基于Smith模糊PID控制的固体电蓄热供热温控系统研究

固体电蓄热供热的温控系统存在滞后性,导致系统响应缓慢,抗干扰能力和能源利用率大大降低。为了解决这一问题,以某高校的固体储能供热示范工程为基础,提出了采用基于Smith模糊PID控制的方法对温控系统进行控制。实验结果显示,该温控系统的控温精度可达到±0.8℃,调节时间缩短了5 min。分析结果表明,与传统的PID控制方法相比,这种控制方法能够更有效地减小控制过程中的扰动影响,显著缩短调节时间,使系统更快进入稳定状态,有效克服了传统大滞后系统对稳定性的不利影响,温控效果优于传统PID控制。

基于Smith-麻雀算法PID的感应加热炉温度控制系统在轧钢中的应用

为了提高电磁感应加热炉的炉温控制精度,将Smith预估和麻雀算法(SSA)用于常规PID参数整定,克服常规PID调参工作量大的缺陷。仿真时给系统加入一个扰动,对比优化前后系统的抗干扰能力。在Matlab-Simulink中编写算法并建立仿真模型。运行仿真结果显示,经过Smith预估和麻雀算法(SSA)优化后的PID算法达到稳态所需时间减少6.33 s,控制的超调量减小28℃,当系统面对较大的干扰时,优化后的系统的响应速度更快,重新达到稳态时间更短。

基于Smith预估模糊PID的氨法脱硫控制策略

氨法脱硫系统存在滞后大、非线性和实时负荷跟踪性差等问题。针对该问题设计的Smith预估控制器通过补偿延迟时间提高了系统的实时性。但通常采用试凑法来设定系统中的PID(Proportion Integral Differential)参数,导致系统稳定性较差。文中提出模糊PID参数自适应整定控制方法,通过模糊控制器求得PID的3个参数的调整值,自适应地调整PID参数,将SNO_(x)的浓度控制在预设值附近。与传统阶跃信号判断控制效果不同,文中所提方法以实时的负荷数据来进行模型仿真,数据仿真结果也证明了Smith预估模糊PID控制器的可行性。系统稳定时SNO_(x)浓度与预设值的误差在0.5 ppm以内,缩短了调节时间,表明所提方法改善了氨法脱硫控制系统的实时跟踪性,实现了快准稳的脱硫控制性能。

基于Smith预估的纯滞后系统的控制

针对具有纯时间滞后的系统,分析了PID算法、Dahlin算法和Smith预估算法的特点,指出只要对Smith预估控制器进行适当的设计,就能等效于Dahlin算法.提出了利用Smith预估器补偿时间滞后,按Dahlin算法原理设计控制器的Dahlin-Smith算法和将Smith预估系统结构变换为内模控制器(IMC)结构,再按内模控制原理进行控制器设计的IMC-Smith算法.在模型匹配和失配情况下进行了仿真研究,结果表明,所提出的新控制算法在系统模型不精确的情况下,具有更好的稳定性和鲁棒性,对于大时间滞后系统是一种比较实用的控制方法.

大型低温环境模拟试验系统Smith模糊专家PID控制算法实现

大型低温(空气制冷)环境模拟试验系统的模型复杂、干扰因素多、安全性差,亟待寻求先进的控制方法支持。为此,结合工程实例,以系统动态性能参数实测数据为基础,引入了Smith预估超前控制与模糊专家PID控制算法相结合的方法,以增强系统控制规律的自适应性、控制过程的安全性,显著改善和提高系统的鲁棒性能和自动化控制水平,满足实际工程需要且易于工程实现。

基于Dahlin-Smith预估补偿的常压加热炉温度控制系统

针对含有纯滞后的常压加热炉温度串级控制系统,按照Dahlin算法将副回路设计为一阶加纯滞后环节,提出了带Dahlin-Smith预估补偿的前馈串级控制方案。前馈补偿可有效消除主回路中进料干扰的影响,副回路引入Dahlin-Smith预估器将纯滞后移出副环,主回路再次引入smith预估克服了副回路移到主环的纯滞后的影响。仿真表明该方案比一般的Smith加串级PID控制具有更好的鲁棒性。

大纯滞后系统的模糊-Smith控制及参数优化

分析了采用常规Sm ith预估器的大纯滞后系统控制性能不佳的原因以及常规模糊控制的不足,研究一种适合大纯滞后系统的改进的模糊Sm ith控制器,并用遗传算法对其参数进行寻优。仿真实验表明,改进的模糊Sm ith控制器具有很好的品质特性和良好的鲁棒性。

基于SSE2的Smith-Waterman算法

Smith-Waterman动态规划算法是生物信息学使用最广泛的序列匹配算法,由于存在严重的数据依赖关系,该算法的细粒度数据并行性开发受到了很大限制。文章从简化数据依赖关系出发,采用前驱计算思想,提出了基于X86处理器多媒体指令集SSE2的Smith-Waterman细粒度并行算法SWSSE2,在相似性显著的情况下比普通的SW算法性能提高5倍,且与测试集无关。一般相似性不显著的情形下,同目前最好的动态规划细粒度并行算法SWMMX相比可以获得1.5倍的加速比。

基于粒子群优化算法的太阳能水培智能控制系统设计与实现

为实现水培营养液水质参数的高效、精确控制,减少设备供能产生的碳排量,构建了一个基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)算法的水培智能控制系统。用PSO算法优化模糊控制器的量化、比例因子,加入Smith预估器补偿反馈时延,对pH为4.5、电导率(Electrical Conductivity,EC)为0 mS/cm的营养液进行精确调控。经过优化,分别在44 s和43 s后达到预设值,并能维持稳定状态。建立光伏发电模块,引入MPPT算法,缩短跟踪时长至0.04 s。结果表明,该系统能提高营养液水质参数的调节精度,缩短控制时长,增强水培环境的稳定性;同时,能提升发电效率,实现节能减排。

暖通空调控制系统Smith预估器自适应算法设计

针对暖通空调(HVAC)系统控制过程中存在的大时滞问题,研究在系统模型参数改变情况下克服时滞影响的方法.对于一阶带纯时滞的空调系统模型,利用信号相关理论和李亚普诺夫稳定理论,推导出了Smith预估器模型参数的自适应算法.本算法使Smith预估器可以在系统模型改变的情况下在线整定,从而实时更新参数.将此自适应Smith预估器应用于空调系统控制,可以避免在模型参数失配情况下引起的系统不稳定甚至振荡,解决了空调控制中大时滞对系统动态性能的影响,提高了稳定性.

基于Smith预估与仿人智能的反应釜温度控制设计与仿真

反应釜是一种典型的大惯性、大滞后系统,其温度不易控制。针对这类时滞系统将仿人智能算法与Smith预估算法结合,其中Smith预估算法通过引入预估器可以补偿时滞环节,仿人智能算法可以识别误差的各种特征并做出相应的决策,实现多模态灵活控制。二者结合用于反应釜温度控制,经MATLAB仿真显示,该方法相比传统PID算法其控制效果有显著地提升。

前馈Smith控制在反应釜控制中的应用研究

反应釜是一种典型的大惯性、大滞后非线性系统,其温度参数受不确定因素影响较大,控制起来非常困难。针对其温度控制的大滞后、非线性特点,提出了非线性前馈与Smith-PID预测控制相结合的控制方案。前馈用于抵消反应过程中的放热对过程的非线性影响,使控制对象可以近似线性,再通过Smith-PID控制消除大滞后对温度控制的影响,达到了前馈与反馈控制的结合,实现了对反应釜温度的高精度控制。实验表明该方案对于反应釜温度的控制行之有效。

基于Smith预估器的单神经元PSD自适应主汽温控制

针对电厂中主汽温控制系统具有大滞后、非线性的特点,提出了一种新的基于 Smith 预估器的单神经元 PSD 自适应控制算法,即由 Smith 预估器和单神经元 PSD 自适应控制器组合的复合控制。并且利用Lyapunov 稳定性理论证明了单神经元自适应控制器的稳定性。实验结果表明,这种控制方式具有较好的自适应性和鲁棒性。

基于遗传算法自整定和Smith预估的电子倍增电荷耦合器件温控系统设计

针对电子倍增电荷耦合器件(EMCCD)温度控制过程的时间滞后特性,根据热力学理论建立整个系统的数学模型,利用有限元仿真方法得到其传递函数,在此基础上采用遗传算法实现PID控制参数的在线自适应整定,同时结合Smith预估控制补偿由滞后环节产生的时间迟滞。采用Matlab对控制算法进行仿真分析,结果表明该方法较常规PID控制方法具有调整时间短、超调量小、抗干扰能力强等优点。设计基于单片机和TEC驱动模块的硬件电路将控制算法应用于EMCCD温度控制系统,相机实际制冷温度可达(-12±0.1)℃,图像本底噪声方差仅为18。实际应用结果表明温度控制系统是提升EMCCD相机成像性能的有效方法。

网络控制系统Smith Fuzzy PID控制器的设计

针对网络控制系统中普遍存在的时延问题,提出了一种将模糊自适应算法和Smith预估补偿算法与常规PID控制器相结合的智能控制策略。该方法充分利用了Smith预估控制算法对带时延系统的良好控制能力,同时利用模糊推理算法实现对PID参数的在线自整定,进一步改善PID控制器的性能。仿真结果表明,基于该智能控制器的网络控制系统克服了传统PID控制超调量大及常规Smith预估补偿过分依赖于被控对象精确数学模型的缺陷,可以有效降低时延对系统性能的不利影响,使被控对象具有良好的动、静态特性。

基于Smith预估控制和组态技术的锅炉内胆温度控制

本文针对锅炉内胆的水温控制,设计了以单片机为控制器的控制系统,主要完成了铂电阻温度采集电路、可控硅加热电路以及过零检测等硬件电路的设计,采用了Smith预估控制算法,同时为增加系统受到的负荷干扰的补偿作用和减少对模型的依赖程度,对Smith预估器控制算法在结构上进行了改进。设计了系统的远程组态监控,在组态环境里对系统进行调试。MATLAB仿真和组态调试结果表明:控制性能指标明显优于普通PID控制,同时系统的抗干扰能力有了大幅度的提高,设计的效果较为理想。

基于模糊免疫PID-Smith自适应控制算法的研究

针对缺乏精确模型的生物发酵过程中温度的大滞后过程,传统的PID难以达到满意的控制效果.基于专家系统的模糊控制能对一些非线性、模型不是很精确的系统进行控制,在一定程度上能够克服大滞后给系统带来的不利影响,然而模糊控制对延迟时间较大的系统进行控制时容易产生振荡.针对生物发酵过程大滞后系统,本文采用非线性划分的模糊语言变量的模糊免疫自适应Smith控制方案,该方案中自适应Smith预估器能很大程度改善系统的控制品质,增强系统的鲁棒性和抗扰性.非线性划分的模糊语言变量的模糊免疫控制能提高系统的响应时间及其控制精度.两种方法结合,较好利用了非线性划分的模糊语言变量的模糊免疫PID与自适应Smith预估控制的优点.仿真结果表明,基于模糊免疫PID的Smith预估器控制的有效性.

Smith-Waterman算法OpenMP并行化

基因比对可以实现对海量生物信息的分析和处理,其中Smith-Waterman算法实现的比对信息精确度较高,但是处理速度慢。本文利用共享存储编程的工业标准OpenMP对Smith-Waterman算法进行了并行化实现。在一个拥有四个双核CPU的SMP节点上的测试表明,共享并行化使得该局部比对算法的速度提高了40%。

基于BP神经网络的火电厂水质调节系统的Smith-PID自适应控制

针对火电厂水质调节系统大时滞时变性的特点,提出了基于BP神经网络的Smith PID控制算法,仿真研究和实际应用表明,该控制算法具有良好的静态特性、动态品质和很强的鲁棒性;工程应用控制效果令人满意。

即热式飞机除冰车加热Fuzzy-Smith算法研究

针对老式除冰车加热系统存在的问题,设计了一套即热式飞机除冰车加热系统,为了使该系统达到较好的控制效果,提出了用Fuzzy-Smith控制算法作为该系统的控制策略,并通过计算机仿真对其进行了验证。结果表明,该方法能够满足除冰车加热系统的各项指标,具有较好的性能,控制精度较高,易于工程实现,与一般控制方法相比具有较大的优势。