基于RBF神经网络自适应整定燃烧串级控制系统

针对传统的锅炉燃烧串级控制系统采用固定的PID控制参数难以取得满意的控制效果的缺点,引入径向基(RBF)神经网络自适应整定燃烧串级控制系统外同路的PID参数.内回路仍然沿用原来的Pl控制方式及控制参数,由RBF网络辨识得到被控对象的Jacobian信息后,根据梯度下降法自适应调整系统外回路的PID控制参数.仿真研究结果表明:新控制算法能够消除控制系统的静态误差;即使被控对象的模型参数发生了很大变化,新控制算法仍然能快速响应蒸汽压力的阶跃扰动,迅速克服燃料量内扰,其控制效果明显优于常规PID串级控制.     

模糊PID双层参数整定及其在固化炉中的应用

提出了一种模糊PID(proportion integration differentiation)控制器的双层参数整定方法。将模糊PID控制器的参数整定分为比例因子的整定与模糊隶属度函数参数整定2部分。推导出模糊PID控制器的解析模型,该解析模型包括线性部分和非线性补偿2个部分。整定的过程中,把模糊PID控制器解析模型的非线性补偿看作过程扰动,由线性部分和被控对象的二阶纯时滞模型,基于系统的增益裕度关系,导出模糊PID控制器的比例因子。再基于粒子群优化算法(PSO,particle swarm optimization)对三角隶属度函数进行优化,使控制器进一步适应被控对象的动态特性。仿真结果表明了研究方法的有效性以及应用在芯片固化炉的温度控制过程中,提升温度控制的效果。     

基于MATLAB的PID算法在串级控制系统中的应用

串级控制系统具备较好的抗干扰能力、快速性、适应性和控制质量,因此在复杂的过程控制工业中得到了广泛的应用.对串级控制系统的特点和主副回路设计进行了详述,设计了双容无自衡串级液位控制系统,并将基于MATLAB的增量式PID算法应用在控制系统中.结合基于计算机控制的PID参数整定方法实现串级控制,控制结果表明系统具有优良的控制精度和稳定性.     

基于CPSO的PID算法在LLC变换器控制中的应用

在LLC谐振变换器控制系统中,由于PID控制器参数的整定直接影响控制系统的性能,本文利用混沌粒子群优化算法对变换器的数字PID控制器参数进行了整定。并利用MATLAB软件进行建模仿真实验,最后通过分析几种算法整定PID参数的结果,结果表明该算法操作简单,响应速度快,调节时间短,无超调,其控制品质明显优于遗传算法和标准粒子群算法,具有更好的优化效果。     

基于粒子群优化算法的PID液位控制

文章针对双水箱液位串级控制系统,为其主调节器设计了一种基于粒子群优化算法的参数自整定PID控制器,并在过程控制试验平台上利用MCGS组态软件加以实现;实验结果表明,新的控制器较常规PID控制器响应速度快,超调小且调节时间短,系统的性能得到明显改善.     

基于PSO的改进的PID控制器在VAV空调系统温度控制中的应用

以变风量空调系统的温度控制作为研究对象,在现有的研究基础上,提出了粒子群优化算法改进的BP神经网络PID控制方法。应用BP神经网络进行PID参数在线整定,粒子群优化算法提高BP神经网络的学习速率和收敛性,结合三者各自的优势以提高变风量空调系统的控制性能。     

基于粒子群-模糊PID的织网机主动穿线板多电机协同控制

针对织网机主动穿线板多伺服电机协同控制问题,以3台电机为被控对象,将粒子群算法与模糊PID(proportion integration differentiation)控制相结合,设计基于粒子群算法的模糊PID控制器,粒子群算法优化控制系统的初始参数,结合模糊PID完成对多伺服电机协同控制系统的动态调整.为保证系统的...     

基于HPSO的PID算法在汽油机怠速控制中的应用

在怠速控制系统中,PID控制器的参数整定直接影响到控制效果;介于标准粒子群算法的不足,采用混合粒子群算法对PID控制器的参数进行离线整定,并基于MATLAB软件进行仿真实验;实验结果表明：混合粒子群的寻优精度优于遗传算法和标准粒子群算法,且具有良好的收敛速度.     

基于粒子群算法的逆变电路PID控制

针对逆变控制系统中PID控制器参数整定困难的问题,提出了基于粒子群算法的逆变电路PID控制器设计方法.通过推导逆变电路模型得到逆变电路传递函数,以该传递函数作为PID控制对象,利用粒子群算法搜索PID参数.MATLAB仿真结果证明了该方法的可行性和优越性.与采用遗传算法相比较,该粒子群算法能更快的获得合适的PID控制参数,所需迭代次数更少.     

基于继电反馈及模型参数的串级控制器设计

针对带有纯滞后的串级控制系统的缺点,提出了一种基于模型参数的继电反馈自整定方法.根据阻尼特性将被控对象分为两组,通过继电反馈实验得到PID参数整定的临界周期和临界增益,通过仿真实验对提出的方法进行了验证.仿真结果表明,在串级控制中基于模型的继电反馈方法比Z-N法具有较好的控制效果.     

火电厂锅炉主汽温模糊控制系统的研究

针对火电厂锅炉主蒸汽温度串级控制系统的快速性、稳定性、准确性和抗干扰性的需要,在研究模糊逻辑控制原理,过热器主蒸汽温控制系统工艺流程的基础上,提出了一种基于模糊逻辑主蒸汽温度PID控制器,结合模糊逻辑控制和传统串级PID控制各自优点,设计混合型模糊主蒸汽温度PID控制系统。简要介绍了Matlab软件,利用Matlab软件对一典型阶跃信号在传统串级控制和混合型模糊逻辑控制下分别进行仿真,结果表明,与传统串级PID控制系统相比,主蒸汽温度模糊串级控制具有良好的动态调节品质和较强的鲁棒性。     

基于PSO的PID参数整定仿真与研究

针对工业控制过程中经验PID整定耗时耗力、精度低且稳定性能差等问题进行研究,提出采用标准粒子群算法可实现对PID控制器参数的快速优化且收敛效果明显;通过重点分析PSO算法中的不同惯性权重以及学习因子分别对被控对象系统控制优化性能的影响,深入研究算法参数各部分的作用及其设置范围,使基于PSO算法的PID整定方法能够获得最优的控制效果及更广阔的应用前景;最后,应用Matlab软件平台,并结合Simulink系统进行算例数字仿真分析:通过对比不同惯性权重及学习因子情况下的仿真结果,证明方法的鲁棒性强;通过对比传统Z-N方法和遗传算法整定,证明了方法的优越性。     

基于次最优模型降阶的自整定PID控制器

针对过程工业中含有振荡环节和大滞后环节较难控制的被控对象,设计了一种基于频域辨识的自整定PID控制器.该控制器采用次最优模型降阶算法,辨识出二阶加纯滞后的模型;然后基于给定的相位裕度和幅值裕度,整定出PID参数.并通过仿真实验表明对于不同的被控对象,自整定得到的PID参数均能取得较好的控制效果.     

基于模糊理论的主蒸汽温度PID控制系统的研究

PID控制是工业控制中常用的控制方法,随着被控对象的复杂程度和人们对控制精度要求的日益提高,后来又出现了如模糊控制系统、串级PID控制系统等的一些性能更高的控制系统。本文通过深入分析模糊控制系统和串级PID控制系统,提出了一种将模糊控制和PID控制相结合的模糊PID控制系统,并通过仿真表明该系统要优于串级PID控制系统,增强了控制系统的动态性能。     

基于改进鲸鱼算法的PID参数整定系统设计

被控对象数学模型的精度决定了PID控制算法的效果。为解决建模困难的问题，上位机采用混沌序列生成鲸鱼优化算法的初始种群数据并发送给下位机。下位机控制被控对象运行，并将结果反馈给上位机。多次迭代计算之后，上位机基于鲸鱼算法获得最优PID参数组合。该系统无需建立数学模型，提高了参数整定精度，简单易用。在对比实验中，混沌鲸鱼算法的寻优结果优于鲸鱼算法和混沌粒子群算法，控制效果良好。     

基于免疫粒子群算法的网络拥塞控制策略

为避免Internet路由器主动队列管理中PID参数整定试凑法的盲目性,提出免疫杂交粒子群算法用于PID控制器参数优化,构造一种基于免疫杂交粒子群的智能主动队列PID算法.仿真结果表明,基于免疫杂交粒子群的PID主动队列管理算法能够适应动态变化的网络环境,具有较好的网络控制性能.     

基于粒子群布谷鸟融合算法的主汽温系统控制器参数优化

火电厂主汽温系统具有大惯性、大时滞特性,经典串级比例-积分-微分控制器(PID)难以实现对主汽温系统的精细控制,本文利用粒子群与布谷鸟的融合算法对主汽温控制系统的控制器参数进行优化,通过选择合适的目标函数,对某600 MW直流锅炉主汽温控制系统进行了优化,与工程整定法、粒子群算法的控制结果相比,粒子群布谷鸟融合算法具有...     

基于改进PSO的智能车辆转向自适应PID控制

针对智能车辆转向系统的复杂,非线性和时变性,提出了基于改进粒子群算法的自适应PID控制,在该控制系统结构中,采用改进粒子群算法获得PID参数在线调整的信息,完成PID控制器参数的在线自整定,实现智能车辆转向的智能控制.实验结果表明,与常规的PID控制方法相比,该方法具有较高控制精度,较强的自适应性和鲁棒性,完全可适用于智能车辆转向系统的控制.     

基于可编程控制器的槟榔包装控制系统设计

为解决槟榔自动包装机封口装置存在封口不牢固、包材烧穿等问题,设计了一种基于PLC技术的槟榔自动包装机封口装置控制系统,以实现槟榔包装的稳定性。介绍封口装置工艺以及控制系统结构,包括PLC、温度传感器、位置传感器、温度控制模块、伺服电机等。封口装置中温度为主要研究对象,同时为弥补传统PID控制的不足,改善传统LADRC控制参数整定困难等问题,提出一种粒子群优化改进型线性自抗扰温度控制器,以提高封口装置温度控制的鲁棒性和抗扰性。最后进行仿真和实验研究。结果表明：与传统PID以及ADRC控制器相比,加入PSO算法优化后的改进型LADRC方法,可以使系统输出响应、快速性增强,调节时间变短,封口装置实际包装温度误差<0.4°C。可见所述封口装置系统有效提高温度控制精度,一定程度上提升了槟榔自动包装机的生产效率。     

一种大迟延系统的控制方法

大迟延系统在工业生产过程中比较常见但又难以控制,并且大部分工业生产过程都具有非线性的特征,被控对象的传递函数随负荷的变化而变化.在利用传统串级PID对实际系统进行控制的时候,很难得到理想的控制效果,难以保证控制品质,因此针对此问题提出基于物理机理的PID控制方法.该方法的控制策略主要是基于被控对象和控制过程的物理机理,使其可以不需要经过复杂的计算和补偿环节,取消了串级控制回路,从而使系统结构更加简单有效,控制性能得到较大改善,可适应大范围负荷变化的需要.由于火电厂主汽温为典型的大惯性、大迟延、非线性系统,被控对象的传递函数随负荷的变化而改变,所以选取主汽温为被控对象进行仿真实验.实验结果证明,基于物理机理的PID控制与传统串级PID相比,可以达到更好的控制效果.