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公开(公告)号：CN109696829A
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201811202741.2
申请日：2018-10-16
申请人： AIX制程有限公司
发明人： 马丁·翁
IPC分类号： G05B13/04
CPC分类号： G05B13/048 , G05B13/042
摘要： 本发明涉及一种控制系统内的过程的方法及其装置，该方法特别是研磨装置内的研磨过程，包括如下步骤：-检测1系统的状态变量(st)；-创建2至少两个过程模型(PM)，每个模型均描述了执行动作(at)对系统的状态变量(st)的影响，其中，至少两个过程模型(PM)的结构彼此不同；-根据预定控制目标和过程模型，通过完成执行动作(at)来控制3系统内的过程，此时，该过程模型对在系统内运行的过程的预测结果最为精确。
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公开(公告)号：CN109164706A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201810967854.5
申请日：2018-08-23
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院 , 广东电科院能源技术有限责任公司
IPC分类号： G05B13/04
CPC分类号： G05B13/048
摘要： 本发明公开了一种预测方法和装置，包括：将过程响应的输入信号与预置第一常数2相乘，得到第一输出信号；通过预置的纯滞后运算公式对输入信号进行纯滞后运算，得到第二输出信号；将第二输出信号作为减信号，将输入信号作为被减信号，获取输入信号与第二输出信号的差并作为第三输出信号；通过预置的积分运算公式对第三输出信号进行积分运算，得到第四输出信号；将第一输出信号作为被减信号，将第四输出信号作为减信号，获取第一输出信号和第四输出信号的差并作为过程响应的预测输出信号。用于实现无预测模型的预测控制，从而满足实际预测控制需要。
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公开(公告)号：CN108710295A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810365081.3
申请日：2018-04-20
申请人： 浙江工业大学
CPC分类号： G05B13/042 , G05B13/048 , G05D1/0088 , G05D1/12
摘要： 一种基于渐进容积信息滤波的机器人跟随方法，该方法将量测更新过程分解为若干个子过程，利于多个不同传感器信息的融合；其次，在量测更新过程中渐近地引入量测信息，使其得到充分利用，提高了人体目标跟踪精度；另外，通过增大观测噪声协方差，使得渐进过程中协方差矩阵保持正定性，从而保证滤波器的稳定性；本发明尤其适用于人机协作的智能机器人跟随方法，采用渐进容积信息滤波算法融合收集到的机器人传感器量测信息，得到人物的状态估计，从而实现人物跟随的目的，相比现有的机器人跟随方法，本发明能显著提高人物跟踪的精度和稳定性。
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公开(公告)号：CN106413930B
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201480074006.1
申请日：2014-01-24
申请人： 东芝三菱电机产业系统株式会社
发明人： 北郷和寿
IPC分类号： B21B37/00
CPC分类号： G05B13/048 , B21B37/00 , B21B37/46 , B21B99/00 , G05B13/042 , G05B17/02 , G05B2219/23102 , G05B2219/49065
摘要： 轧制线的能量消耗量预测装置的特征在于，(1)在确定了作用于被轧材的设备的各种动作值和所述设备的能量消耗量之间的关系的模型式中输入各种动作实际值以作为各种动作值，计算能量消耗量的实际计算值，(2)将能量消耗量的实际值除以所述实际计算值，计算出能量消耗量的基准学习值，(3)仅对所述模型式的各种动作值中的1种动作值输入由所述设定计算部确定的动作设定值，对其它种类的动作值输入动作实际值，计算出能量消耗量的拟实际计算值，(4)将所述实际计算值除以所述拟实际计算值，计算出修正学习值，(5)对于下一次之后传送到所述轧制线的预定的被轧材，输入所述各种动作设定值以作为所述模型式的各种动作值，计算出能量消耗量的预测值，并将所述预测值乘以所述基准学习值和所述修正学习值，计算出修正后的能量消耗量的预测值。
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公开(公告)号：CN104020667B
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201410075849.5
申请日：2014-02-28
申请人： 费希尔-罗斯蒙特系统公司
发明人： T·L·布莱文斯 , M·J·尼克松 , W·K·沃杰斯泽尼斯
IPC分类号： G05B13/04
CPC分类号： G05B19/058 , G05B13/048 , G05B2219/41146 , G05B2219/41367
摘要： 一种控制技术，该控制技术允许在基于卡尔曼滤波器的控制方案中使用接收的过程变量值，而无需改变控制算法，该控制技术包括控制器如PID控制器和卡尔曼滤波器，所述卡尔曼滤波器被耦接为接收例如形式为来自过程的过程变量测量信号的反馈。该卡尔曼滤波器被配置为在每个控制器执行循环期间从间歇性的或缓慢的过程反馈信号产生过程变量值的估计，同时将新过程变量估计提供给控制器，以使得控制器能够产生用于控制过程的控制信号。卡尔曼滤波器还被配置为针对在过程中可能出现的具有非零均值的过程噪声补偿过程变量估计。卡尔曼滤波器可以应用该补偿来连续地并且间歇性地接收过程变量值。
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公开(公告)号：CN107797447A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201710098066.2
申请日：2017-02-22
申请人： 欧姆龙株式会社
发明人： 浪江正树
IPC分类号： G05B13/04
CPC分类号： G05B13/048 , G05B13/042
摘要： 本发明涉及一种模型预测控制装置、控制方法、信息处理程序及记录介质，简化在运动控制中对定型干扰所产生的对于控制量的影响进行补偿的处理。作为模型预测控制装置的控制器(10)算出施加有定型干扰时的某动作周期中的控制量的实测值、与所述某动作周期中的控制量的预测值的误差即模型预测误差，使用所算出的所述模型预测误差来修正所述某动作周期之后的动作周期中的预测值。
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公开(公告)号：CN107797446A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201710092421.5
申请日：2017-02-21
申请人： 欧姆龙株式会社
发明人： 浪江正树
IPC分类号： G05B13/04
CPC分类号： G05B13/048 , G05B19/404
摘要： 本发明提出一种模型预测控制装置、控制方法、信息处理程序及记录介质。控制器(10)针对预测误差变动周期，使用某预测误差变动周期的前一个预测误差变动周期中的预测误差，来修正某预测误差变动周期中的预测值，所述预测误差变动周期是控制量的实测值与预测值的误差即预测误差的时间变化的周期。本发明不需要干扰的模型，能够针对广范围的机械以及装置而更简单地适用干扰补偿。
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公开(公告)号：CN103998999B
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201280052488.1
申请日：2012-10-15
申请人： ABB研究有限公司
发明人： A·古普塔
IPC分类号： G05B13/04
CPC分类号： G05B13/04 , G05B13/048
摘要： 本发明提供一种用于调整过程设备中多变量比例积分导数(PID)控制器的方法。所述设备具有至少一个用于控制所述设备的过程的PID控制器。所述方法包括以下步骤：公式化用于设备的过程模型的模型预测控制(MPC)；获得与MPC相关的对于至少一个临界范围的最优控制解决方案；确定对应于所述最优控制解决方案的PID调整参数；利用PID调整参数调整PID控制器。本发明还提供一种根据本发明方法的方法调整多变量比例积分导数(PID)控制器的系统。
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公开(公告)号：CN104620186B
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201380047780.9
申请日：2013-07-12
申请人： 西门子工业公司
发明人： C.凯西利
IPC分类号： G05B19/042 , G05B13/04
CPC分类号： G05B13/048 , G05B15/02
摘要： 建筑物自动化系统包括多个组件，其中多个组件中的每一个与点数据相关联。一种控制建筑物自动化系统的方法包括建立移动计算设备与建筑物自动化系统的建筑物自动化网络之间的通信。方法还包括经由建筑物自动化网络从建筑物自动化系统接收点数据。此外，方法包括基于从至少一个建筑物自动化网络接收的点数据而标识建筑物自动化系统的多个组件以及基于点数据而生成建筑物自动化系统的模型。
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公开(公告)号：CN103048535B
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201210386203.X
申请日：2012-10-12
申请人： 通用电气公司
IPC分类号： G01R21/00
CPC分类号： H02J3/382 , G05B13/048 , H02J3/383 , H02J3/386 , Y02E10/563 , Y02E10/763
摘要： 本公开涉及用于发电系统中自适应可能功率确定的系统和方法。用于确定发电系统的输出能力的系统包括：传感器，其监测该发电系统的至少一个状况并且输出监测的状况数据；和功率能力确定装置，其基于来自电子控制器的输出的环境数据动态确定该发电系统的全产能。
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