PID神经网络解耦控制技术在VAV中的应用

通过采用 PID神经元网络解耦控制技术 ,对耦合强烈的具有变风量空调系统传递函数矩阵形式的 4维传递函数矩阵系统进行解耦控制 ,通过解耦控制系统仿真研究 ,可以看出取得了很好的解耦效果 ,为变风量空调系统 (4个回路 )的解耦控制提供了有效的方法。

超高速电机电流源逆变器解耦控制优化策略研究

针对电流源逆变器(Current source inverter,CSI)超高速电机驱动系统控制对象阶数高、耦合强的特点,提出一种基于定子电流反馈有源阻尼的三闭环改进型解耦控制策略。首先,通过在Z域构建考虑控制延时的CSI超高速电机二阶系统等效模型,设计了复矢量解耦电流外环、前馈解耦电压内环构成的分级解耦驱动系统。其次,基于重构模型分析三闭环控制系统在全速域的稳定性,讨论了该解耦策略在高速工况下失稳与二阶系统谐振问题的相关性。本文将定子电流反馈有源阻尼引入电流环调节器,在解决高阶系统谐振问题的同时实现超高速电机在全速域的高性能稳定运行。最后搭建了550000(r⋅min^(-1))/110 W超高速永磁同步电机的CSI驱动平台,并进行相关仿真及实验验证,证明了所提改进策略的有效性和优越性。

基于粒子群优化算法的球磨机制粉系统PID-ANN解耦控制器

球团厂钢球磨煤制粉系统是多变量强耦合、时滞、非线性以及生产工况变化大的复杂对象,其自动控制问题一直是控制界关注的热点。基于粒子群算法具有对整个参数空间进行高效并行搜索的特点以及PID神经网络的自调节和自适应特性,设计了具有PID结构的多变量自适应神经网络控制器。PID神经网络解耦控制方法被用来消除回路之间的耦合,神经网络连接权值由粒子群算法进行学习优化。仿真研究表明所建模型和所提控制方法具有较好的控制品质、良好的自适应解耦能力和自学习功能。该控制策略可在大范围内克服系统的非线性和强耦合问题,具有很高的工程实用价值。

基于PID神经网络解耦控制的变风量空调系统

为了消除变风量空调系统各回路之间存在的耦合,以便对该系统进行有效控制,建立了变风量空调机组部分变频器 风机 静压回路和新风阀 CO2气体体积含量回路的动态模型,提出用PID(比例 积分 微分)神经网络解耦控制方法消除这2个回路之间的耦合.实际运行结果表明,PID神经网络解耦控制技术可以有效地对变风量空调系统中2个回路进行解耦控制.

基于智能策略的碱浓度在线检测与自动配碱控制系统研究

本文介绍的基于智能策略的碱浓度在线检测与自动配碱控制系统,采用多传感器数据融合技术、智能分程与非线性处理技术和智能跟随、均匀与解耦控制技术,将检测装置的检测结果进行数据融合,由推理机构实现检测信号的平滑过渡、校核和修正,实现了各槽液位的跟随、均匀,又实现了液位与流量的解耦。