模糊自适应控制算法在水轮机调速器建模中的应用

在模糊控制器的设计中,模糊规则的提取,比例、量化因子和隶属度函数的确定都具有一定主观性;针对这种情况,提出改进的模糊自适应PID控制算法(IFPID),利用微粒群算法对经过预处理的隶属度函数进行优化.在水轮机调速器仿真实验中,与简单PID控制算法和一般模糊控制算法相比,基于改进模糊自适应PID算法的系统在响应频率扰动和负荷扰动时有着更短的调节时间和更小的超调量.     

一类分数阶比率依赖型捕食系统的动力学分析

讨论了一类食饵带有疾病的分数阶比率依赖型捕食系统的动力学行为.利用线性化方法定性分析了各类平衡点的稳定性,并给出了其正平衡点局部渐近稳定的充分条件.数值模拟显示,参数和阶数对平衡点的收敛速度及其稳定性产生很重要的影响.     

基于改进PID神经网络算法的AUV垂直面控制

针对一类小型低速自主水下航行器(AUV)的垂直面运动控制问题,设计了一种改进的PID神经网络控制器,实现对水下航行器在垂直面内深度和俯仰角的全局控制。利用REMUS水下航行器模型搭建了Simulink下AUV垂直面仿真控制系统,仿真结果表明,改进的控制方法克服了原方法中饱和区过大的问题,具有良好的动态性能同时能够适应不同的学习速率和网络初始权重,对水下航行器的工程实际应用具有一定参考价值。     

一种自适应免疫遗传算法及其在系统辨识和参数优化中的应用

基于遗传算法与免疫系统的机理,提出了一种自适应免疫遗传算法(AIGA).该算法定义了选择、扩展与突变等操作,通过对选择比例、扩展半径、突变半径的约束和参数的自适应调节,提高了算法的全局与局部搜索能力.同时,将AIGA用于系统辨识以及PID参数的优化中,进行了仿真实验,取得了较好的结果,证明了该方法的有效性.     

基于GA与CSA-RBF神经网络辨识的自适应PID控制器

提出了一种基于遗传算法(GA)、克隆选择算法(csA)和神经网络的自适应PID控制器的设计方法.该控制器主要由四部分组成:一是利用遗传算法优化PID参数初始值;二是用克隆选择算法对径向基函数(RBF)神经网络参数初始值优化;三是RBF神经网络完成对被控对象Jacobian信息辨识;四是单神经元PID控制器,学习并在线调整PID参数,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能.仿真结果表明,该控制器具有响应速度快,稳态精度高等特点,可用于控制不同的对象和过程.     

基于RBF神经网络的多变量系统PID解耦控制

针对工业生产过程中的多变量耦合系统采用传统控制方法不能达到满意的效果,提出了一种基于神经网络的PID解耦控制方案。在实验研究中,采用改进型动态BRF神经网络辨识器,在线辨识多变量系统的非线性时变模型,同时自动调整PID控制器各项参数,最终实现对系统的智能化解耦控制。给出了BRF神经网络的拓扑结构和算法,并对一组二变量强耦合时变系统的控制过程进行了计算机仿真,结果表明:基于BRF神经网络的PID控制不仅超调量小、响应速度快、控制精度高,而且具有很强的鲁棒性和自适应能力。该设计方案使得解耦后的多变量系统具备了良好的动、静态特性。     

基于Ziegler-Nichols方法PID控制器的球杆系统

通过建立球杆系统机械模型、角度模型和电机模型,得到这个球杆系统的数学模型,设计PID控制器,通过在线整定控制器参数,提高球杆系统的控制性能.仿真实验结果证明:PID控制效果良好,适应能力较强,具有算法简单、参数整定容易等优点.     

基于LabVIEW的流水线炉温控制系统设计

控制系统采用模块化的程序设计思想,以生产流水线加热温控系统、WAGO-I/O-SYSTEM、PC机为硬件配置,以LabVIEW为软件开发平台,模拟工件预热、高温、冷却3个阶段,编程实现了温度的实时显示、历史曲线显示、炉温PID控制以及温度超限报警、手动/自动控制的切换等功能。并进一步整定了炉膛PID参数。测试结果表明,该炉温控制系统测量精度较高、安全可靠、界面友好易于操作,而且可扩展性强。本系统针对实验教学改革,适用于开展大学生课外科技活动、拓展实践能力。     

基于PLC-200的大功率直流电动机调速系统的设计

以大功率直流电动机调速系统为研究对象,采用西门子PLC-200作为主要控制器件,西门子6RA70作为执行单元,罗升触摸屏作为上位机,同时采用增量式PID控制算法实现大功率直流电动机自动直流调速系统的设计.     

喷雾干燥塔PLC控制系统在水泥减水剂生产中的应用

在水泥减水剂生产中,由于以热风炉和干燥塔为主体的对象时滞较大,干扰波动频繁,使得产品质量难以达到预期的效果。针对此问题,采用PID算法,利用PLC的逻辑控制和运算功能,对生产过程进行了自动化技术改造,增强了抗干扰能力,明显提高了产品质量。