Feed-Forward-Like Decoupling Control in Coagulation Bath of Carbon Fiber Precursor

The coagulation bath system of carbon fiber precursor is a complicated and multivariable coupling system. Based on the model of industrial production,the full dynamic decoupling control of the coagulation bath system of carbon fiber precursor is achieved in combination with multivariable feed-forward-like decoupling and proportional-integral-differential( PID) control. Compared with the conventional PID decoupling control,the experiment results show that the proposed method has a better control effect. The use of the controller can achieve complete decoupling of three parameters from coagulation bath system. The method should have great applications.

基于BP神经网络的速度前馈PID控制器设计

针对工业控制中常出现的模型未知且具有时变特性的复杂被控系统,为满足对被控系统快速响应的控制要求,提出一种经过遗传优化预处理的基于BP神经网络的速度前馈PID控制器。通过将PID控制器与速度前馈控制器相结合,利用遗传算法对控制器参数进行一次离线优化预处理,再通过BP神经网络实现控制器参数在优化预处理基础上的二次在线自适应整定,以达到实时最优控制的目的。在MATLAB下进行仿真验证,结果表明:与常规PID控制器相比,阶跃输入下的系统响应时间减少22%,正弦输入下的系统跟随误差减少12%,控制器参数能实时自适应调节。

电动助力转向综合前馈和模糊PID反馈的电流控制算法

针对电动助力转向中的电流跟随控制问题,通过建立系统数学模型,分析系统型别,研究了常规PID控制和模糊PID控制在电流控制中的不足,采用前馈和反馈综合控制的思想,提出了综合前馈和模糊PID反馈的电流控制算法。通过实验对比表明,前馈和模糊PID反馈的综合控制方法可显著提高电流跟随控制的稳定性、快速性和准确性。

超磁致伸缩致动器的小脑神经网络前馈逆补偿-模糊PID控制

针对超磁致伸缩致动器(GMA)在精密致动控制中存在的迟滞和位移非线性,提出了小脑神经网络(CMAC)前馈逆补偿结合模糊PID控制的新策略。通过小脑神经网络(CMAC)学习获得超磁致伸缩致动器动态逆模型用于对超磁致伸缩致动器迟滞非线性进行补偿;利用模糊PID控制降低小脑神经网络(CMAC)学习时的误差和抑制扰动,提高系统的跟踪控制性能,从而实现超磁致伸缩致动器的精密致动控制。仿真和实验结果表明:所采用的控制策略有效地消除了迟滞非线性的影响,系统的跟踪误差降低到了5%以下,而位移跟踪误差均方差仅为0.58。此外,这种策略的特点是学习和控制同时进行,控制系统能够适应被控对象动态特性的变化,使系统具有较强的鲁棒性,同时也能够有效地抑制外界的干扰,提升系统的自适应控制性能。

基于专家前馈-模糊PID反馈的溶解氧浓度控制方案研究

在制浆造纸废水处理的好氧工段,溶解氧浓度是重要的被控变量,其控制过程是一个大滞后、多变量、非线性、多干扰的过程。本研究提出了用专家前馈控制器和模糊PID反馈控制器组成前馈-反馈控制系统来控制曝气池中的溶解氧浓度。MATLAB仿真和实际控制数据表明,基于专家前馈-模糊PID反馈的溶解氧浓度控制方案的控制效果好,超调小,响应速度快。

球磨机混合优化前向神经网络PID解耦控制系统

针对球磨机制粉系统的多变量、强耦合、非线性和时变性等特点,提出球磨机的混沌PSO与BP混合优化前向神经网络PID解耦控制系统。在这种控制器中,PID控制器的控制参数采用神经网络进行自适应整定,神经网络的权值采用混合优化算法进行调整。仿真结果表明该控制方法跟踪快、鲁棒性强、解耦好,控制品质优于传统PID解耦控制方法,较好地解决了球磨机的时变性、耦合性等问题。

基于零相差前馈跟踪的中密度纤维板连续热压系统PID控制

针对中密度纤维板连续热压控制系统非线性、迟滞、时变性及模型参数不确定性问题,在传统PID基础上引入零相差前馈补偿控制策略,完善了PID控制器的性能。在Matlab7.0环境下进行了仿真,结果表明:与常规PID控制器相比较,该控制器明显提高了热压位置伺服控制系统的跟踪精度和响应速度,减少了在高频响应的相位误差,改善了系统的控制性能。

基于分层结构模糊免疫PID的孵化过程控制

针对孵化系统具有强耦合、强干扰、大滞后的特点,提出一种基于分层结构的模糊免疫PID(Proportional-Integral-Derivative)算法,首先,前层结构控制采用前馈补偿解耦控制算法消除系统主要控制参数的耦合关系,后层结构控制根据系统主要参数易产生震荡和超调特点,采用模糊免疫PID控制算法,该算法根据模糊控制原理对PID参数模型中的kp,ki,kd进行在线修改,利用生物免疫机理调整非线性函数,然后用免疫修正进一步调整PID系统参数,实现家禽孵化设备中温度、湿度和含氧量的更为精确的智能控制。最后,实际运行结果验证了该控制算法的有效性。

基于前馈补偿和模糊PID的提馏段温度串级控制系统术

针对精馏过程内部机理复杂、参数动态变化情况,提出一种基于前馈补偿和模糊PID的提馏段温度串级控制系统,根据提馏段工况的改变,自适应调整主控制器PID参数,同时引入前馈控制,克服系统不可控扰动。结果表明,该系统能够较好地克服各种干扰,稳定提馏段温度,从而达到间接控制精馏产品纯度的目的。

多变量多时滞系统的前馈补偿解耦及IMC-PID控制

多变量系统控制器设计中遇到的主要难题是多时滞和强铰链耦合问题;对于非奇异方阵系统,根据解耦理论通过串级前馈时滞补偿器将原系统解耦为多个单变量小时滞系统,运用模型降阶技术,将解耦后的复杂单变量小时滞系统逼近为FOPDT(一阶环节+延时)形式,采用IMC控制策略实现多个单变量系统单位反馈控制,运用了麦克劳林级数展开式,通过相应项系数的比对得到了传统PID控制器;仿真分析表明了该方法能够有效性地补偿系统时滞,同时现实解耦;解决了多变量多时滞系统控制器设计复杂性的难题,有一定的工程参考价值。

模糊前馈与模糊PID结合的风力发电机组变桨距控制

大型变桨距风电机组在额定风速以上通常采用PID控制器调节机组桨距角以达到功率恒定的目的,但由于从额定风速到切出风速之间的风速变化范围很大,一组固定的PID参数难以在不同风速下均有好的控制效果。该文在分析PID变桨距控制器缺点的基础上,提出模糊前馈与模糊PID结合的新型变桨距控制方法。模糊PID控制器能够保证在不同风速下均有较好的控制结果,而模糊前馈控制器则能够根据风电机组的桨叶气动特性,在额定风速以上的不同风速段,根据风速给出不同的适当的前馈桨距角,实现动态前馈补偿,提高控制系统的响应速度。对一个300kW的变桨距风电机组的仿真表明,该方法在额定风速以上的不同风速段都能够有效地减小系统的超调量,缩短调节时间,具有较为满意的控制效果。

基于ATM单瓶颈节点模型的PID拥塞控制器设计

针对ATM单瓶颈节点网络模型,提出ABR业务拥塞控制方案,给出使系统闭环稳定PID参数应满足的约束条件。设置前馈环节以抑制带宽波动对缓冲区队列长度的影响。仿真结果表明,业务服务质量得到了保证,系统具有较好的动态性能。

风洞温度控制系统的前馈模糊PID控制研究

根据风洞温度控制系统的控制流程工艺,建立了内循环控制系统中的气动三通调节阀和风洞内环境及管道对象的数学模型。在此基础上,针对风洞温度控制系统大时滞、非线性的特点,采用模糊PID加前馈控制的方法,通过MATLAB/Simulink对多种典型试验工况进行仿真,并且与传统的PID控制算法的控制效果进行了比较。仿真结果表明,与传统PID控制效果相比,采用模糊PID加前馈的控制方法有效地抑制了风洞马赫数变化带来的温度扰动,提高了风洞试验段温度的控制精度。

基于模糊神经网络PID的锅炉汽包水位控制

将基于模糊神经网络的PID控制器作为给水控制系统的锅炉汽包水位调节器,可实时整定PID控制器的参数,以适应控制系统的要求。仿真结果表明,基于模糊神经网络的PID给水控制系统的响应快速性、调节平稳性及抗干扰能力均优于常规的PID控制器。

受扰MIMO系统的前馈-PID最优扰动抑制控制

通过对基于时域状态空间描述的MIMO系统最优扰动抑制控制算法和基于输出反馈的频域PID控制算法的对比分析,设计出系统的最优PID动态补偿网络,实现最优扰动抑制控制。仿真结果表明,该方法对于外部持续扰动具有较强的鲁棒性。

风电机组非线性前馈与模糊PID结合变桨距控制研究

针对风电机组的强非线性和时滞特性,提出将非线性前馈与模糊PID结合的新型变桨距控制方法,以克服传统PID变桨距调节系统在额定风速以上难以达到满意效果的缺点.根据桨叶的气动特性,采用数值计算和多项式曲线拟合的方法得到桨距角与风速的非线性模型,并以该模型为基础设计了非线性前馈控制器.对某300 kW变桨距风电机组的仿真表明:新方法在额定风速以上的不同风速段都能够有效地减小系统的超调量,缩短调节时间,具有较满意的控制效果.

温湿度解耦的模糊PID-自适应Smith控制

工业空调PID控制系统的温湿度控制具有大时滞、非线性、时变性和耦合性,难以建立精确的数学模型。提出前馈补偿解耦、模糊PID与自适应Smith预估补偿算法相结合的控制方案,以弥补常规PID控制在温湿度控制系统的不足。仿真结果表明:该方案既解决了温湿度耦合问题又提高了控制的精度和稳定性,增强了系统的鲁棒性和适应性,具有较好的动、静态性能。

改进型单神经元PID控制多电机同步传动系统

通过分析传统多电机同步传动系统的不足,引入了一种改进型PID智能控制策略。用同一给定转速作为系统的主令参考信号,采用单神经元自适应PID控制算法对各台电机的转速环PID参数进行自整定,并加入前馈补偿环节,以消除负载扰动带来的转速误差。仿真结果表明,该方法不仅能使系统保持良好的跟随性能,而且大大降低了系统中某电机负载发生变化引起的同步误差现象,较传统的PI控制具有更好的动、静态特性。

基于粒子群算法与自适应PID控制的给水系统优化研究

给水控制系统参数直接影响系统控制效果,如何优化系统参数成为给水控制的关键。本文以某350 MW直流锅炉为对象,使用粒子群算法对上述给水模型相关参数进行优化,以此获得机组40%、60%、80%负荷工况下的模型参数,并利用二次曲线拟合,建立负荷与控制参数间的函数曲线。最后结合自适应PID控制,完成对系统的控制仿真实验。结果表明:该方法显著提高了系统的鲁棒性,给水控制品质得到了有效提升。

洁净区温湿度自控系统的内膜PID前馈补偿解耦算法研究

基于洁净区内温湿度自控系统管路庞大、干扰多、时滞和耦合明显等现象,提出一种内膜PID前馈补偿解耦控制策略,利用阶跃响应法建立系统模型。在Matlab环境下,对系统搭建仿真模型,经仿真结果及现场调试数据显示,该控制算法具有良好的动、静态控制品质,对洁净区温湿度自控系统是可行与有效的。