城市污水处理过程出水氨氮优化控制

为了改善城市污水处理过程出水氨氮的处理效果,提出一种城市污水处理过程出水氨氮优化控制方法.首先,基于机理特性分析影响出水氨氮浓度的性能指标,建立一种基于自适应核函数的性能指标与控制变量的关联模型,并通过粒子群优化算法获取控制变量溶解氧浓度的优化设定值;其次,设计自适应模糊神经网络控制器,完成溶解氧浓度优化设定值的跟踪控制;最后,将出水氨氮优化控制方法应用于基准仿真平台BSM1.实验结果表明,该优化控制方法不仅提高了出水氨氮的去除效果,而且有效降低了能耗.     

自适应模糊PID控制污水处理技术研究

介绍了自适应模糊PID控制在污水处理中的应用.重点阐述了提升泵的自动控制和自适应模糊PID加药控制.仿真结果显示,系统能够较快响应,超调量较常规PID控制小,振荡次数少,具有良好的稳定性,解决了传统污水处理过程中自动化程度低,污水处理效率差等缺点,提高了污水处理的效率和效益.     

热障涂层加热系统的自适应模糊预测控制

针对航空发动机热障涂层加热过程中的时变、大惯性、滞后以及高度非线性等问题,提出了一种基于T-S模糊模型的广义预测控制策略来控制涂层的温度。首先,针对模糊C均值(FCM)算法容易陷入局部最优的问题,采用自适应遗传粒子群优化(GA-APSO)算法来优化模糊C均值(FCM)算法的全局寻优能力,并对T-S模糊模型的前件参数进行辨识;其次,采用自适应遗忘因子的递推最小二乘法来估计T-S模糊模型的后件参数。 最后,根据得到的T-S模糊模型设计模糊预测控制器并进行仿真实验。仿真结果表明,在利用自适应遗传粒子群算法对FCM算法进行优化后,算法的初始适应度值、收敛适应度值以及辨识模型的均方误差都有较大程度的降低,说明改良后算法的全局寻优能力得到了很大提升,对样本的模糊聚类效果也更好。在有干扰的情况下利用PID控制器和模糊预测控制器分别跟踪期望温度,相比传统的PID控制,模糊预测控制的控温精度更高,达到稳定期望温度所需时间更短,仿真结果验证了控制方法的有效性。     

连续搅拌反应釜的自适应模糊辨识与预测控制

化工领域为保证生产安全,对温度、压强、浓度等工艺指标有严格的要求。连续搅拌反应釜属于典型的化工设备,存在较强的非线性和时滞性,传统的建模与控制方法无法满足其精度要求。针对连续搅拌反应釜系统提出一种自适应模糊辨识与预测控制的方法。首先根据模糊划分C均值聚类算法得到模糊隶属度和初始聚类中心,在此基础上采用分层遗传算法进一步优化连续搅拌反应釜T-S模糊模型的参数。其次,采用自适应机制遗忘因子递推最小二乘法来估计T-S模糊模型的后件参数。最后,基于得到的T-S模糊模型,对连续搅拌反应釜进行自适应模糊广义预测控制,仿真结果验证了该算法的有效性。     

串联谐振全桥逆变电路自适应模糊PID恒功率输出研究

系统采用自适应模糊PID控制技术,针对串联谐振全桥逆变电路,利用MATLAB建立了系统自适应模糊PID输出功率控制仿真模型,并给出了电路仿真波形.结果表明,系统采用自适应模糊PID控制方法,能够应用模糊控制技术对PID参数进行在线修改,以满足不同时刻的功率偏差和偏差变化率对PID参数自整定的要求,使被控对象具有良好的动、静态性能,实现逆变电路的恒功率输出控制.     

模糊预测自适应控制算法应用分析

基于无辩识自适应控制方式在大滞后系统控制中的不足,采用模糊集合理论改进无辩识自适应控制,设计出模糊预测控制器,不仅解决了带有时滞、不确定性、大惯性工业过程的控制问题,而且没有对过程模型提出要求,并在实际应用中取得了良好的效果。     

6-(P-2P-S)并联宏动平台的轨迹跟踪控制

提出了一种新型6-(P-2P-S)并联宏动平台,应用凯恩方法建立了该机构的刚体动力学模型.采用分散控制策略对各分支独立控制,建立了单通道驱动关节空间的CARIMA模型,并针对广义预测控制(GPC)计算量大的缺陷,提出了一种模糊自适应直接广义预测控制(FDGPC)方法,该方法利用模糊逻辑系统直接设计预测控制器,并基于广义误差估计值对控制器参数θu和广义误差估计值中的未知向量θe进行自适应调整,轨迹跟踪控制仿真结果验证了该方法具有很强的鲁棒性,可实现并联宏动平台的高速高精度定位.     

基于变伸缩因子的模糊自适应船舶航向控制

针对船舶航向控制系统中固有的非线性和模型不确定性,提出一种基于变伸缩因子的模糊自适应控制方法.该控制方法基于Norbbin非线性船舶运动模型,采用Lyapunov稳定性理论确保闭环系统的稳定性,结合投影算法设计参数自适应律,能够以精简的模糊规则实现较高的控制性能.仿真结果验证了该控制方法的有效性和优越性.     

神经网络预测控制在污水处理溶解氧控制中的应用

针对污水处理过程溶解氧浓度时变设定值难以控制的问题,提出一种溶解氧浓度的神经网络预测控制器设计方法.首先,在活性污泥法污水处理过程通用机理模型基础上,利用系统的输入、输出数据,采用递推学习更新模式,通过三层BP神经网络训练出系统神经网络逼近模型.然后,设计满足出水水质指标的溶解氧约束预测控制器.在考虑溶解氧测量白噪音干扰和进水流量发生阶跃变化情况下,将所设计的控制器用于污水处理溶解氧浓度的时变设定值跟踪控制.仿真结果表明:与传统PID控制器相比,神经网络预测控制器能够显著提高溶解氧跟踪控制性能,具有更好的自适应性和抗干扰能力.     

基于非线性系统模糊模型的l∞范数预测控制

以非线性系统模糊模型为基础 ,提出了一种基于l∞ 范数性能指标的预测控制方法 .证明了当子线性模型闭环稳定时 ,基于模糊模型的l∞ 预测控制系统是闭环稳定的 .将此方法用于连续反应搅拌釜 (CSTR)中和过程 pH值控制的仿真试验 ,结果表明其综合控制性能优于基于二次性能指标的预测控制方法 .