基于BPNN-PID控制策略的果蔬保鲜环境参数调控优化

【目的】开发新的控制策略,用于解决传统控制方法果蔬保鲜环境参数因时变性、非线性、滞后性强和惯性大等特点导致的控制精度低、鲁棒性弱等问题。【方法】将传统比例−积分−微分(Proportional-integral-derivative,PID)和BP神经网络(Back-propagation neural network,BPNN)算法相结合,开发一种基于BPNN-PID的控制策略,通过自主搭建的果蔬保鲜环境调控试验平台和自主设计的控制系统,研究不同控制策略对保鲜环境参数调控效果的影响。【结果】基于BPNN-PID控制策略的果蔬保鲜环境控制系统,环境温度超调量为1.7℃、稳定时间为80 min、稳态误差为±0.2℃,环境相对湿度超调量为2.8%、稳定时间为55 min,相对湿度稳定维持在80%~90%范围内。与传统PID控制策略相比,BPNN-PID控制策略环境温度超调量减小了2.1℃、稳态误差减小了0.3℃、稳定时间缩短了25 min,环境相对湿度超调量减小了2.2%、稳定时间缩短了25 min,环境参数波动幅度均有所降低。【结论】本文开发的果蔬保鲜环境控制系统呈现出良好的动态调整能力,具有较强的鲁棒性,控制性能明显提升,实现了保鲜环境参数的精准控制,满足果蔬保鲜贮藏要求。研究结果为果蔬保鲜环境参数调控提供了参考。

基于模糊-遗传算法的粗纱机出料传动系统PID参数优化方法

目前常规的粗纱机出料传动系统PID参数优化方法主要通过结合被控对象的稳态增益情况构建出优化函数,实现PID参数优化整合,忽略了实际运行工况下的干扰成分,导致参数优化效果不佳。对此,提出基于模糊-遗传算法的粗纱机出料传动系统PID参数优化方法。首先结合PID的系统阶跃响应曲线,以被控量的偏差变化率作为主要参数选取性能指标;然后通过引入负荷扰动模块以及频率干扰模块,对PID调节模块进行建模分析;最后结合模糊-遗传算法对最优适应度值进行求解,从而实现PID参数的有效优化,并对提出的方法进行优化效果检验。最终测试结果表明,采用提出的方法对PID参数进行优化整合时,控制输出曲线与理论输出曲线的拟合程度更高,具备较为理想的优化效果。

炼油化工装置PID性能评测与优化系统的设计与实现

根据对装置对象定义分区与KPI,并通过管理端和控制端2个工作平台进行集中、分散部署的方案设计思想,研究开发炼化装置PID性能评测与优化系统,为企业重点生产装置建立PID回路多尺度性能监测与预警、PID控制故障诊断与预知性维护、PID参数自动调优以及PID回路档案等功能应用。该系统能够实时监控PID性能KPI指标值,并智能推荐最优PID参数。试点装置应用效果的标定测试结果表明,PID系统的实际应用效果达到了技术设计指标,模型和算法的适用性、软件的成熟度得到了验证,具备在炼化装置中规模化扩展应用的条件,具有很好的推广应用价值。

SWISS整流器分数阶PID控制策略

针对SWISS整流器的传统整数阶PID控制策略动态响应速度较慢、鲁棒性较差的问题,提出一种基于分数阶PID的SWISS整流器控制策略。基于SWISS整流器的工作原理建立其小信号模型,得到SWISS整流器的等效传递函数,并设计基于分数阶PID电压控制的双闭环控制结构。为简化分数阶PID的阶次参数设计,采用整数阶PID参数预整定的方法得到参数初值,并利用粒子群算法对分数阶PID控制器参数进行进一步设计优化。仿真和实验结果表明,分数阶PID控制策略下的SWISS整流器发生参考电压突变时电压稳定时间小于7 ms、超调量小于2%,发生负载扰动时电压稳定时间小于4 ms、超调量小于3%,动态性能优于整数阶PID控制策略。

基于改进粒子群优化算法的分数阶PID控制器

针对控制系统控制性能不稳定的问题,实践中可在控制系统里设定一种分数阶PID控制器。相比于整数阶PID控制器,分数阶PID控制器增加了λ和μ两个控制参数,这样可以让控制器在控制过程中拥有更好的性能,但同时也使得参数整定使用更加困难。为了更容易地求出控制器的参数,需要使用改良过的粒子群(PSO)优化方法来进行整定,将时间误差绝对值(ITAE)准则应用到控制器的控制过程当中,可以快捷地得出分数阶PID控制器的优化参数。通过对常规PID控制器与分数阶PID控制器的仿真结果进行对比,经过优化后的粒子群算法得到的参数在运用到控制系统中时会得到的更好的效果,说明了优化后的分数阶PID控制器的控制效果要优于整数阶PID控制器的控制效果。

基于改进粒子群算法的PID控制参数优化

针对传统粒子群算法存在收敛速度慢,收敛精度低以及易陷入局部最优的问题,提出了一种融合中垂线策略的中垂线粒子群算法(MAPSO),同时引入惯性权重余弦调整策略,避免算法陷入局部最优。基于中垂线策略的游离粒子位置更新方法,能够加快粒子的收敛速度,从而增强算法的寻优速度和寻优精度。将改进的粒子群算法用于PID控制器参数优化,与Ziegler-Nichols(Z-N)公式法、线性递减惯性权重粒子群优化算法(MeanPSO)进行对比实验,结果表明中垂线粒子群算法精度更高,能够快速地整定PID参数,使控制系统响应函数性能指标更好。

基于改进麻雀搜索算法的PID参数整定系统设计

PID参数整定是PID控制中的一个关键步骤,常规的PID控制在一定程度上已被淘汰。为改善PID控制的效果和精度,文中将黄金正弦策略与精英反向学习策略相结合,提出一种改进的麻雀搜索算法。用23个标准函数对所提出的新方法进行了验证,实验结果证明了新方法的有效性。利用改进的麻雀搜索算法对PID控制参数进行了优化,并对该方法进行了仿真分析。结果表明,采用该方法进行PID参数整定时,其具有更好的稳定性、更高的精度和更好的性能。

Tuning PID Parameters Based on a Combination of the Expert System and the Improved Genetic Algorithms

a new strategy combining an expert system and improved genetic algorithms is presented for tuning proportional-integral-derivative （PID） parameters for petrochemical processes. This retains the advantages of genetic algorithms, namely rapid convergence and attainment of the global optimum. Utilization of an orthogonal experiment method solves the determination of the genetic factors. Combination with an expert system can make best use of the actual experience of the plant operators. Simulation results of typical process systems examples show a good control performance and robustness.

改进麻雀搜索算法的四旋翼PID参数优化设计

针对四旋翼无人机PID控制器参数人工整定复杂、费时且难以确保最优的问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法的PID参数优化方法,用于四旋翼无人机控制系统。首先引入Piecewise混沌映射,增强初始种群分布的均匀性;其次在探索者位置更新公式中加入动态惯性权重,提升算法全局优化性能;最后结合自适应混合变异策略和历史最优值,增强变异的多样性、提高算法的搜索效率及精度。仿真结果表明,相比于标准麻雀搜索算法、粒子群算法和遗传算法,用改进麻雀搜索算法优化串级PID控制器参数,能够使控制系统具有更快的响应速度、更高的稳态精度。

基于改进粒子群优化算法的PID控制器参数整定

针对标准粒子群优化算法优化PID控制器参数存在的早熟以及陷入局部最优等问题,引入粒子二阶振荡环节、反向学习、自适应惯性权重,并结合设计的惯性权重动态调整策略、粒子越界随机反射墙,提出一种新型分阶段迭代的改进粒子群优化算法。在6个标准测试函数上进行测试,其性能相比于一些已有的改进粒子群优化算法更加优秀。将这些算法用于自动电压调节器系统的PID控制器参数整定,仿真结果表明,所提出的改进粒子群优化算法整定的PID控制器的控制效果更好。

足式机器人腿部关节改进单神经网络PID控制算法研究

为了满足液压足式机器人在复杂环境中实现精确、快速的腿部关节控制需求,把单神经网络PID能够实时调节参数的优点运用到足式机器人液压机械腿关节的控制中,在单神经网络PID的基础上增加机械腿关节的位置和速度控制算法,形成改进单神经网络PID,实现了对神经元比例参数自调整、PID参数的自整定,能够较好地适应内、外参数的变化,增强了腿部关节的快速性、精确性。在Simulink中进行建模仿真以及在设计的以STM32为中央处理芯片的控制平台上进行实验测试,结果表明:改进单神经网络PID在足式液压机器人的腿部关节控制中具有响应速度快、超调量小、控制精度高、鲁棒性强等优点。

面向动态特性指标的机电伺服系统PID设计方法

针对机电伺服系统PID参数设计难以充分考虑动态特性(幅-相频特性)指标的问题,提出了面向动态特性指标的PID设计方法。基于动力学方程建立了机电伺服系统的9阶传递函数(Transfer Function,TF)模型。运用劳斯判据和TF系数之间的关系补充了系统的稳定性约束和TF系数的相容性约束,以保证PID设计过程中系统的稳定性和TF系数的相容性。在此基础上,基于参数辨识的思想,利用改进的有理分式多项式法辨识TF模型中各个参数,从而快速确定了满足动态特性指标的PID参数,提高了设计效率,并且通过调整指标数据辨识得到多组满足原指标的控制器参数。仿真结果表明:设计得到的PID参数不仅满足动态特性指标要求,而且兼顾了系统稳定性和TF系数的相容性,设计结果与仿真吻合良好。

基于目标特性的雷达伺服PID参数优化设计

针对某任务中雷达伺服系统PID控制参数设置不合理引起初始段跟踪不稳定的问题,详细分析了PID控制参数影响雷达伺服系统的机理,对问题故障进行了准确定位,提出了基于不同目标特性的PID控制参数优化设计方案,并采用近距离、远距离两种部署方式开展试验验证,结果表明优化设计方案可行,均能实现目标的稳定跟踪;对雷达设备使用单一PID控制参数无法兼容不同测量点位火箭跟踪问题的分析、定位及解决具有一定的指导意义。

基于改进鲸鱼算法的收卷张力PID控制的性能优化

PID控制器的参数决定张力控制系统的稳定性和速度,因此研究收卷张力控制中经典PID控制器参数整定优化问题具有重要意义。以卷绕张力系统为切入点,结合PID和改进的鲸鱼优化算法,设计了基于改进鲸鱼算法(L-WOA)的PID张力控制器;为了提高PID整定参数方法的收敛精度和速度,在进行整定时结合了改进鲸鱼算法;建立数学模型和动态转矩平衡方程,分析了线速度和卷径对卷材张力的影响;分别使用改进鲸鱼算法和其他多种算法进行了参数优化。仿真结果表明,采用改进鲸鱼算法优化PID的控制策略具有响应速度快、控制输出稳定、抗干扰能力强、鲁棒性好等优点。

基于遗传算法的绝热去磁制冷机中PID参数整定

在绝热去磁制冷系统中,PID控制器常用来控制等温磁化或等温去磁过程中磁热模块的温度稳定。由于ADR系统的非线性较强,传统的PID参数整定方法往往效果较差,实际ADR系统中PID的参数整定往往十分依赖于人工试错,耗费大量时间精力。而遗传算法在PID参数调试时对系统的依赖性小,非常适合复杂非线性系统的参数寻优。基于MATLAB语言和集总参数方法,实现了基于遗传算法的绝热去磁制冷机中GGG磁热模块的PID参数整定,为实际工程中的PID参数调节提供参考。

基于改进型预估FOPID的选择性激光烧结预热温度控制研究

针对选择性激光烧结(SLS)过程中预热温度控制的非线性不确定性和时延滞后等问题,本研究提出了一种改进预估分数阶比例-积分-微分(FOPID)控制器用于温度控制。该控制器首先整合了Smith预估器以消除纯时滞环节产生的震荡,提高被控系统的鲁棒性;然后提出了一种新颖的敏感参数自整定方法,即增强型混合阿奎拉优化器(EAOCBO)用于对预估FOPID控制器的模型参数进行最优设计。阿奎拉优化器(AO)是一种仿生智能算法,为克服其探索和开发阶段的不平衡以及易于陷入局部最优的缺陷,引入了白冠鸡优化算法中的领导者更新机制,自适应切换系数以及折射反向学习策略,在9个IEEE CEC2017测试函数中,EAOCBO的优化表现相较于其他对比算法有着显著增强。为了验证所提出的EAOCBO-Smith预估FOPID控制器的有效性,通过Matlab/Simulink软件仿真分析了单位阶跃信号下的动态响应特性并将其进一步应用于烧结样机开展成型效果试验。结果表明,所提的控制方法相较于其他先进的FOPID控制器有着更低的调节时间和稳态误差,这表明了其出色的响应速度和控制精度,同时,EAOCBO-Smith预估FOPID控制器在实际应用中也能精确地控制预热温度,改善温度场的均匀性,进而提高成型件的尺寸精度。

野马优化算法的PID控制器在炼焦煤膨胀压力测定装置中的应用

探讨了野马优化算法在炼焦煤膨胀压力测定装置的PID控制器参数优化中的应用。炼焦煤膨胀压力的精确测量对于控制焦炭质量和优化炼焦工艺至关重要。首先对膨胀压力测定装置的控制系统进行搭建,包括其结构、工作原理以及集成的传感器和可编程逻辑控制器(PLC)。随后,介绍了WHO算法优化PID参数的实施流程,包括野马群体的初始化、性能评估、基于WHO规则的PID参数更新及迭代优化过程。实验结果表明,WHO优化的PID控制器在温度控制精度、系统响应速度和稳定性方面均优于传统方法。特别是在处理非线性和复杂的热解过程中,优化后的控制器能够更有效地应对温度变化,确保膨胀压力的准确测量。这一改进显著提高了炼焦煤膨胀压力测定装置的性能,为精确控制焦炭质量和优化炼焦工艺提供了重要的技术支持。

红外干燥箱变论域模糊PID复合温控设计

烘干失重法粮食水分测定过程中,干燥箱温度的精准控制是检测结果准确性的重要保障。针对干燥箱温度变化过程非线性、时滞性和温控精度高的特点,提出一种基于粒子群模型参数辨识的变论域模糊PID复合温度控制策略。基于红外辐射干燥机理及能量守恒方程建立温控系统非线性模型,并利用粒子群优化算法完成参数辨识,通过设定二级偏差阈值,将变论域模糊PID算法结合Bang-Bang控制方法构成自适应分级复合控制策略。系统仿真实验表明:相较于常规PID控制和传统模糊PID控制方法,改进后的复合控制策略在超调量、调节时间和控制进度方面明显改善,在不同工作点温度下,控制误差均小于0.4℃,且具有较好的抗干扰能力。

DCS中串级PID调节器的用户功能块设计及应用

为了研究串级PID调节器在DCS中的应用,选用一种基于ABB-800F软件自定义的用户功能块作为研究对象,对该软件自带PID通用连续调节控制块(C_CU)展开PID调节器面板及程序设计,增强其功能,通过密码解锁,实现一种能够直观进行图形化界面参数整定及调试的通用PID软调节器,既可以单回路PID控制,又可以串级PID控制,且能在编程组态中像功能块FBD指令一样使用。该用户功能块串级PID软调节器在某化工甲醛生产中应用,已经取得良好的效果。

基于前馈控制优化和PID变参数改造的热电AGC优化控制研究

在电力行业不断改革的背景下,火力发电厂面临着提供既经济又优质的电力的双重挑战。从供电端来看,用户期望获得稳定且质量上乘的电力供应,以满足其用电需求及其变化。这就要求电网能够提供符合标准的电压和频率,以确保电能的质量。然而,电网本身并不产生电能,它主要负责电能的传输和分配。因此,电能的质量最终依赖于发电端。为了确保发电端能够向电网提供高质量的电能,优化自动发电控制系统(AGC)是一个有效的策略。AGC控制系统的优化不仅能提高发电效率,降低成本,还能确保电能的稳定性和可靠性,满足用户对电力质量的高标准要求。本研究以中卫电厂的火电机组为例,开展针对锅炉主控静态前馈控制的优化改造,同时执行针对锅炉主控PID变参数和中间点过热度PID输出上下限的改造。