多变量温度模糊控制器的研究

本文提出一种非解析的方法对多变量温度系统进行模糊解耦控制 ,简化了多变量之间的模糊关系 。

基于模糊解耦策略的小型注塑机料筒温度F-PI复合控制器

在塑料产品的生产过程中,注塑机料筒温度的响应速度和稳定性对最终塑料产品的质量具有重要影响。为了提高小型注塑机料筒温度的控制精度,针对料筒具有的惯性大、非线性、大滞后、强耦合等温度特性,在模糊控制不能满足控制要求的背景下,提出了基于相邻加热段之间温差的模糊解耦策略,通过利用相邻加热段之间的温差信息,建立模糊解耦控制器,对各段料筒之间的温度耦合进行解耦控制。实验结果表明,该控制方法效果良好,达到目标温度所用时间为1092 s,最大超调量只有3%,但稳态性能较差。为解决稳态性能较差的问题,在模糊解耦的基础上建立F-PI复合控制器,通过引入积分环节消除系统在稳态下的偏差。在Matlab/Simulink环境下进行仿真并在注塑机上进行验证,结果表明,F-PI复合控制方法不仅具有良好的动态响应,还具有更高的稳态精度,稳态偏差仅为±1℃。因此基于模糊解耦策略的F-PI复合控制方法不仅能对料筒的温度耦合进行解耦控制,还有效提高了系统的稳定性和控制精度,具有良好的鲁棒性。

自适应模糊PID控制器的电气设备温度控制研究

温度控制可以避免由于电气设备温度过高而出现故障,为了提高电气设备的温度控制精度,研究了一种自适应模糊PID控制器的电气设备温度控制方法。在自适应模糊算法的基础上,优化PID控制器的结构,根据自适应模糊处理的原理,建立自适应模糊PID控制器输入与输出的关系,以电气设备的温变和均方差作为优化目标,完成自适应模糊PID控制器的参数优化。根据电气设备运行环境中的平均温度,构建电气设备温度的连续时间动态模型,采用优化后的自适应模糊PID控制器参数,获取电气设备温度控制的输出,最小化电气设备温度控制的目标函数,实现电气设备的温度控制。实验结果表明,该方法能够将温度控制精度提高到93%以上,其对电气设备具有较好的降温效果和控温效果,具备了可行性。

基于变论域模糊PID的金属热处理过程温度控制方法

为高效且安全地提取金属合金内的可用材质并分析其性能,利用变论域模糊PID技术,实现对热处理过程的温度控制。设定在金属规则状态不变的情况下,论域会随着偏差的缩减出现伸缩,即需要增添新的规则。若偏差率能够支持模糊量化取整,控制器的伸缩因子可能会陷入无法取值的情况。此时,通过二元函数分片双一次插值法计算伸缩因子,在临近分档之间填充新规则,确保伸缩因子取值的连续性。然后,在模糊PID控制过程中加入变论域,依靠控制器实现对金属热处理过程温度的控制。根据实验验证情况可知:该方法有效提高了控制效果,在应用该方法后,缩短了温度控制时间,在100s内就可以是加热温度到达拟定值。

基于模糊自整定PID控制的真空炉温度系统的设计及仿真

作为一种在低于常规大气压环境下实施的冶金工艺,真空冶炼技术旨在通过降低氧化风险来优化金属及其合金的硬度特性。此技术在稀有金属提炼、特殊合金制备及高端钢材生产中具有越发广阔的应用前景。鉴于传统PID控制在真空冶炼炉温度调控中面临的显著滞后性挑战,为提升系统运行的鲁棒性与精确性,深入探讨了常规PID控制与模糊自整定PID控制的基本原理,并创新性地引入了模糊自整定PID控制策略。利用MATLAB平台中的Simulink模块与Fuzzy工具箱,针对真空冶炼炉的温度控制过程进行了详尽的仿真模拟,重点评估了温控系统的超调幅度与调节速度等关键性能指标。结果显示,与传统的PID控制方法相比,模糊自整定PID控制方案在稳态保持与动态响应方面均展现出显著优势,控制效果更优越。

模糊PID控制器在电加热系统中的应用

电加热系统具有对温度控制精度要求高、调节时限要求短等特征和要求。针对目前传统控制算法精确度不足的问题,将模糊PID控制器应用到电加热系统中,在MATLAB/SIMULINK软件中搭建仿真环境,与常规PID控制器进行仿真比较。仿真结果证明,模糊PID控制器的超调量、飞升时间、调节时间等时域指标远优于传统的PID控制器,能够实现高性能、高精度的温度控制。

机载测试系统智能温度控制器设计

军用无人机鉴定试飞任务具有高空、低温、长航时且测试数据量大、种类繁多等特点,使机载测试系统稳定性和可靠性面临重大考验。以军机设备环境试验的相关标准为依据,在机载测试系统常规架构的基础上自主设计低温特性试验,并对设备性能进行检测,数据结果反映某些模块受低温影响严重。为解决以上问题,基于模糊控制策略,该文设计一种适用于无人机机载测试系统的智能温度控制器,以仿真实验对比传统PID和模糊PID的控制效果,以飞行试验验证控制器的工作性能。结果表明,设计的机载测试系统低温特性试验能有效发现设备潜在问题,智能温度控制器能够使机载测试系统在低温环境中持续、稳定工作,满足某无人机鉴定试飞–55℃、12 h的测试任务需求,可推广应用于其他飞行器。

基于模糊PID的温室温度控制器设计与仿真

温室温度系统具有大时滞性、大惯性等特点,传统的控制方法效果不甚理想。为此,提出了一种模糊PID控制方法 ,可根据温度偏差和温度偏差变化率实时调整PID参数。通过MATLAB仿真表明,该控制方法可以使温室温度控制系统动态响应快、鲁棒性强、稳态精度高、超调量小、抗扰动能力强,具有良好的控制效果。

模糊自整定PID参数控制器用于控制热轧带钢卷取温度

针对热轧带钢头部和尾部温度偏差较大的情况 ,将模糊自整定 PID参数控制器用于控制热轧带钢卷取温度。在常规 PID调节器的基础上 ,采用模糊推理思想 ,根据不同的温度偏差 |e|和偏差变化率 |ec|,对 PID参数进行在线自整定模糊控制 ,使控制系统在过程状态参数变化引起 |e|和 |ec|变化的初期能及时准确地将

变量喷药自适应神经模糊控制器设计与仿真

为了减少除草剂用量,采用变量喷施除草剂方式进行除草.根据分别建立的杂草面积、喷药机械行驶速度与喷药量关系模型,得知杂草面积和喷药机械行驶速度是影响变量喷施效果的主要因素.为了获取喷药量与车速及杂草面积关系试验数据,设计了室内变量喷药试验台,使用DSP处理器及编码器分别得到杂草面积及喷药机械前进速度信息.结合所获试验数据,设计了一种基于自适应神经模糊推理(ANFIS)的双输入、单输出控制器.对控制器设计过程中输入输出变量的选取、隶属函数的选择及控制器的训练等进行了研究,数据经过30次训练后误差为1.47×10-5.对控制器的速度采集、串行通信、电磁阀驱动等硬件电路及模糊控制软件流程,进行了设计.在Matlab中建立了自适应神经模糊控制仿真模型,仿真结果表明:在喷头打开时间为0.2 s,喷药机械速度为0～1 m/s,杂草面积在0～100 cm2时,控制器可自动调节喷药量在0～4 mL变化.与采用传统模糊控制方式相比,该控制器自适应性强,具有较好的应用前景.

高精度模糊PID控制器及其在温度控制中的应用

在常规模糊PID控制器的基础上 ,通过增加模糊控制规则B ,从而构成变积分系数的模糊PID控制器 ,通过在线调整积分系数 ,间接调整常规模糊控制器的模糊控制规则 ,以改善其性能。本文提出模糊PID控制器前件采用模糊推理控制 ,后件采用PID精确输出 ,兼有两者优点 ,控制试验结果表明 ,反复调整积分系数 ,控制器性能优于常规模糊控制器。

参数自整定多变量模糊解耦控制器

基于模糊控制理论，以球磨机制粉系统为被控对象，本文提出了一种新型的多变量模糊控制算法，它由解耦补偿器、模糊修正解耦系数回路和带修正因子的参数自整定模糊控制器组成。通过大量的仿真实验结果，表明了在球磨机制粉系统控制应用这种方法的可行性与有效性。

用于加热炉的专家模糊温度控制器

设计的专家模糊控制器用于工业加热炉对象的温度控制 ,通过引入专家系统在线修正模糊控制器的运行参数来提高系统稳态精度以及动态性能。

一种新的递阶多变量模糊控制器的设计

针对多变量模糊控制器设计中存在规则库维数过高、隶属函数以及规则库难于获取的问题 ,提出一种新的递阶模糊控制器 (NHFLC) ,使得总的规则数大大减少 ,且无需了解各输入变量对系统的影响程度 .基于该控制器结构下的模糊控制策略利用遗传算法来获得 .仿真结果表明NHFLC与通常的MIMO模糊控制器相比 ,具有更好的动态性能和鲁棒稳定性 .

模糊PID控制器在火电厂温度控制系统中的应用

根据火电厂温度控制系统的特点,文章设计了一种基于模糊PID控制器的温度控制系统,介绍了该系统的结构、工作原理,详细分析了PID控制器的设计过程及其在火电厂温度控制系统中的应用。

基于自适应模糊PID控制器的温度控制系统

针对温度控制系统非线性、大滞后、时变性等特征和对温度控制的要求,采用了自适应模糊PID控制器来实现温度控制,给出了C8051F020Soc单片机控制实现的具体方案。仿真和实验结果表明了该系统的控制效果优于常规PID控制器,满足温度控制系统实时性和精度的要求。

参数自寻优模糊控制器在中央空调温度控制系统中的应用

在中央空调温度控制系统中设计应用了一种参数自寻优模糊控制器。针对中央空调温度控制系统被控对象非线性、大滞后和时变等特点 ,该模糊控制器在规则可调整模糊控制器基础上引入了加权因子α和比例因子Ku 的在线调整优化算法。运行结果表明 ,这种算法增强了系统的鲁棒性 ,在不同工作条件下 。

温度模糊控制器设计

针对干燥箱温度控制过程大滞后、控制动作单向性的特点,设计了模糊规则自调整的模糊控制器,介绍了此控制器的设计原理和实现算法,并给出了仿真结果。结果分析表明,此控制器具有良好的控制性能。

基于遗传算法的模糊神经网络温室温度控制器

为了创造适合作物生长的环境,针对温室系统的特点提出了一种新的基于遗传算法的模糊神经网络控制器,利用遗传算法训练模糊神经网络模型,并采用此模糊神经网络控制器控制温室温度系统。运用该方法对温室温度控制系统进行了Matlab仿真,结果表明:采用遗传模糊神经控制器的系统,不但提高了阶跃响应的快速性,而且大大减少了超调量。

基于遗传算法的多变量模糊控制器的设计方法

针对多变量模糊控制器提出了一种基于遗传算法的模糊控制规则设计方法．该方法可以同时确定并优化多变量模糊控制器的结构和推理规则，适合于对一大类复杂非线性对象的控制．数值仿真研究表明。