基于二自由度q-learning的高阶不稳定滞后对象控制研究

"高阶不稳定滞后对象的仿真分析-基于两层q-learning算法的多智能体协作方法研究" 本文探讨了一类在工业过程控制中常见的不稳定大时滞对象的控制问题，重点研究了如何通过二自由度IMC-PID控制结构来优化这类系统的控制性能。在自动控制原理的背景下，传统的PID控制器对于此类系统往往难以达到理想的效果，而Smith预估器虽能处理时滞问题，但其鲁棒性不足。另一方面，内部模型控制(IMC)虽然算法简洁、参数整定方便，却无法直接应用于不稳定的对象。 在该研究中，作者提出了一个二自由度IMC-PID串级控制设计方法。内环按照IMC原理设计，作为经典的反馈控制结构，其主要任务是稳定不稳定对象并迅速消除系统的主要扰动。外环则采用二自由度内模控制结构，实现了设定值响应的分离，使得控制器设计更为灵活。这种方法的独特之处在于，它不仅考虑了时滞问题，还兼顾了系统的鲁棒性和控制性能。 在具体仿真分析中，以过程 se ss ss G 5.00 )15.0)(12)(15( 1 )(    为例，这是一个高阶不稳定滞后对象。通过二自由度IMC-PID控制结构，仿真结果显示系统具有优异的性能。例如，当在20s时输入一个幅值为-1的干扰信号时，系统几乎未表现出明显的扰动，显示出强大的抗干扰能力。 此外，论文还提及了一种基于两层q-learning算法的多智能体协作方法，这可能是为了进一步提升控制策略的适应性和智能化水平。在多智能体系统中，通过q-learning算法，每个智能体可以学习并优化其行为，以达到整体系统的协同优化。 总结来说，该研究提供了一个针对不稳定大时滞过程的有效控制策略，结合了二自由度IMC-PID控制和多智能体协作，以实现更好的动态响应和鲁棒性。这种方法对于工业过程控制中的复杂系统优化具有重要的实践意义。