基于粒子群优化模糊PID控制的水厂加氯系统

水厂加氯过程具有非线性、大时滞等特点,采用传统的PID控制方式难以实现消毒剂精准投加。因此,以某采用次氯酸钠消毒系统的水厂为例,首先通过分析该水厂加氯系统工作原理,结合工程经验和运行数据确定了加氯过程的近似数学模型。然后综合使用粒子群优化算法、模糊控制算法和PID控制算法,设计了一种粒子群优化模糊PID控制器,并利用MATLAB软件搭建了粒子群优化模糊PID控制系统和传统PID控制系统的模型进行仿真验证,结果表明:相较于传统PID控制系统,粒子群优化模糊PID控制系统的超调量减少了89.36%,调节时间减少了46.63%,其抗干扰能力也更强,系统整体控制效果有了较大提升。最后使用基于粒子群优化的模糊PID控制法对水厂加氯控制系统进行改造,试运行后发现,新系统控制效果良好,出厂水游离氯值能够稳定在设定值附近。

Research on Fuzzy PID Charging Control of Battery Pack

Battery groups are widely used in production and life. Optimal charging can not only shorten the charge time, but also improve the performance and life of the battery pack. A constant current or constant voltage charging method is commonly used. This type of method cannot adjust the charge capacity in time according to the change of charging capacity of storage battery, and the charge performance is not high. This paper designs a fuzzy PID controller. In the case of variable load and interference, the battery group can still be charged by the optimal charging current. Through the simulation results, the fuzzy PID controller works well and verifies the feasibility of the charging controller.

基于变论域模糊PID算法的锂电池组级联式均衡控制

为了解决锂电池组在长期使用过程中串联单体电池之间电压存在不一致的问题,提出了一种基于变论域模糊PID控制的级联式双向Cuk均衡电路系统。该系统采用级联式双向Cuk均衡电路实现了不相邻电池之间的均衡,采用变论域模糊PID算法提高了电池电压的均衡速度。为了验证该系统的可行性与优越性,在MATLAB/Simulink中设计了传统双向Cuk均衡电路和级联式双向Cuk均衡电路仿真模型,模糊PID算法和变论域模糊PID算法控制下的仿真实验结果对比表明,基于变论域模糊PID算法的级联式双向Cuk均衡拓扑的均衡时间比未加控制算法的传统双向Cuk均衡拓扑的均衡时间减少了64.29%;比未加控制算法的级联式双向Cuk均衡拓扑的均衡时间减少了50.82%;比基于模糊PID算法的级联式双向Cuk均衡拓扑的均衡时间减少了14.29%。系列仿真实验结果对比分析验证了基于变论域模糊PID控制的级联式双向Cuk均衡电路系统可以提高电池的电压均衡速率。

开放科学视域下基于PIDs的期刊网站多模态学术内容管理与利用解决方案

对于学术期刊网站建设中面临的多模态学术内容的管理与利用问题,本文参考国际科研与学术出版社区中多种持久标识符(Persistent Identifiers,PIDs)的发展状况,提出基于PIDs构建技术解决方案,从而为多模态学术内容的关联、集成、管理与利用提供统一的技术框架。本文分析了科技期刊网站建设中的相关需求,并提出主要以DOI系统作为多模态学术内容资源标识体系同时也需要结合其他PID体系进行必要的补充,从PID编码与注册、基于PID元数据描述内容实体之间的关联关系、充分利用PIDs促进学术期刊网站的内容资源管理与服务功能完善三方面对方案展开论述,同时主要基于Crossref DOI服务进行了具体介绍,以便对方案的实施进行说明。该技术方案基于开放科学的基础设施构建,具有成熟易行、综合性强、可伸缩、易扩展、低成本等特点和优势,为学术期刊出版提供了一种多模态学术内容资源管理与利用的轻型开放式架构,对于促进学术期刊网站的内容管理与传播、开放获取出版流程建设、科研诚信支持服务构建等具有事半功倍的作用。

具有随机延迟的网络控制系统的模糊PID控制方法研究

针对网络控制系统中的随机延迟及包丢失问题,使用TrueTime工具箱建立了网络控制系统的仿真模型,并采用了模糊PID的控制方法实现了系统的控制,给出了控制算法的设计过程和仿真实验结果.

基于PID神经网络的多变量非线性动态系统辨识

文章研究基于PID神经网络的多变量非线性动态系统辨识问题。文中介绍了PID神经网络的结构和算法,分析了PID神经网络进行多变量动态系统辨识的特点和理论依据,采用PID神经网络实现了辨识任务,并给出了快速收敛的辨识结果。

基于非线性PID的串联锂离子电池组的均衡控制

针对串联锂离子电池组充放电过程中的均衡问题,设计了一种新型的非线性PID均衡控算法。利用非线性函数,构造了误差与PID参数的非线性映射关系,使得PID调节器中的增益参数随控制误差而变化,比常规的线性PID调节器具有更强的鲁棒性和更好的动态响应。仿真结果表明,该算法控制精度高,速度快,能够无超调地实现锂离子电池的能量均衡。

基于RBF神经网络动态辨识的自整定PID控制策略

提出了在采用最近邻聚类算法在线构造RBF(NN1)正向辨识器,并在线辨识被控对象的Jacobian阵的基础上,引入RBF(NN2)对PID控制器参数进行在线调整的算法。该算法可以实现PID控制参数的自动在线整定和优化。通过与BP网络调整控制器参数的方法的对比和仿真实验证明,该方法控制精度高,响应速度快,并且具备较强的自适应性和鲁棒性。

一种RBF神经网络自适应PID控制器在超临界温度系统的应用研究

将传统PID控制器参数优化和径向基函数(RBF)神经网络结合,提出了基于RBF神经网络的PID控制器。将该控制器用于某超临界电厂温度系统中,由RBF网络对温度控制系统进行在线辨识,建立其在线参考模型并为PID控制器提供信息,控制器通过在线的自学习不断进行适应性控制,从而实现参数在线自调整,优化误差性能指标。MATLAB仿真结果表明,控制器对超临界温度系统有较好的控制效果,不仅跟踪性能良好,而且抗干扰性较强,鲁棒性较好。

基于双模糊PID的枕式包装机材料供送速度控制方法

目的为提升材料供送速度控制的精准性和稳定性、缩短速度调整时间,研究基于双模糊PID的枕式包装机材料供送速度控制方法。方法首先利用模糊化处理控制器内的速度输入信号,形成模糊语言集;然后利用加权平均判决法反模糊化处理模糊语言集,形成可识别数值;在此基础上,采用模糊控制自适应调整PID控制参数,结合模糊控制过程的适应性和PID控制的精准性,形成双模糊PID控制方法对可识别数值进行控制,从而提升材料供送速度控制过程的精准性和稳定性。结果实验发现,该方法的平均速度控制偏差为1.17 mm,可有效实现对速度的精准控制,且环境噪声干扰对速度控制精度的影响较小。结论在包装速度不同的情况下,控制调整时间较短且稳定性强。实验结果证明该方法具有较强的有效性。

基于混沌变量优化的神经网络PID控制

对神经网络模型辨识器的输入量y(k),u(k)进行归一化处理,一种规范化PID控制方法作为控制器。采用Logistic映射构造多个不同的混沌变量,应用到神经网络PID参数域中,根据控制系统性能指标进行混沌寻优,获得近似最优解后,再通过时变因子Z(t)在近似最优解的附近继续混沌局部寻优。仿真实验表明该方案是有效的。

基于动态神经网络的自整定PID控制策略

提出了在采用最近邻聚类算法在线构造RBF(NN1)正向辨识器,并在线辨识被控对象的Jacobian阵的基础上,引入RBF(NN2)对PID控制器参数进行在线调整的算法。该算法可以实现PID控制参数的自动在线整定和优化。通过和BP网络调整控制器参数的方法的对比和仿真实验证明,该方法控制精度高、响应速度快,并且具备较强的自适应性和鲁棒性。

基于相关系数辨识法的PID自动整定算法

本文介绍了相关系数辨识法的原理及建模过程，根据二次型目标函数，最优整定ＰＩＤ参数。

PID神经网络及其非线性动态系统辨识能力分析

ＰＩＤ神经网络具有在线自学习能力,通过无教师的自学习方式,ＰＩＤ神经网络成功地实现了不同的系统辨识。本文在介绍ＰＩＤ神经网络的基础上,论述了ＰＩＤ神经网络进行系统辨识的理论依据,给出了ＰＩＤ神经网络通过自学习进行非线性动态系统辨识的结果。

基于PLC的PID调节控制在蛋粉定量自动装箱机上的应用

设计一种由西门子专用称重模块、PLC、触摸屏、上位机等构成的蛋粉自动装箱控制系统。通过西门子称重模块和PID控制器实现蛋粉自动装箱、精确称重功能,触摸屏设置并显示装箱蛋粉的质量参数。该系统结构简单、性能稳定、经济价值和使用效果突出,能够满足称重精确度的使用要求。

PID神经网络辨识能力的初步研究

PID神经网络具有在线自学习能力,通过无教师的自学习方式,PID神经网络成功地实现了不同的系统辨识。本文在介绍PID神经网络的基础上,论述了PID神经网络进行系统辨识的理论依据,给出了PID神经网络通过自学习进行非线性动态系统辨识的结果。

采用数字PID的焊接电流DDC系统

本文介绍了一种用8031单片机实现的焊接电流DDC系统。文中详述了系统的硬件构成、PID控制算法及软件设计,并对被控对象的动特性进行了研究。

基于模型辨识的神经网络PID控制在经纬仪中的应用

为了获得高精度和高速的位置控制,不确定参数如摩擦、惯量以及时延等都必须进行严格补偿,才能满足实时位置控制的需求.运用神经网络对非线性系统强大的自学习能力、记忆能力、计算能力以及各种智能处理能力,在控制系统中,能够学习和适应不确定性系统的动态特性,具有很强的容错性和鲁棒性,对经纬仪转台伺服系统进行在线辨识,得到系统的线性动态模型.利用此方法可以有效克服经纬仪的不确定因素,如电机参教的变化,负载转矩变化,摩擦的非线性变化等.在此基础上进行神经 PID 控制,PID 参数依据系统特性进行在线调整,从而达到更好的控制效果和更强的鲁棒性,得到了仿真和试验验证.

基于CMAC和PID复合控制器的精密注塑机保压压力控制

针对传统PID算法对注塑成形过程中保压压力进行控制时存在压力超调、静差和时延等问题,建立了注塑过程保压压力的系统数学模型,针对系统特性设计了新型CMAC和PID复合控制器。实验结果表明,相对于传统PID控制,CMAC和PID复合控制对保压压力的超调、静差和时延有显著的改善,制品质量和重复精度得到明显提高。

基于模糊PID的压力筒动态保压系统

针对某型压力筒的压力控制快速性和稳态工况下高精度压力控制的要求,考虑到系统惯性较大的特点,以及先导式气动流量调节阀的非线性和迟滞对系统控制性能的影响,基于AMEsim仿真平台,采用模糊PID控制策略,设计模糊PID控制器。动态保压系统试验验证了所设计的控制器具有较好的模糊控制动态性能和较高的PID控制稳态精度,能满足压力筒模拟深海压力的动、静态精度要求。