基于IAP的汽轮机DEH调速系统研究与应用

针对某电厂数字电液(DEH)控制系统改造项目的需求,采用中海创工业自动化通用技术平台(IAP),建立该电厂数字电液控制系统的设备库,编写控制逻辑和人机界面,实现数字电液控制系统转速、压力和功率三个闭环控制,并达到该电厂要求的额定转速和额定功率.介绍了在IAP平台上搭建转速控制的逻辑及其实现过程,说明其应用在跨平台性上的可行性.经过调试和仿真,系统很好地实现了汽轮机升速、暖机等过程,并最终达到了额定转速.     

一种改进的模式识别自整定PID控制方法

摘 要：针对常规PID控制器不能很好兼顾抗干扰性与鲁棒性的缺点,提出一种新的基于模式识别自整定PID控制算法。该算法对参数整定规则了进行探索和创新,并给出了具体的整定规则公式。为了实现算法在实验室水箱液位控制的应用,采用OPC技术实现了MATLAB软件与MCGS组态软件的数据实时交互。实验结果表明,该规则在MATLAB仿真和水箱液位控制应用中取得到了很好的整定效果,控制性能优于常规PID控制。     

基于OPC技术的MATLAB实时过程控制系统

使用OPC技术将MATLAB与现场过程设备连接,实现了MATLAB仿真在现场设备的实时控制.通过MATLAB的S imu link实时读取数据和控制设备.利用MATLAB在工程计算方面的强大能力和组态软件在现场实时数据采集和监控系统方面的优势,使MATLAB仿真不再只局限于传统的离线计算和纯数字的仿真,而易于在实际系统上实现先进算法.以单神经元PID算法为例验证了系统的可行性.     

基于对角递归神经网络的控制系统

针对角递归神经网络具有结构简单、收敛速度快,可广泛用于非线性系统的辨识与控制的特点.基于工业自动化通用技术平台(IAP),采用图形化控制策略组态技术开发了一套基于对角递归神经网络的控制系统,该系统具有基于参考模型跟踪的控制结构,可快速自适应地调整控制器参数.仿真实验结果表明,基于对角递归神经网络的控制系统控制精度高、稳定性好,可成为处理复杂工业过程,尤其是解决不确定和非线性领域问题的有效工具.     

基于xPC Target的TIG焊PID控制实时仿真

为尝试在焊接过程控制研究中应用实时仿真方法,采用基于Matlab/Simulink的xPC Target模块搭建实时仿真平台,对TIG焊过程进行电流闭环PID控制实时仿真实验,实验中采用凑试法选择最优PID参数,对1.0、0.1 Hz的方波及0.33 Hz的复杂波形进行在线控制仿真.由实验结果可知,基于Matlab/Simulink的xPC Target模块搭建的实时机系统可以在线仿真得到最优控制参数.     

基于改进遗传PID算法的能量回馈制动系统

针对目前能量回馈系统效率低的问题, 提出一种基于改进的遗传PID（比例-积分-微分）算法对能量回馈系统进行控制. 首先建立回馈制动的数学模型, 然后根据其模型采用仿真软件（MATLAB）, 并结合改进的遗传PID算法进行仿真实验. 实验结果表明, 改进的遗传PID算法比传统PID算法控制效果更好, 稳定性、 鲁棒性及抗干扰能力更强, 且回收效率提高了25.8%.     

免疫单神经元PID控制在永磁交流伺服系统中的应用

针对传统PID调节不易在线实时调整参数,难以有效控制复杂和时变系统的不足,以及单神经元PID控制不能实时调整增益、响应慢的缺点,介绍了一种通过免疫反馈机理实现增益自调整的单神经元自适应PID,并将其应用于永磁交流伺服系统.系统转速环控制器采用基于单神经元的自适应PID控制算法,实现PID参数的在线实时调整.在单神经元中引入免疫反馈机理,实现增益自调整,提高其响应速度.仿真和实验结果表明,该算法可以在一定程度上增强系统的抗扰动能力,改善系统的速度控制效果,使转速的超调更小、振荡减弱、响应速度加快、稳态误差减小,提高了系统的动态和稳态性能.     

基于改进遗传 P ID 算法的能量回馈制动系统

针对目前能量回馈系统效率低的问题, 提出一种基于改进的遗传PID（比例-积分-微分）算法对能量回馈系统进行控制. 首先建立回馈制动的数学模型, 然后根据其模型采用仿真软件（MATLAB）, 并结合改进的遗传PID算法进行仿真实验. 实验结果表明, 改进的遗传PID算法比传统PID算法控制效果更好, 稳定性、 鲁棒性及抗干扰能力更强, 且回收效率提高了25.8%.     

模糊神经免疫自适应PID在恒张力控制系统中的应用

应用免疫反馈系统原理和模糊神经网络控制理论,在传统PID控制基础上设计出一种模糊神经免疫自适应PID控制器,阐述了该控制器的特点、控制规律和整定方法.控制器参数P、I和D分别由模糊神经免疫反馈系统和模糊神经网络控制器在线修正.进行了恒张力控制系统的动态仿真,并与数字PID和模糊PID控制进行了比较.仿真结果表明,模糊神经免疫自适应PID控制器响应速度快、控制输出稳定、抗干扰能力强和鲁棒性好,较传统PID和模糊PID控制器具有更好的动、静态特性.     

基于模糊PI控制的实验平台设计与实现

针对Festo教学演示型实验平台在扩展性研究方面的不足,提出了一种基于模糊PI控制的半实物仿真平台设计方案:利用Matlab实现模糊PI虚拟控制器的设计,利用组态软件实现虚拟控制器与实验装置I/O接口设备的无缝连接。Simulink仿真结果表明模糊PI控制具有调节时间短、无超调量及稳态偏差、控制精度高等优点,为其在实验平台的应用提供了理论依据。