PSO辨识自适应预估控制在矿井通风系统中的应用

"粒子群优化辨识的自适应预估控制及应用" 本文主要探讨了如何改进Smith预估器在处理预测模型精度上的局限性，提出了一个基于粒子群优化（PSO）的自适应预估控制策略。Smith预估器是一种常用的控制策略，它通过建立过程模型来预测系统的未来状态，以便提前进行控制决策。然而，其性能很大程度上取决于预测模型的准确性。针对这一问题，作者孙引忠、周涛和马星河提出了结合PSO算法的解决方案。 PSO是一种模拟自然界中鸟群觅食行为的全局优化算法，具有搜索速度快、全局寻优能力强的特点。在本文中，PSO被用来在线辨识和调整Smith预估器的参数，以适应系统动态特性的变化。通过这种方式，可以动态地优化预估器的性能，提高其对模型精度的适应性。 同时，该控制方法还利用了单神经元的非线性逼近能力，以及其自学习和自组织的特性。神经元模型能够有效地处理复杂的非线性关系，通过在线修正控制器参数，进一步增强控制系统的性能。在矿井通风系统风量控制的仿真案例中，该方法在系统参数时变的情况下进行了跟踪响应分析，结果显示，该控制策略能有效应对大滞后和时变系统的挑战，展现出强大的适应性、鲁棒性以及抗干扰能力，并具有良好的跟踪性能。 关键词涉及的领域包括粒子群优化（PSO）在参数辨识中的应用，处理时滞问题的预估控制技术，以及矿井通风系统的控制。论文的中图分类号为TP301.6，这表明它属于自动化技术的范畴。文献标识码A则表示这是一篇原创性的科研论文。 这篇研究为工业控制系统提供了一种新颖的控制策略，特别是在处理复杂、动态变化的系统时，如矿井通风系统，这种自适应预估控制结合PSO的方法展示了其优越的性能。通过这种方法，不仅可以提高控制系统的稳定性和效率，还能有效应对不确定性因素和外部干扰，对于提升工业过程控制的智能化水平具有重要意义。