模糊PID控制在核反应堆功率控制中的研究

应用核反应堆堆芯的中子动力学数学模型建立传递函数.采用模糊PID方法设计了反应堆功率控制器控制反应堆功率负荷跟踪变化.Simulink仿真表明所采用的模糊PID控制算法来控制反应堆功率的输出,比传统PID控制取得了较好的控制效果.     

PEMFC输出功率的二自由度PID控制

为提高质子交换膜燃料电池(PEMFC)的输出性能,对于其输出功率的一阶滞后数学模型,进行二自由度PID控制方案设计.针对二自由度PID控制器参数整定过程中存在的不足,提出一种基于自适应遗传算法的二自由度PID控制器设计.仿真结果表明,经优化整定后的二自由度PID控制器,可使PEMFC的输出功率能较好地跟踪给定期望值的变化,同时也可更好地抑制外扰.     

基于遗传算法的154T电动车牵引励磁PID控制器的设计

讨论了154T电动轮自卸车牵引励磁控制的基本问题;分析了传统PID控制器的不足和基于遗传算法PID控制器的优势;论述了遗传算法的原理、基本问题和实现步骤.研究了电动轮自卸车的牵引特性和牵引励磁控制系统的结构,根据设计,该系统被控对象可简化为二阶系统,而控制器采用基于遗传算法的PID控制.用MATLAB对PID参数整定进行了仿真,以考察利用遗传算法的进化能力优化PID的效果.仿真结果表明,经过遗传算法优化的PID控制器具有较高的精度和较强的适应性,能获得满意的控制效果.     

互联电力系统AGC的模糊和遗传控制算法

针对互联电力系统自动发电控制(AGC)，结合模糊控制和遗传算法提出一种新型的PID智能控制器，这种控制器主要特点是选用遗传算法整定的PID参数值作为模糊自整定PID参数控制器的初值，然后再对模糊控制的相关参数用遗传算法优化，避免了参数选择的盲目性。仿真结果明显优于传统的PID控制器，同样也优于单独模糊PID控制器和由遗传算法寻优而设计的PID控制器。同时，在研究遗传算法寻优的过程中提出一种新的适应度选择方法。     

互联电力系统AGC的模糊和遗传控制算法

针对互联电力系统自动发电控制(AGC),结合模糊控制和遗传算法提出一种新型的PID智能控制器.这种控制器主要特点是选用遗传算法整定的PID参数值作为模糊自整定PID参数控制器的初值,然后再对模糊控制的相关参数用遗传算法优化,避免了参数选择的盲目性.仿真结果明显优于传统的PID控制器,同样也优于单独模糊PID控制器和由遗传算法寻优而设计的PID控制器.同时,在研究遗传算法寻优的过程中提出一种新的适应度选择方法.     

基于果蝇优化算法的PID控制器设计与应用

针对传统的Z-N法得到的PID参数,难以获得最优的控制性能,提出一种基于果蝇优化算法的PID控制器参数优化的方法。果蝇优化算法具有控制参数少、实现简单和优化性能良好的优点,运用此算法设计出PID控制器,与Z-N法和遗传算法设计的PID控制器进行比较。仿真结果表明:果蝇优化算法的PID控制器比Z-N法和遗传算法的PID控制器所得结果更优,比遗传算法具有较快的收敛速度,并应用于环形一级倒立摆系统的稳定控制问题,达到较好的控制效果。     

遗传算法在PID自适应控制中的应用

提出一种基于遗传算法的PID自适应控制结构,给出控制结构框架,利用遗传算法来优化PID参数,本文利用遗传算法的全局寻优的特点,将它应用于PID参数的寻优计算,从而提高PID控制器的控制性能和自适应能力。仿真的结果表明,笔者提出的遗传算法和PID控制相结合的控制方法鲁棒性强,控制品质优良,在很大程度上改善了常规PID控制器的控制性能。     

基于两点模型的堆芯功率多目标保性能控制

现阶段能源产业需要核电站能够根据实际功率需求对输出功率进行调整,因此压水堆堆芯负荷跟踪运行是现阶段压水堆商业化运行的重要需求之一.为了避免运行过程中由于堆芯功率分布不均匀导致的氙震荡、热点等问题,对堆芯运行过程中产生的轴向功率偏差进行控制也是压水堆安全运行的关键.基于中子动力学方程、反应性反馈方程和热工水力学方程,结合堆芯功率空间耦合构建了压水堆堆芯功率两节点模型,并在这一模型的基础上增加负荷跟踪和轴向功率偏差跟踪量.根据这一模型设计了能够实现负荷跟踪控制和轴向功率分布控制并且具有抗时变性的LPV-LQR多目标控制器.在经典的多个瞬态工况下进行仿真的结果表明,LPV-LQR控制器具有良好的负荷跟踪控制和轴向功率分布控制能力,并且能够更好适应堆芯功率系统的时变性.     

基于GA的CMAC与PID控制器的设计与仿真

将遗传算法(GA)、比例-积分-微分(PID)控制器和小脑模型控制器(CMAC)神经网络的优点结合起来，设计了一种新的CMAC与PID并行控制器，并用改进的遗传算法对该控制器的五个参数进行寻优，很好地解决了PID控制参数调整繁琐和CMAC神经网络参数学习困难的问题.仿真结果表明，该方法具有超调量小和响应时间短的特点.     

改进的BP神经网络PID控制器在气体浓度控制中的研究

针对动物缺氧实验中气体浓度控制这一时变非线性的过程,将BP神经网络与传统PID控制相结合虽然可以取得较好的控制效果,但是也存在着网络收敛速度慢、稳定性较差等问题.基于此,提出了一种基于改进的遗传算法优化的BP神经网络PID控制器.首先,该控制器对遗传算法的收敛速度和稳定性进行改进,利用改进后的遗传算法优化BP神经网络的权重初始值;然后,用优化后的BP神经网络实现PID控制参数的在线调整;最后,在MATLAB中对两种控制器进行仿真实验,结果显示,与传统的BP神经网络PID控制器相比,改进后的BP神经网络PID控制器具有更好的控制性能.     

预测型智能自整定PID控制器

提出一种预测控制和遗传算法相结合的自整定ＰＩＤ控制算法．该算法利用预测技术克服时滞,利用遗传算法优化ＰＩＤ控制器的参数．通过对工业过程中典型的大时滞被控过程进行数字仿真表明,这种控制算法鲁棒性强、响应速度快、抗干扰能力强,对控制系统有扰动、参数时变尤其时滞时变的大时滞生产过程有较好的控制效果．     

基于遗传算法优化的自适应FNN-PID控制器研究

针对传统PID控制器参数整定后因无法在线自动调整而导致控制效果不理想的问题,提出了一种基于遗传算法优化模糊神经网络（FNN, Fuzzy Neural Network）的自适应FNN-PID控制器模型。该模型结合了模糊神经网络良好的自适应自学习能力和遗传算法强大的全局搜索能力,利用遗传算法对模糊神经网络的参数进行优化与训练,使PID控制器能够根据被控对象的变化而适时在线调整自身参数KP, KI和KD,从而达到理想的控制性能。将该控制器应用于异步电动机控制系统进行仿真实验,结果表明：基于遗传算法优化的自适应FNN-PID控制器具有较好的自适应能力和鲁棒性,控制效果明显优于传统PID控制器。     

An Adaptive Model and Algorithm for an Electrohydraulic Position Servo System in Auto Gauge Control for Aluminum Hot Tandem Mill

The electrohydraulic servo position control system (HPC) is the core of an auto gap control for a modern fourhigh continuous hot strip mill. The actuators are loaded with considerable external disturbances, rolling forces, and the system stiffness and position accuracy will become hypersensitive to the leakage and the compressibility of the oil. Many efforts have being made to increase the position accuracies. The conventional resources are proportion integral differential (PID) controller. But the PID controller is faint for a considerable external disturbance. In this paper, by introducing the adaptive control strategy of model reference the reciprocities of the system structure with the loads were analyzed. With the Lyapunov energy function, an adaptive control algorithm applied to improve the system accuracy was formulated. The system simulations and the selection of parameters of the model were also discussed. The simulations show the static state errors at 0.02%. Finally, the industrial experimental result was given.     

多区域互联电网的分散式模糊PID负荷频率控制

为了有效改善多区域互联电网的动态稳定性,提出一种分散式模糊PID负荷频率控制方法.该方法为互联电网每个区域设计一个模糊PID控制器,以区域频率偏差和联络线功率偏差为控制目标,根据区域控制偏差的变化量,运用模糊推理,在线修正PID调节参数,从而控制互联电网快速趋于动态稳定.针对三区域环型互联电网,考虑发电速率的限制,对其负荷扰动和模型参数摄动进行仿真.结果表明:与传统PID算法相比较,所提出的方法具有更强的适应性、鲁棒性及扰动抑制能力,能使系统取得更好的动态控制性能.     

基于遗传算法优化的双回路模糊控制倒立摆系统

通过遗传算法、模糊控制、PID的结合,对直线一级倒立摆的平衡控制问题进行了优化控制。首先用牛顿-欧拉法建立倒立摆的动力学模型,得出系统的传递函数和状态空间表达式,分析系统的稳定性和可控性。以此为基础,先设计了PID单回路和双回路控制器;然后用遗传算法优化PID参数;再用优化的参数设计双回路模糊PID控制器;并用MATLAB对系统进行了仿真。纵向和横向控制方法的对比分析表明:该方案控制效果最好,能同时控制角度和位移;其参数可在最优PID初值的基础上在线修改,实现最佳调整,使对象具有良好的静态和动态性能。     

基于改进模拟退火算法的二自由度PID控制器设计

通过分析传统二自由度PID控制器参数整定过程中存在的不足,结合模拟退火算法的特点,提出了一种改进的模拟退火算法,并将其成功地应用于二自由度PID控制器的参数优化设计.仿真结果表明,所设计的二自由度PID控制器同时具有良好的目标值跟踪特性和干扰抑制特性.在隧道式炉二自由度PID控制系统设计中获得了良好的控制效果,从而说明了该方法的有效性.     

基于组态王的遗传算法控制器设计

滞后大的系统在常规PID控制器的控制下存在过度调节的问题.遗传算法控制器充分利用自学习功能,对PID控制器参数进行在线修正,提高控制系统性能.基于组态王的遗传算法控制器应用于双容水箱液位控制系统,其实验结果表明,该控制器能有效地提高系统的响应速度和抑制过度超调,系统的性能得到有效提升.     

基于在线学习和ADRC的发电机励磁与汽门系统ANN逆鲁棒控制方法

为提高汽轮发电机组励磁与汽门系统机端电压和功角的控制性能,提出了基于在线学习和自抗扰控制(ADRC)的神经网络逆鲁棒控制方法.首先,将神经网络逆(ANN)与被控励磁汽门系统组成的复合伪线性系统等效为含有扰动的线性系统;然后,基于ADRC,设计了用于在线估计复合伪线性系统状态和扰动的ESO,解决了神经网络逆在线学习时训练样本获取的难题,并在设计的伪控制量中对扰动进行补偿,基于线性系统理论证明了ESO的收敛性并针对励磁子系统和汽门子系统与神经网络逆系统组成的伪线性复合系统分别设计整数阶PID控制器和分数阶PID控制器以实现闭环控制;同时,在离线训练的基础上设计了基于在线梯度方法的神经网络逆在线学习算法,利用李雅普诺夫稳定性理论证明了神经网络逆在线学习的收敛性.最后,以典型的两区域四机系统为例进行数值仿真,与传统的AVR/PSS和基于离线训练的神经网络逆控制方法的比较结果表明所提方法明显提升了电力系统的暂态性能.     

基于模糊PID位置控制器的研究

介绍了电液位置伺服控制系统的组成和工作原理.传统PID控制器在受到外界干扰时,容易导致过大的超调甚至引起震荡,从而使得系统的动静态性能变差.针对此问题,设计了结合PID控制和模糊控制优点的模糊PID控制器.在MATLAB/Si mulink环境下进行仿真,结果表明,与传统的PID控制器相比,该方法改善了系统的动静态性能,同时也提高了控制系统的鲁棒性和抗干扰性.     

基于一种人工免疫算法的PID参数优化

PID控制器存在着跟踪设定值与抑制扰动之间、鲁棒性与控制性之间未能很好解决的矛盾，对此．采用抗原和抗体混合编码方法计算抗体浓度，用免疫遗传算法思想对PID参数进行优化，提出一种基于混合编码的PID参数优化算法。仿真结果表明，这种优化算法加快了收敛到最优参数的速度，有效提高了系统的全局稳定性，增强了PID控制器的鲁棒性。