

首先对多变量过程进行变量配对,然后利用EOP将多变量系统等效为一组SISO系统,对EOP进行近似和模型简化,针对简化的EOP分别设计独立的控制器,并且给出了所设计的分散控制系统的稳定性条件。

同主题文章[1].杨凤山,李颖宏,李正熙. 混合PID的设计及仿真研究' [J]. 北方工业大学学报. 2003.(03)[2].李健云,张振辉,訾壮辉. 一种新型恒温控制系统' [J]. 黑龙江大学自然科学学报. 1998.(01)[3].苏薇. 模糊PID的研究' [J]. 工业仪表与自动化装置. 2001.(02)[4].朱彤,任庆昌. PID一模糊控制的应用探讨' [J]. 电气传动自动化. 2002.(03)[5].刘昭斌. 单片机控制的温度控制系统' [J]. 兰州石化职业技术学院学报. 1999.(02)[6].李国勇. 一种改进的自适应PID控制器' [J]. 太原理工大学学报. 2003.(01)[7].黄伟,张军. SR70A 系列PID 调节器' [J]. 仪表技术与传感器. 1998.(02)[8].刘国光. 基于模糊算法的自适应温度控制器' [J]. 仪器仪表用户. 2002.(02)[9].李国勇. 一种新型的模糊PID控制器' [J]. 系统仿真学报. 2003.(10)[10].黄天戍,罗璠,徐长宝,任清珍. 一种可灵活使用的温度控制系统设计方法研究' [J]. 中国仪器仪表. 2003.(07)【关键词相关文档搜索】：控制理论与控制工程; 耦合作用; 配对; 增益变化图; 增益变化表; 等效开环过程; 有效相对增益序列; 分散PID控制器【作者相关信息搜索】：上海交通大学;控制理论与控制工程;李少远;成永芳;。

多变量系统解耦现状的分析

方法。（）奈氏阵列法（Ｎ１逆ＩＡ）英国学者Ｒｓｎｒｃ，首先提出的逆奈氏阵列法（Ａ）ｏｅｂｏｋＩＮ，
ＭＩＭＯ系统的特殊性在于：① 输入输出之间彼此响应产生
交连；难以得到精确的数学模型；控制部件失效的可能性增 ② ③
并矢分解，一条件不易满足。这（）列回差法４序
ａｎｒｂｏｔｅｃｐｌｄｏｓｄｏｕｉｎｇ
生产过程是一种有序过程，环环相扣，变量间关系错综复杂，个过程变量的波动往往会影响多个变量的变化，就是耦一这合，是生产过程控制系统普遍存在的一种现象，他而解除这种耦
ａｄｅｔｅｅｔ，ｅｏｐｉｏｔｌｅａｅｈｔｒｓａｃｉｄｏｏｔｌｈｏｙａｄｃｎｒｌｒｊｔｃｍｎｙＴｉｐｐｒｎｃ．ｃｎｌｄｃｕｌｇｃｎｒｃｍｏｅｅｒｈｆｌｎｃｎｒｅｒｎｏｔｏｃｏｍｕｉ．ｓａｅＲｙｎｏｂｅｏｔｏｐｅｔｈ
不止一对，且相互关联。对耦合这种现象，要用控制的方式而需
加以解决。如，于一个电力系统来说，频率、率与电压是例对其功三个需要控制又彼此相关的量；于一个精馏塔来说，顶部对其

多变量解耦控制方法

多变量解耦控制方法多变量解耦控制（Multivariable Decoupling Control）是一种用于多变量控制系统的控制方法，旨在解决多变量系统中变量之间相互影响的问题，以实现对个别变量的独立控制。

本文将重点介绍多变量解耦控制的基本原理、应用领域以及实现方法。

多变量解耦控制的基本原理是将多变量控制系统转化为一组耦合度相对较小的单变量子系统，从而能够实现对这些单变量子系统的相对独立控制。

在多变量控制系统中，由于变量之间存在相互耦合的影响，当控制一些变量时，其他变量的变化也会受到影响，导致控制效果不理想。

多变量解耦控制通过重新设计系统的控制结构，使得系统中的耦合影响尽可能减小，从而实现对每个变量的独立控制。

多变量解耦控制在许多工业领域中得到广泛应用，如化工过程控制、能源系统控制、飞行器控制等。

这些系统通常由多个变量组成，变量之间存在耦合关系。

例如，在化工过程控制中，系统的温度、压力、流量等变量相互影响，为了实现对每个变量的独立控制，需要采用多变量解耦控制方法。

多变量解耦控制的实现方法有多种，其中最常用的方法是基于传递函数模型的解耦控制设计。

这种方法通常包括两个步骤：模型建立和解耦控制器设计。

首先，通过系统辨识方法获得多变量系统的传递函数模型，然后根据系统的传递函数模型设计解耦控制器。

在解耦控制器设计中，通常采用频域设计方法，通过对系统的传递函数进行频域分析，确定解耦控制器的参数。

除了基于传递函数模型的解耦控制方法，还有一些其他的多变量解耦控制方法，如基于状态空间模型的解耦控制、模型预测控制、自适应控制等。

这些方法基于不同的控制原理和数学模型来实现多变量系统的解耦控制，可以根据实际需要选择适当的方法。

总结起来，多变量解耦控制是一种用于多变量控制系统的控制方法，通过重新设计系统的控制结构，实现对每个变量的独立控制。

它在工业领域中得到广泛应用，可以通过基于传递函数模型、状态空间模型、模型预测控制、自适应控制等方法来实现。

温室环境多变量控制系统解耦现状及发展趋势

中，种方法是将多变量非线性系统按照逆系统方法进行解一
使其成为互不相关的控制过程，还可以改善单变量对象特
性。但通过矩阵运算求得解耦环节的数学模型，只是求得
的解耦环节会随着变量维数的增多越来越复杂，现起来更实
马万征，毛罕平，李忠芳倪纪恒，，高蓓，郑洪倩
（．１江苏大学／现代农业装备与技术省部共建教育部重点实验室／江苏省重点实验室，江苏镇江２２１１０３２安徽科技学院城建与环境学院，．安徽风阳２３０３安徽科技学院工学院，３１０；．安徽风阳２３０）３１０
基金项目：国家自然科学基金（编号：１７０６；６０５３）国家高等学校博士学科点专项科研基金（编号：００９００）江苏省高校自２８２９０９；０然科学
基金重大项目（编号：０Ｊ２１００）１ＫＡ０１。
想和神经网络理论，产生的新的解耦方法，即模糊前馈解耦方法。模糊控制器和解耦部分独立设计，解耦由２层神经网络实现，点少，节其活化函数采用分段线性函数，利用简化的学习算法，根据系统输出误差，在线调整网络权值，而实现从动态解耦，无需辨识被控对象。该方法结构简单且计算量小，
模糊解耦在设计过程中避免对象精确数学模型的推导和严格
计算的问题，实现极为简便。常用的模糊解耦主要分为２种：（）１直接解耦法。一种方法是对控制对象进行解耦，然后针对解耦而成的单变量过程进行模糊控制系统的设计；另一种方法是对控制器进行解耦。（）多变量模糊控制规则进行２对模糊子空间的分解。自２纪８代起，０世０年不少学者就开始把具有强鲁棒性的模糊控制应用于解耦系统中，并做了许多研究。徐承伟等从理论上证明了模糊关系系统的串联、反馈补偿解耦器的结构及实现解耦问题，给出解耦器的结构及并实现解耦的充分条件和串联补偿解耦问题的解存在一个充要条件－．。实现问题是在建立一种试探搜索的基础上， “ 寻找冠阵的可分解问题。孙海龙等通过对模糊规则描述的模糊系统及其子系统进行研究，出模糊系统能够实现效果解耦的给充分条件。Ｗａｃｉｉ提出通过对多变量模糊控制规则ｌｈｅｃｉｗｚ进行子空间分解的解耦算法。综合前人研究成果可知，模糊解耦调整时间短，控制平稳，对干扰具有较强的抵抗力，鲁

完整word版关于解耦控制的研究和发展现状

关于解耦控制的研究和发展现状言1 引和Boksenhom多变量系统设计思想在控制学科发展初期就已经形成，在的报告和钱学森的著作中就已得到了基本研究；在现代控制理论的框架内Hood年正式提出。

随着被控系统越来越复杂，被控对象1964这个问题由Morgan在存在着更多难以控制的因素，如不确定性、多干扰性、非线性、滞后和非最小相位特性等，使得工程对耦合控制系统的设计要求越来越高，设计难度越来越大。

所以一直以来理论与工程界将其作为一个解耦问题成为学术与工程上一大难题，热点问题。

2 工程背景在现代化的工业生产中，不断出现一些较复杂的设备或装置，这些设备或装置的本身所要求的被控制参数往往较多，因此，必须设置多个控制回路对该种设备进行控制。

由于控制回路的增加，往往会在它们之间造成相互影响的耦合作用，也即系统中每一个控制回路的输入信号对所有回路的输出都会有影响，而每一个回路的输出又会受到所有输入的作用。

要想一由于耦合关”系统。

个输入只去控制一个输出几乎不可能，这就构成了“耦合系，往往使系统难于控制、性能很差。

解耦控制系统3如上图所示，所谓解耦控制系统，就是采用某种结构，寻找合适的控制规律来消除系统种各控制回路之间的相互耦合关系，使每一个输入只控制相应的一个输出，每一个输出又只受到一个控制的作用。

解耦控制是一个既古老又极富生命力的话题，不确定性是工程实际中普遍存在的棘手现象。

解耦控制是多变量系统控制的有效手段。

3.1 解耦控制系统的特点1. 解耦控制系统一般都是多输入多输出系统，而且输入和输出之间的关系是复杂的耦合，一个输入量影响多个输出量，一个输出量受多个输入量的影响。

实际被控对象不同，输入、输出之间的关系也不同。

被控对象的某个输2.出和某个输出具有明显的“一一对应”的“依赖”性，而其他输出和输出的相互关系则很弱，可以忽略。

此时的多输入多输出关系，可以简化为多个单输入单输出的单回路控制系统，而把其他的影响因素看成干扰。