无模型自适应控制在液位控制中的应用与改进Smith预估算法

"这篇硕士学位论文主要探讨了数据驱动控制在液位控制系统中的应用，特别是针对大时滞系统的挑战。论文作者赵飞在导师侯忠生的指导下，研究了无模型自适应控制理论，并提出了一种改进的Smith预估算法，以解决传统Smith预估算法在面对模型偏差和系统干扰时控制效果下降的问题。 液位控制是工业生产中的常见任务，而大时滞控制系统由于存在延迟，其控制性能通常会受到显著影响。Smith预估算法是处理大时滞问题的一种经典策略，但在模型不精确时，其效果会减弱。对此，论文介绍了增益自适应改进的Smith预估算法，它在一定程度上提高了控制性能，但仍存在对系统扰动敏感的缺点。 赵飞的论文主要贡献在于引入无模型自适应控制理论，提出了一个改进的Smith预估算法，该算法不仅能补偿模型增益的偏差，还能应对时间常数和延迟时间常数的变化，尤其在系统参数时变的条件下，表现出优于增益自适应改进Smith预估算法的控制效果。此外，该方法具有结构简单、可调参数少和对环境变化适应性强的特点。 论文通过实际的单容和双容液位系统仿真，对比了增益自适应Smith预估算法与所提算法的性能。结果显示，新算法在液位控制中取得了良好的效果，并且有潜力应用于更广泛的工业控制领域。关键词包括液位控制、大时滞不确定系统、Smith预估算法以及无模型自适应控制。" 这篇资源详细阐述了数据驱动控制技术如何在液位控制这一具体应用中发挥作用，特别是在克服大时滞和不确定性方面，提供了一个创新的解决方案，具有较高的理论价值和实际应用前景。