基于MATLAB语言的电加热炉神经元PID控制的建模与仿真

给出基于MATLAB语言的神经元PID控制器S函数 ,在此基础上建立电加热炉神经元PID控制的SIMU LINK仿真模型 ,最后给出该模型的仿真结果 .仿真结果表明 ,利用该SIMULINK仿真模型可以方便地实现对电加热炉神经元PID控制的研究     

电加热炉温神经网络控制及解耦

对电加热炉的温度进行控制的计算机控制系统，大多采用含有经验的专家系统，其结构复杂，干扰多。电加热炉系统有耦合，包含纯滞后环节，对此系统采用神经网络预测控制，并应用神经网络进行解耦，从仿真实验误差曲线和系统的输出可以看出，相对于PID控制和采用专家系统的智能控制，该控制器控制效果优越。     

工业电加热炉非线性批量PID控制研究

在工业控制过程中,电加热炉温度控制系统是一个严重的非线性,大惯性,时变和纯滞后环节.由于传统PID的局限性,如果采用传统的PID对该系统进行控制很难在时变系统中达到良好的性能.基于对此问题的考虑,本文应用批量PID控制方法以及应用一种新的PID参数整定方法来解决在电加热炉控制过程中的一些实际问题.     

基于电加热炉温度系统的自适应模糊PID-Smith控制方法研究

针对电加热炉温度控制系统,研究了自适应模糊PID-Smith控制方法.该控制方法利用Smith预估算法克服纯滞后,利用模糊控制来提高系统的鲁棒性,利用PID控制来提高稳态精度.通过Matlab仿真研究,表明该控制器具有良好的稳定性和鲁棒性,对于大时间滞后的电加热炉温控系统是一种实用而简便的控制方法.     

电加热炉预测性PI控制

从所期望的闭环传递函数得出预测性PI控制器算法,利用MATLAB仿真软件对该预测性PI控制算法在电加热炉中的应用进行了仿真研究,结果表明该控制算法能够实现对电加热炉的有效控制.     

原料气加热炉出口温度检测控制

本文以原料气加热炉为被控对象,通过对电加热炉对象特性的分析来建立加热炉数学模型,提出了一套计算机系统控制方案。给出了控制系统相应的硬件配置及网络拓扑结构以及控制方案。实现了加热炉炉温的自适应PID智能控制。     

基于MEA的加热炉炉温控制器参数自整定

针对工业加热炉大惯性、纯滞后、参数非线性等特点,以及传统PID控制器参数不易调节的特点,提出一种基于思维进化算法和模糊神经网络的加热炉炉温PID控制器参数自整定方法.并通过MATLAB进行仿真研究,仿真结果表明,使用该方法得到的炉温控制器可以获得较好的控制效果.     

基于ADHDP方法的生产线喷涂烘干过程温度控制

针对自动化生产线喷涂烘干过程中电加热炉温度具有纯滞后、大惯性等非线性控制特点,文中提出一种基于控制依赖启发式动态规划的自适应控制方法,实现对电加热炉温度的优化控制。它不需要精确的数学模型,也不需要精确定义最优控制理论中的系统性能指标函数,可以在线学习控制。仿真试验表明,这种方法相比传统的PID控制在稳态误差、超调量、响应速度,抗干扰能力和鲁棒性等方面具有更好的控制效果。     

模糊控制算法在温度控制系统中的研究

本文结合电加热炉的控制特性,分析了传统PID算法控制器和模糊逻辑控制器的优缺点,并根据智能控制理论的前沿研究,选择了模糊PID复合控制(Fuzzy-PID)来实现对电加热炉这一数学模型为双输入双输出系统的智能控制。根据实际温控系统的要求,设计出一种PID控制与模糊控制相结合的智能控制系统,具备一定的自适应控制能力,因而特别适用于难于用精确数学模型描述的温度控制系统,有较强的稳定性和鲁棒性。     

基于参数辨识的仿人智能PID电加热炉温度控制

利用开环阶跃响应输入输出数据,对电加热炉的一阶惯性加纯滞后模型参数进行在线辨识,然后根据该参数模型设计系统的线性预报模型,并采用规则法整定PID控制器参数,最后运用仿人智能控制的思想,在过程中对PID参数进行调整.实时控制的试验表明,该算法原理简单,能运用于各类电加热炉系统,并易于在上位机上编程实现,同时它能将动态响应时间、超调量、稳态误差都控制在合理的范围以内.     

基本参数估计的自校正PID控制

利用系统辨识手段，通过一系列变换，提出一种基于系统参数估计的自校正PID控制算法．以一电加热炉为被控对象进行仿真研究，结果表明该算法具有很好的适应性和鲁棒性．     

基于模糊PID的炉温控制系统研究

本文通过对各种模糊PID控制理论的研究,以电加热炉为被控对象,采用模糊P+传统ID型的模糊PID控制策略,将模糊控制策略与传统PID控制策略有机结合起来,并通过实验,证明该模糊PID控制器既具有PID控制器的较好稳态性能,又具有模糊控制器的良好动态特性。     

PID控制与模糊控制的比较

本文以具有大惯性、大滞后特点的流水线加热炉为控制对象,利用半实物仿真控制系统对其温度分别进行PID控制和模糊控制。根据控制结果的比较,得出利用模糊控制方案对于控制具有大惯性、大滞后的复杂系统,比PID控制更有优势;在不需要知道被控对象数学模型的前提下,实现起来比PID控制更加简单;同时便于修改控制参数和设计控制器,缩短实验时间,节约成本,可以在过程控制中推广利用。     

蝶阀煤气调节系统增量式模糊PID控制器的动态特性研究

为实现钢厂循环发电过程中对混合煤气的稳压控制,设计了应用于蝶阀压力调节系统的增量式模糊PID控制器,在MATLAB/Simulink环境下进行了动态特性仿真,并与常规PID仿真进行了对比分析。结果表明,模糊PID控制能够使该调节系统具有良好的动态特性,满足稳压系统的控制要求。     

Fuzzy-PID复合控制在电加热炉温度控制中的应用

针对电加热炉这种具有较大的滞后性、非线性、时变性的控制对象,采用Fuzzy-PID复合控制方式克服了单纯采用PID控制或Fuzzy控制导致系统性能变差甚至不稳定的缺点,取得了较好的控制效果。     

模糊免疫PID控制在电阻加热炉温度控制系统中的应用

结合免疫反馈的调节机理,基于模糊控制理论,设计了一种模糊免疫PID控制器,并对某8kW电阻加热炉温度控制系统进行了动态仿真,仿真结果表明模糊免疫PID具有很强的鲁棒性。     

基于神经网络的PID参数自整定与实时控制

将Bang-Bang控制与神经网络自适应控制相结合，利用神经元的学习功能构成了一种自适应PID控制器，控制器在Bang-Bang控制阶段进行系统辨识，利用系统参数整定PID控制参数，作为神经网络权系数的初值，其结构简单，工作稳定，鲁棒性强，实时控制结果表明，这类神经网络自适应控制器可有效地用于一类电加热炉系统的温度控制，使得系统具有快速响应性和良好的抗干扰性。     

基于Labwindows／CVI和模糊PID算法的流化床温控系统设计

针对流化床加热炉传统控制方法落后,成本高,自动化程度低等问题,基于模糊PID控制算法对流化床加热炉的温度进行控制,实现了PID参数自整定,提高了控制精度、效率及过程的稳定性.同时,利用Labwindows/CVI设计了上位机的人机界面.实际运行表明,加热炉内温度稳定时的误差变化幅度小于0.3℃,满足一般流化床加热炉的要求.     

PID参数自整定模糊控制器的应用

针对电加热炉大惯性、纯滞后、参数时变的非线性对象的控制的特点,以及常规PID控制参数不易调节的特点,提出了一种PID参数自整定模糊控制方法,设计了PID参数自整定模糊控制器,并在炉温控制系统中应用。实验结果表明:PID参数自整定模糊控制消除了系统的稳态误差,没有超调和振荡,鲁棒性较强,而且简单易行,具有一定的实用价值。     

实现多变量自校正调节的一种方法

本文从建模方法出发,讨论了实现多交量自校正调节的一种方法。采用适当的模型类型,可以直接用解析法计算最小方差控制律,并在自校正调节时,使需要在线辨识的参数个数减少,便于在小型机上实现实时控制。用此法对电加热炉进行控制的结果表明:其控制精度较PID和LQG法为高。