模糊自适应PID对保险粉合成pH值的控制研究

保险粉合成过程pH值控制存在非线性、时滞性、不确定性问题,采用常规PID控制结合人工控制的方式无法实现参数自调整,对pH值的控制很难达到预期效果,为此,提出了模糊自适应PID控制方法。介绍了保险粉合成原理及反应方程式,分析酸碱中和pH值控制并确定系统的传递函数,设计了模糊自适应PID控制器,通过Matlab/Simulink进行仿真分析,并进行了实验验证,结果表明:模糊自适应PID控制与常规PID控制相比,具有超调量小、调节时间短、抗干扰能力强等优点,实现了对pH值的有效控制。

基于模糊自适应PID的污水处理pH值控制系统设计

污水处理过程工况比较复杂,且pH值控制受到反应物组成、温度等多因素影响,控制难度较大,传统的PID控制存在较大的弊端。本文基于模糊自适应PID为企业的污水处理进行系统设计,包括整体设计方案、软硬件设计及控制器设计等,以期能够更好地满足企业污水处理pH值控制需要,解决污水处理难题。

基于DMC的电厂脱硫pH值优化控制研究

烟气脱硫控制系统中,吸收塔浆液的pH值对系统的脱硫效率至关重要。针对湿法烟气脱硫(WFGD)过程中浆液pH值变化的非线性及其存在较大的滞后性问题,设计一种基于动态矩阵控制(DMC)算法的控制方法,以实现对浆液pH值的精确跟踪控制。结果表明,与传统PID控制算法相比,DMC算法对浆液pH值的设定输入和波动变化具有更强的跟踪能力和更高的控制精度。该方法可以进一步满足系统的实时控制要求。此外,DMC算法还可有效抑制WFGD过程中的随机干扰,提升系统的稳定性和抗干扰能力。

pH值控制策略研究

pH值控制广泛存在于化工生产、生化处理、污水处理、发电等工业过程,其控制品质好坏直接影响整个系统能否长期、安全、稳定运行,因而十分重要。由于大时滞和强非线性等特性,pH值控制十分困难。本文系统地总结了近年来针对pH值控制系统的新控制策略,并对pH值控制策略的应用做了展望。

pH值控制对发酵生产γ-亚麻酸的影响

研究采用被孢霉为生产菌株 ,使用发酵法进行γ 亚麻酸发酵的研究 ,研究证明 ,发酵液pH值对发酵各参数有明显影响 ,γ 亚麻酸发酵时控制pH 5 5或稍低较为合理 ,在此pH条件下进行 50 0L罐发酵 ,发酵菌体干重达 6 3g/L ,油脂产量达 2 4 6g/L ,γ 亚麻酸产量达 2 4

模糊非线性内模控制算法及其在pH值控制中的应用

pH值控制过程具有较强的非线性,历来是过程控制研究的一大热点,本文针对pH值控制系统提出了一种基于模糊推理网的非线性内模控制算法（FNIMC）。模糊推理网用于辨识对象的模糊模型;FNIMC由一个逆模控制器和具有一个可调参数的鲁棒滤波器组成。仿真结果表明该算法优于非线性PID调节器,且计算效率高。

基于云模型推理的施肥机营养液pH值调节过程控制

针对精准施肥机营养液的pH值调节过程控制本质非线性、时滞性、时变性、不确定性等特点,建立了描述该过程的数学模型。利用云模型能够处理定性概念和定量描述之间不确定转换的特点,提出了一种基于云模型推理的变论域模糊PI控制(CVFPI)算法。该算法采用正态云模型描述系统误差和误差变化率的语言值,通过X条件隶属云和Y条件隶属云分别实现规则前件和规则后件的推理,利用伸缩因子实时调整输入输出变量论域,由二维云推理机实现控制参数的在线修正。为验证该算法的有效性和优越性,分别对CVFPI、VFPI、PI等3种控制算法进行了仿真测试和田间试验。试验结果表明,提出的CVFPI控制算法能够适应精准施肥pH值调节过程的控制要求,相比于常规PI控制算法和VFPI控制算法,在不同工作点条件下超调量分别减小45.3%、21.2%,均方根误差分别减小54.9%、52.9%,在不同流量条件下超调量分别减小59.0%、48.4%,均方根误差分别减小54.1%、37.9%,具有较好的动态特性和稳态特性。

pH值中和反应过程的无模型学习自适应控制

根据pH值处理过程的时变和非线性特性,将基于紧格式线性化的单入单出非线性离散时间系统的无模型学习自适应控制方法应用在带有时滞的pH值中和反应过程中。控制器的设计是无模型的,是直接基于称为伪偏导数的向量,此伪偏导数是通过一种新型参数估计算法,根据酸碱中和反应系统的输入输出信息在线导出的。此无模型控制方法非常适用于实际的模型参数难以辨识,且是时变的非线性系统。仿真控制验证了该方法对不确知动态的非线性pH值的控制具有鲁棒性强、响应速度快和控制精度高的优点,性能好于传统的PID控制。

化工过程pH值的模糊免疫PID控制

针对化工过程pH值变化的非线性、时滞特点,提出一种模糊免疫PID控制方法;该方法依据生物免疫原理设计免疫反馈PID控制器,并使用模糊控制器来实现免疫反馈的非线性函数,然后优化控制器的参数,最后借助MATLAB工具进行仿真实验;PID控制器比例控制由公式5计算,其参数优化结果为K=4.5,η=2.0,Ki=0.009,Kd=6.0。仿真结果显示,模糊免疫PID控制效果优于自适应模糊PID和普通PID控制的控制效果。

吸收塔浆液pH值控制系统的分析与改进

通过对石灰石/石膏湿法烟气脱硫装置中吸收塔浆液pH值控制系统的分析,提出了一种新的控制方案。理论分析和仿真研究表明,新的控制方案比现有的控制方案优越,能进一步提高控制系统的控制质量。

双线性系统的自适应控制及其在谷氨酸pH值控制中的应用

对一类双线性系统，建立了自适应控制算法，给出了算法的稳定性证明．该算法也适用于非最小相位的双线性系统．在谷氨酸ｐＨ值控制中的实际应用表明，它具有良好的动态、静态性能和抗干扰能力，比ＰＩＤ控制具有更高的控制质量．

两种新型pH值的控制方法研究

根据酸碱滴定曲线本身非线性的特点 ,提出了三区段非线性变增益PID控制算法和积分模糊控制 (IFC)算法 ,通过对带有时滞的pH值中和反应过程进行数字仿真研究 ,控制结果表明新型算法具有鲁棒性强、响应速度快和控制精度高的优点 ,尤其是IFC控制方法能克服pH值中和过程中的较大时滞 .

基于专家协调级的模糊PID在pH值串级控制回路中的应用

制浆造纸废水厌氧处理过程的p H值是一个非线性,大时滞,强干扰的控制对象。因此,为提高模糊控制器的精度,利用专家控制规则调整模糊控制的量化因子,本课题设计了基于专家协调级的模糊PID控制的p H值串级控制系统。应用结果表明,控制方案实用性强,控制效果较佳。

pH值的神经网络多步预测控制算法

pH值控制过程是一个具有较强非线性、纯滞后的过程. 针对pH值控制系统提出了一种基于神经网络的多步预测控制算法(NMPC). 神经网络用于辨识对象的预测模型,控制算法利用了神经网络的梯度信息.

糖厂澄清过程中和pH值控制的RBF神经网络建模研究

澄清工段是亚硫酸法生产蔗糖的关键过程之一,由于该过程是一个复杂的物理、化学过程,具有多输入、大滞后、强非线性、时变参数等特点,因此难以建立其精确的数学模型。为此本文采用径向基函数神经网络(Radial Basis Function NeuralNetwork,RBFNN)来建立该过程的神经网络模型。模型测试结果表明:采用该方法所建的模型精度较高、泛化能力较好,为解决复杂系统的建模问题提供了一种新途径。

基于CMAC网络的pH值中和过程非线性DMC控制方法

以单强酸 /单强碱pH值中和过程为研究对象 ,通过对中和反应过程中非线性特性的分析 ,针对线性动态矩阵控制 (DMC)算法在控制中存在的问题 ,提出了一种基于CMAC网络的非线性动态矩阵控制算法 ,用以克服因过程流中存在未知化学成分引起的不确定性非线扰动。

酸碱中和过程pH值的Fuzzy-PID控制

针对酸碱中和过程的非线性和时滞特性,提出一种在线自调节参数的Fuzzy-PID控制方法;由pH值变化特性曲线可知,在离中和点较远的两侧pH值变化缓慢,而在中和点附近pH值变化十分剧烈,因此PID控制器参数在pH值中和的全过程需要适时变动;Fuzzy控制器根据pH值实时偏差在线调整PID控制器的参数,获得期望控制效果的主要方法有两个:其一,通过提高偏差较小时语言值的灵敏度,来适应中和点附近pH值变化率较大的特性;其二,通过分析偏差及偏差变化率的大小和符号来设置模糊规则;仿真结果表明,该方法既能适应pH值全局变化的特点,又能克服流量波动的影响。

基于仿人智能模糊控制算法的青霉素发酵pH值优化系统

针对青霉素发酵过程中pH值控制非线性、大滞后、时变的特点,将仿人智能控制与模糊控制相结合,提出利用仿人智能模糊方法来对发酵过程中的补氨水速率进行控制,仿真分析证明,仿人智能控制器控制效果好,具有很强的抗滞后性和抗干扰性,特别适用于大滞后、强干扰的对象。

适于pH值控制的自学习专家控制器

针对ｐＨ 值控制特点，提出一种自学习算法并设计了适于ｐＨ 值控制的自学习专家控制器。通过仿真验证了自学习算法的有效性。

锦纶酸性染料染色过程中pH值的控制

传统的冰醋酸染浴染色的匀染性比较差,即使延长保温时间也不一定能很好地改善其匀染性能;采用无机释酸剂染浴染色有较好的匀染性,但得色量不深。为此研究了锦纶酸性染料染色过程中的几种pH值控制系统,并对染色性能和pH值控制能力做了对比。结果表明,可水解有机酯(GB和EL)比无机释酸剂(AS和SDA)有更宽的pH值滑移范围;采用有机释酸剂染浴染色,既能达到较好的匀染性能,又能有满意的得色量。使用不同p H值控制系统染色不会改变锦纶的染色牢度。