基于遗传算法整定参数的火力发电用电机伺服控制分析

同步发电机的控制精度对提高火力发电效率的影响较大,为进一步提高火力发电用电机伺服控制控制精度,选用遗传算法整定驱动轴参数。从正弦信号和直线信号两个方面开展进给测试,促进跟随性能的显著提升。研究结果表明:遗传算法优化可知,在当前人工经验条件进行整定得到的系统带宽接近64 Hz,响应性能较为理想。正弦信号下,采用遗传算法进行参数整定时,跟随误差更低,表现出更优的跟随性能。绝对误差极值降低27.3%,绝对误差积分降低42.4%。直线进给状态下,跟随误差更低,表现出更优的跟随性能。绝对误差极值降低28.6%,绝对误差积分降低39.1%。相对于人工经验整定方式,达到更优的误差波动控制状态,实现了较优的伺服稳定性。

300MW机组数字电液控制系统整定参数的最优化

由于实行计算机控制，使得高质量的控制成为可能，本文运用最优化原理研究３００ＭＷ机组数字电液控制系统调节偏差的目标函数为最小的最优控制问题，并提出相应的最佳整定参数。

磁力控制站测控系统整定参数检测技术的研究

分析了CPLD在煤矿自动化领域应用的可行性,选用ALTERA公司生产的MAX-EPM7128SLC84-15芯片,结合CPU,设计了六组合真空磁力控制站测控系统整定参数的检测方案,重点阐述了该方案的设计思想和硬件构成,经实际应用,检测效果良好。

基于差值整定参数的永磁同步电机解耦控制

针对永磁同步电机的矢量控制中励磁电流和转矩电流交叉耦合问题,采用前馈电压补偿的解耦控制策略。设计基于电流环PI调节器的差值整定电机参数模型,精确得出前馈电压补偿项,实现励磁电流和转矩电流在动态中的解耦控制,提高了电流的控制性能。仿真和实验结果验证方案的可行性。

用MATLAB仿真分析自抗扰控制器的整定参数

自抗扰控制器在实际使用时有多个需要整定的参数,由于控制器参数多,又无法确定参数作用方向,因此参数整定困难,为实际使用自抗扰控制器带来不便。本文利用MATLAB软件仿真分析控制器及参数,寻求参数整定规律,简化整定过程,对实际应用自抗扰控制器具有较大的意义。

对象特性识别及整定参数的计算方法——闭环衰减曲线法的应用

本文介绍一种对象参数识别的方法。该法利用计算机辅助计算,对闭环衰减曲线进行处理,并在此基础上求取控制系统最佳调节参数. 一、问题的提出 被调对象特性是设计调节系统及系统参数整定的依据。许多文献介绍了各类特性的识别方法,但限于目前条件,使用较广泛的还是飞升曲线法和等幅振荡法。这两种方法的特点是方法简便,但均存在明显的不足之处.如飞升法,因它处在开环下测试。

单整定参数的简化CGPC控制器

本文阐述一种连续时间广义预报控制器(CGPC)的简化设计方法,这种简化设计将原来CGPC控制器的15项设计参数减少至两个,同时不失去原CGPC控制器的优良控制性能;与原CGPC控制器相比,这种简化的CGPC控制器具有无控制加权、无参考轨迹设计、无参数估计器、无预测起点相对时间T_1,自动设计N_v,N_u和C(s)的特点,狭义的设计参数只剩下仿真步长δ和预测终点相对时间T_2,其中T_2是唯一的现场整定参数。

水轮机调速系统整定参数的计算

这篇文章研究了具有良好动态特性的水轮机调速系统的伯德图,并将它们分为二类。同时根据实践中对系统的特性要求,提出了相应的水轮机调速系统整定参数的计算公式.该公式比较简便准确,有利于调速系统的参数选择和试验。

RBF神经网络整定参数的预测滤波PID控制

针对非线性系统采用常规PID控制效果不佳的问题,通过径向基函数(RBF)神经网络构建系统的辨识器,推导了辨识器输出关于RBF神经网络参数的梯度及二阶导数矩阵。采用直接极小化指标函数自适应算法,实现RBF神经网络的输出权和节点中心及节点基宽参数的在线学习算法。基于增量式预测滤波PID控制,应用最速下降法对增量式预测滤波PID控制参数进行在线优化,提出基于RBF神经网络在线整定参数的预测滤波PID控制算法。仿真研究表明,因算法具有在线整定参数和预测控制性能,故具有良好的动、静态性能。

基于PI参数的二阶线性自抗扰控制参数整定

线性自抗扰控制是一种不依赖于被控过程模型的控制方法,具有很好的工程应用潜力。目前,工业控制过程中大多采用PI控制器,为了确保由调试好的PI控制器平稳切换到线性自抗扰控制器,并使系统仍保持稳定状态,需要合理设置线性自抗扰控制器的参数。为此,在分析二阶线性自抗扰控制器的二自由度等效结构的基础上,推导出其反馈控制器与PID控制器的对应关系,给出一种基于现有PI控制参数直接获取二阶线性自抗扰控制初始参数的方法。最后,在MATLAB/Simulink平台上采用若干典型传递函数和双容水箱液位控制系统进行仿真研究,仿真结果验证了所提方法的有效性。

基于BP神经网络在线整定参数的预测滤波PID控制

针对复杂非线性系统采用常规PID控制品质不良的问题,通过引入辅助变量的紧格式动态线性化逼近系统模型,采用BP神经网络实现增量式预测滤波PID控制参数的在线整定算法,基于直接极小化指标函数优化算法进行BP神经网络连接权的在线学习,提出基于BP神经网络在线整定参数的预测滤波PID控制算法。仿真研究表明,因算法具有在线整定PID控制参数和预测控制性能,故提出的智能PID控制具有比常规PID控制更优的性能。

高阶时滞系统的改进线性自抗扰控制及参数整定方法

针对高阶时滞系统采用传统线性自抗扰控制调节效果不佳、参数整定困难的问题,提出一种高阶时滞线性自抗扰控制。在一阶线性自抗扰控制的基础上,串联高阶前馈补偿器,从而解决了线性扩张状态观测器前馈信号和反馈信号不同步的问题,提高了系统的状态观测精度;在此基础上,采用目标逼近法定量化参数整定公式,并推导出参数可调节区间,实现利用单参数λ调节控制器参数,简化参数整定;进一步采用频域分析法验证该整定方法的有效性,并确定参数和系统鲁棒性的关系。最后,在选择性催化还原(SCR)脱硝控制系统的仿真实验中将所提出的控制器与其他类型控制器进行了对比,验证了该控制器的优越性。结果表明:所提出的高阶时滞线性自抗扰控制在定值跟随、抗扰动和鲁棒性上均具有明显优势,具有很大的工程应用潜力。

基于FOCA的永磁游标电机PI参数自整定

针对磁场定向控制中电流内环和转速外环比例积分(PI)控制器参数整定困难且耗时长的问题,基于Matlab/Simulink的磁场定向控制自整定(FOCA)模块搭建了永磁游标电机磁场定向控制双闭环调速系统参数自整定模型。该模块在PI控制器输出端注入正弦扰动信号,根据系统输入输出数据计算频率响应,基于频率响应自动整定PI参数,同时实现指定的目标带宽和相位裕度。最后通过仿真对比分析各个环路整定前后的控制性能,仿真结果表明使用FOCA模块能够快速自动整定PI控制器参数并且拥有良好的控制性能。

基于DDPG的振动台控制参数整定方法

三参量控制是地震模拟振动台的底层控制算法,其参数整定过程中涉及的参数多,传统的参数整定方法存在效率低、过程繁琐等问题。为了提高整定效率和准确性,提出一种基于确定性策略梯度(DDPG)算法的振动台三参量控制参数整定算法。此方法通过将振动台三参量控制系统作为强化学习环境,利用DDPG算法对系统的状态-动作-奖励数据进行学习和训练;训练好的智能体则可以输出最优的控制参数,然后将整定完成的控制参数放在实际振动台系统模型中进行测试。结果表明:DDPG算法可以有效优化振动台控制性能,提高试验结果的准确性和可靠性,具有实际应用价值。

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。

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。

基于级差优化的氧化铝生产供电系统继电保护参数整定计算方法

化工、冶金行业发展过程中,相关技术水平提高,也加大了对电能的需求,推动着电力方面技术革新。电力是化工、冶金生产过程的先行条件,继电保护是保障氧化铝生产配网正常运行的重要措施,是安全生产的关键技术之一。文章阐述了Z公司氧化铝生产供电系统继电保护的现状及问题,分析了产生的原因及带来的危害。为了提高供电系统继电保护参数整定和分析能力,提出了基于级差优化的参数整定计算方法,并运用于实际,对其效果进行验证。

基于改进SFS算法的锚杆钻臂参数整定研究

针对锚杆钻臂井下自动控制过程中存在的环境恶劣、地质复杂等特殊工况,需着重考虑PID的参数选取,为此采用随机分形搜索算法(SFS)对PID参数进行整定。由于随机分形搜索算法存在局部搜索能力不足、易陷入局部最优等问题,在面对机械臂待整定参数多及参数间耦合严重时,其整定效果不佳。因此,引入混沌初始化、正余弦策略、自适应K值选取策略以提高算法的局部搜索能力以及全局搜索速度;采用柯西、差分定向变异策略使算法跳出局部最优。通过标准测试函数测试表明改进后的随机分形搜索算法收敛速度及精度均有一定提高。最后通过锚杆钻臂参数整定仿真实验表明:改进后随机分形搜索算法整定的PID参数总体适应度值提高21%;各关节的量化指标表示改进后随机分形搜索算法跳出了局部最优,提高了整体寻优精度与速度。

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。