基于Markov参数整定的自适应迭代学习PID控制

针对半间歇反应过程参数时变问题,研究基于Markov参数整定的单神经元自适应迭代学习PID控制方法。首先建立二维迭代学习PID控制器(2D-ILC-PID),采用Markov参数法离线整定控制器的参数初值;然后在批次内采用单神经元自适应调节机制在线调节2D-ILC-PID控制器参数,同时利用批次间的重复特性更新控制输入提高迭代学习速率,有效提升控制系统跟踪性能。最后在环己胺制备反应过程进行仿真实验验证,实验结果表明提出的基于Markov参数整定的自适应迭代学习控制方法能够实现多时段反应器温度的精确跟踪。

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。

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。

基于优化粒子群算法的微纳卫星电机参数整定

针对传统PID控制器控制无刷电机时系统响应慢、速度波动大的问题,以及手动整定大规模电机参数繁琐重复的问题,采用了一种基于粒子群优化算法的无刷直流电机PID参数整定方法,用于确定电机闭环控制系统中PI控制器的参数。首先建立磁场定向控制技术驱动的无刷直流电机控制系统仿真模型,然后在此模型上应用优化粒子群算法进行参数整定优化的迭代过程,得到整定后的控制器参数结果。分析优化粒子群算法整定后的电机速度响应和力矩输出情况,并与传统手动整定结果和其他算法的整定结果进行对比。实验结果表明,提出的优化粒子群算法整定的控制器速度响应更快并且输出力矩更稳定,并且对电机参数的小幅度变化有鲁棒性,该方法可以适用于大规模同类别同批次的电机控制器参数标定。

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。

混合果蝇优化算法PID参数整定方法的研究

【目的】解决基本果蝇优化算法(FOA)由于算法局限性而出现比例积分微分(PID)参数整定收敛速度慢且容易过早陷入局部最优的问题。【方法】为了在迭代前期具有更高的全局搜索效率,利用粒子群算法(PSO)寻找多个全局较优种群,迭代后期使用具有较强的局部寻优能力的FOA算法提高收敛精度,实现对全局搜索和局部搜索过程的优化。【结果】两个二阶时滞系统的阶跃响应测试结果表明,基于HFOA的PID控制器参数整定的上升时间、调节时间和超调量等指标更优,能够实现更好的系统响应性能。【结论】优化后算法具有控制精度高、响应速度快、鲁棒性好等优点,为PID参数优化提供了参考。

基于改进遗传算法的直流电机双闭环调速系统控制参数整定

直流电机的双闭环控制被广泛应用于直流拖动系统,采用的控制器是传统的PI控制器。在工程应用中,通常采用人工整定PI控制器的参数,往往不能得到最优的控制参数。同时,许多研究采用智能群算法进行整定。针对直流电机双闭环系统的PI参数整定,提出了一种基于改进遗传算法的参数整定方法。与传统遗传算法相比,改进遗传算法的整定效果更佳,具有较快的响应速度、较好的稳定性和较小的超调,更适用于对直流电机双闭环调速系统的控制参数进行整定。

基于瞬态搜索优化的电压型分布式光伏-VSG功频参数整定优化

随着分布式光伏渗透率的提高,传统能源机组占比持续下降,电力系统所具备的惯量和一次调频能力不断降低。因此,挖掘低惯量系统下分布式光伏的频率支撑能力显得十分关键。基于此,文中首先提出了改进变备用率的电压型分布式光伏虚拟同步机(VSG)频率主动支撑方法,以增强系统惯量、减少响应时延,提升分布式光伏主动参与系统频率支撑的能力。然后,提出了基于瞬态搜索优化算法的功频参数整定优化选取模型,以求解分布式光伏最优初始备用功率和最佳调频参数,改进了光伏初始备用功率固定的局限性。最后,将所提模型分别应用于单机模型及高渗透率分布式光伏接入的实际台区,以验证其有效性。

基于LSTM的振动台参数整定方法

地震模拟振动台的控制多采用三参量控制作为底层控制算法,三参量控制参数多,整定耗时费力。提出一种基于LSTM(长短时记忆网络)的振动台三参量控制参数整定算法。将振动台系统的测试加速度输入和输出数据分为训练集、测试集和验证集,建立并训练一个LSTM深度网络用以模拟振动台的系统模型;针对LSTM深度网络模型引入新的三参量控制环节,采用梯度下降法进行控制参数的离线整定;最后将整定参数与控制系统原参数进行合并用于实机验证。结果表明:所提出的整定方法可以达到优于手动调参的结果,整定过程通过系统模型离线完成,不需实机运行,具有效率高、效果好的优点.

基于LSTM与迁移学习的配电网负荷频率控制PI参数整定方法

在整定配电网络负荷频率过程中,控制器PI参数会受到局部控制迭代影响,在控制层与反馈层形成时间差量,进而造成频率里程偏差。对此,提出基于LSTM与迁移学习的配电网负荷频率控制PI参数整定方法。采用LSTM模型对调频(FM)里程参数进行模型量化,配合迁移学习对负荷频率控制相关参量进行差分更新,构建配电网负荷频率的LSTM模型,进行频率控制的迁移学习优化、PI参数控制约束及PI参数整定输出。实验结果表明,不论是在控制精度上还是在控制稳定性上,均具有良好的性能表现,整定结果满足预期。

迭代学习控制器参数的数据驱动自适应整定方法

针对PID型迭代学习控制(iterative learning control,ILC)方法,提出了两种数据驱动自适应整定(data-driven adaptive tuning,DDAT)方法。首先采用紧格式迭代动态线性化(compact form iterative dynamic linearization,CFIDL)方法将原始的非线性系统转化为等价的线性数据模型,设计了一个目标函数来动态地调整PID型ILC的学习增益。其次,通过对设计的目标函数进行优化,提出了一种基于CFIDL的DDAT方法。该方法只使用实际的I/O数据,而不需要任何机理模型信息。进一步,引入偏格式迭代动态线性化(partial form iterative dynamic linearization,PFIDL)方法对结果进行扩展,提出了一种基于PFIDL的DDAT方法。所提出的两种DDAT方法都可以提高PID型ILC对不确定性的鲁棒性。最后,通过仿真验证了两种方法的有效性。

基于GWO-PSO算法的四旋翼飞行器LADRC参数整定

针对线性自抗扰控制器参数整定繁琐的问题,提出了一种基于灰狼算法与粒子群算法联合改进(GWO-PSO)的控制器参数整定方法。将粒子群算法中的粒子种群替换为灰狼算法中的灰狼种群,提高其全局搜索能力;改进收敛因子使其以指数形式变化,提高其寻优精度;在绝对误差积分准则(ITAE)的基础上改进适应度函数,使其与超调量和系统误差相关联,并根据线性自抗扰控制器控制的四旋翼飞行器模型特点,将控制器参数ω0、ωc和b0作为改进算法中的种群进行整定。仿真结果表明,经改进算法优化的控制器,能够满足控制系统的动态性能和稳态性能要求。

基于参数自整定模糊PID的BLDC控制研究

为解决传统PID控制在无刷直流电机调速系统中的控制精度低、效果不佳等问题,设计了一种基于参数自整定模糊PID控制的调速系统。通过在Matlab/Simulink仿真软件中建立了无刷直流调速系统的模型,分别采用传统PID控制、模糊PID控制和参数自整定模糊PID控制来对转速环进行调控,而电流环则采用PID控制。通过对比研究结果发现,采用参数自整定模糊PID控制的调速系统具有许多优势。系统的超调量较小,控制效果较好,同时提高了系统的鲁棒性。通过搭建模型并进行仿真实验,证明了采用参数自整定模糊PID控制的调速系统在解决无刷直流电机调速系统控制精度低、效果不佳等问题方面具有优势。这一方法能够有效提升系统的控制性能,并增强系统的鲁棒性。该无刷直流电机的调速系统可以稳定、可靠运行,满足使用需求。

基于压电叠堆的智能风洞尾支杆结构主动抑振PD参数整定

验证飞行器气动性能往往需要进行风洞全模试验,尾支杆支撑结构设计简单、拆装便捷、对试验流场干扰低,因此全尺寸模型普遍采用尾支杆支撑形式。但其支撑刚度低、结构阻尼小,容易引发支杆-模型系统的振动。本文基于压电叠堆设计了集成于尾支杆根部的智能主动抑振结构,应用改进粒子群算法对工程上常用的比例微分(PD)控制方法进行了整定优化,改善了其参数整定所需时间长、整定效率不高的问题。控制仿真及试验结果表明,采用基于改进粒子群算法的PD控制器可降低振动信号振幅最大值为52%,缩短99.48%的调整时间,抑振效果明显,能够为风洞尾支杆主动控制提供理论及实践参考。