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Smart Semi-active PID-ACO control strategy for tower vibration reduction in Wind Turbines with MR damper 被引量:2
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作者 Mahmudur Rahman Zhi Chao Ong +1 位作者 Wen Tong Chong Sabariah Julai 《Earthquake Engineering and Engineering Vibration》 SCIE EI CSCD 2019年第4期887-902,共16页
Wind turbine technology is well known around the globe as an eco-friendly and eff ective renewable power source. However, this technology often faces reliability problems due to structural vibration. This study propos... Wind turbine technology is well known around the globe as an eco-friendly and eff ective renewable power source. However, this technology often faces reliability problems due to structural vibration. This study proposes a smart semi-active vibration control system using Magnetorheological (MR) dampers where feedback controllers are optimized with nature-inspired algorithms. Proportional integral derivative (PID) and Proportional integral (PI) controllers are designed to achieve the optimal desired force and current input for MR the damper. PID control parameters are optimized using an Ant colony optimization (ACO) algorithm. The eff ectiveness of the ACO algorithm is validated by comparing its performance with Ziegler-Nichols (Z-N) and particle swarm optimization (PSO). The placement of the MR damper on the tower is also investigated to ensure structural balance and optimal desired force from the MR damper. The simulation results show that the proposed semi-active PID-ACO control strategy can signifi cantly reduce vibration on the wind turbine tower under diff erent frequencies (i.e., 67%, 73%, 79% and 34.4% at 2 Hz, 3 Hz, 4.6 Hz and 6 Hz, respectively) and amplitudes (i.e. 50%, 58% and 67% for 50 N, 80 N, and 100 N, respectively). In this study, the simulation model is validated with an experimental study in terms of natural frequency, mode shape and uncontrolled response at the 1st mode. The proposed PID-ACO control strategy and optimal MR damper position is also implemented on a lab-scaled wind turbine tower model. The results show that the vibration reduction rate is 66% and 73% in the experimental and simulation study, respectively, at the 1st mode. 展开更多
关键词 ant COLONY optimization fi nite diff erence method MAGNETORHEOLOGICAL damper pid-aco controller semiactive control system identifi cation wind turbine TOWER
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蚁群优化控制在变风量空调系统中的应用 被引量:4
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作者 朱栋华 李肇蕙 田晓曦 《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2012年第6期1131-1135,共5页
目的寻找一种有效地解决系统惯性大、时间滞后及单独采用PID控制器产生效果不佳的方法,实现温度参量的优化控制.方法根据变风量空调系统的结构,对变风量系统室内温度控制环节采用蚁群优化算法,经过Matlab软件进行仿真,使室内温度控制环... 目的寻找一种有效地解决系统惯性大、时间滞后及单独采用PID控制器产生效果不佳的方法,实现温度参量的优化控制.方法根据变风量空调系统的结构,对变风量系统室内温度控制环节采用蚁群优化算法,经过Matlab软件进行仿真,使室内温度控制环节的上升时间、超调量及调整时间得以优化.结果控制环节优化前PID阶跃响应的动态指标为:上升时间tr=50 s,调整时间ts=276 s,超调量σ=30%;经过蚁群优化的PID阶跃响应的动态指标为:上升时间tr=112.5 s,调整时间ts=88 s,超调量σ=3.5%,上升时间相对增加后调整时间和超调量大幅度减小,室内温度控制环节趋于稳定.结论蚁群算法改善了控制环节的超调量、调整时间等问题,提高了系统的自适应性,保证了系统的稳定性和准确性. 展开更多
关键词 蚁群算法 变风量空调系统 PID 优化控制
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基于DMC-PID串级控制的超临界机组给水系统研究 被引量:2
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作者 马永光 毛求福 《电力科学与工程》 2018年第7期61-67,共7页
在超临界参数下,针对机组给水控制系统具有复杂多变、大惯性、大迟延等特点,提出了一种基于动态矩阵控制(Dynamic Matrix Control,DMC)和PID串级控制相结合的控制策略。首先对超临界机组给水控制系统被控对象的动态特性以及建立简化数... 在超临界参数下,针对机组给水控制系统具有复杂多变、大惯性、大迟延等特点,提出了一种基于动态矩阵控制(Dynamic Matrix Control,DMC)和PID串级控制相结合的控制策略。首先对超临界机组给水控制系统被控对象的动态特性以及建立简化数学模型等进行了分析。其次根据动态矩阵控制原理建立了系统的DMC模型,从而设计了DMC-PID串级控制器。再运用蚁群算法(Ant Colong Optimization,ACO)对350 MW超临界机组的现场运行数据进行辨识,并优化DMC控制器参数。最后与传统PID控制进行了MATLAB仿真对比实验。结果表明DMCPID串级控制具有更好的稳定性和较快的调节速度,鲁棒性较好,抗干扰能力强。 展开更多
关键词 超临界机组 给水系统 串级控制 DMC-PID 蚁群算法
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基于ACO的连铸结晶器液位控制系统设计 被引量:5
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作者 唐立伟 李权 李和平 《机电工程技术》 2021年第3期158-160,共3页
常规PID不适用于具有非线性、时变特性和耦合性强等特征的连铸机结晶器液位控制系统,为此设计一种蚁群优化BP神经网络的智能PID控制器。采用系统辩识方法确定结晶器液位控制系统的数学模型;设计了控制器的系统结构,采用蚁群算法(ACO)训... 常规PID不适用于具有非线性、时变特性和耦合性强等特征的连铸机结晶器液位控制系统,为此设计一种蚁群优化BP神经网络的智能PID控制器。采用系统辩识方法确定结晶器液位控制系统的数学模型;设计了控制器的系统结构,采用蚁群算法(ACO)训练BP网络的权值,以获得全局最优PID控制参数,在Matlab中进行仿真。实践结果表明,该算法收敛速度快、无超调、稳定性好。 展开更多
关键词 结晶器液位控制 蚁群算法 智能PID控制 MATLAB仿真
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基于蚁群算法-BP神经网络的主蒸汽温度控制系统仿真研究 被引量:6
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作者 王秋平 马春林 +1 位作者 肖玲玲 张振宇 《热力发电》 CAS 北大核心 2013年第11期64-68,85,共6页
针对火电机组主蒸汽温度被控对象的不确定性和大延迟、大惯性、非线性等特点,设计了一种基于粒子群(PSO)算法、蚁群(ACO)算法、BP神经网络的智能PID串级控制系统。采用PSO算法优化ACO算法的参数、信息启发式因子α、期望启发式因子β、... 针对火电机组主蒸汽温度被控对象的不确定性和大延迟、大惯性、非线性等特点,设计了一种基于粒子群(PSO)算法、蚁群(ACO)算法、BP神经网络的智能PID串级控制系统。采用PSO算法优化ACO算法的参数、信息启发式因子α、期望启发式因子β、以及改进的ACO算法对BP神经网络初始权值进行优化;采用优化后的BP神经网络算法对PID控制器参数进行在线调整,从而实现对主蒸汽温度的动态控制。以某超临界600MW机组为对象,对ACO-BP和BP神经网络PID串级主蒸汽控制系统进行仿真试验。结果表明,ACO-BP PID串级主蒸汽控制系统较BP神经网络PID串级主蒸汽温度控制系统能更有效地克服主蒸汽温度被控对象的大延迟、时变性、非线性特性,提高了主蒸汽温度的控制品质。 展开更多
关键词 火电机组 主蒸汽温度 PSO算法 ACO-BP算法 BP神经网络 PID串级控制系统
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蚁群算法在自校正PID控制器设计中的应用
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作者 王浩坤 刘士荣 尚群立 《杭州电子科技大学学报(自然科学版)》 2008年第2期78-81,共4页
该文提出一种适用于一阶或二阶加延迟系统的自校正比例-积分-微分控制器的设计方法。推导了一种的丢番图方程求解方法,降低了自校正控制算法的计算量。使用蚁群优化方法对控制器参数进行离线优化,使系统在某一性能指标下的性能达到最优... 该文提出一种适用于一阶或二阶加延迟系统的自校正比例-积分-微分控制器的设计方法。推导了一种的丢番图方程求解方法,降低了自校正控制算法的计算量。使用蚁群优化方法对控制器参数进行离线优化,使系统在某一性能指标下的性能达到最优或接近最优。该设计方法使用递推最小二乘算法进行对象的在线辨识,使系统具有良好的自适应能力。仿真结果表明了该设计方法的有效可行。 展开更多
关键词 自校正比例-积分-微分控制器 丢番图方程 蚁群优化 递推最小二乘算法
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一阶时滞对象的最优内模PID控制 被引量:2
7
作者 王浩坤 尚群立 《机电工程》 CAS 2008年第1期14-17,共4页
针对使用传统PID参数整定方法难以获得最优性能的问题,介绍了一种基于内模控制的PID控制器设计方法,使用蚁群优化方法对其中的参数进行优化,使系统达到某一最优性能指标。另外介绍了一种高阶模型的降阶方法,该方法计算简单并具有较高的... 针对使用传统PID参数整定方法难以获得最优性能的问题,介绍了一种基于内模控制的PID控制器设计方法,使用蚁群优化方法对其中的参数进行优化,使系统达到某一最优性能指标。另外介绍了一种高阶模型的降阶方法,该方法计算简单并具有较高的精度。最后同其他著名的整定方法进行了比较,结果显示该方法有较大的灵活性,在某一性能指标下可使系统获得最优或接近最优的性能。Matlab仿真研究表明了该方法是有效、可行的。 展开更多
关键词 比例积分微分 内模控制 蚁群优化 模型降阶 一阶时滞对象
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基于蚁群算法的MIG焊脉冲电流PID参数优化研究
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作者 薛家祥 张俊红 《自动化与仪表》 2019年第8期15-19,共5页
焊缝成形质量的好坏,得益于脉冲电流、送丝速度等诸多参数调节,其中脉冲电流的稳定对焊缝成形影响很大。针对传统PID控制参数不能自整定存在的问题,提出了基于蚁群算法的MIG焊脉冲电流PID参数自整定控制,进行了MatLab/Simulink仿真分析,... 焊缝成形质量的好坏,得益于脉冲电流、送丝速度等诸多参数调节,其中脉冲电流的稳定对焊缝成形影响很大。针对传统PID控制参数不能自整定存在的问题,提出了基于蚁群算法的MIG焊脉冲电流PID参数自整定控制,进行了MatLab/Simulink仿真分析,对3mm厚的铝合金板材进行焊接试验。仿真和试验结果表明:基于蚁群算法的PID参数优化,焊缝成形质量高,调节时间和超调量优于经典PID控制,证明该方法对MIG焊脉冲电流控制的可行性与有效性。 展开更多
关键词 MIG焊脉冲电流 蚁群算法 PID 参数整定优化
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基于人工鱼群算法的二辊液压轧机辊缝PID控制器优化 被引量:3
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作者 罗彩玉 刘明 《中国工程机械学报》 北大核心 2022年第4期310-314,共5页
为了提高对复杂工况下的轧机系统控制要求,对二辊液压轧机辊缝控制进行研究。为轧机系统控制过程构建了开环传递函数,同时运用蚁群算法(ACO)与人工鱼群算法(AFSO)优化了PID控制器的各项参数,最后利用Simulink对比了优化处理后的系统响... 为了提高对复杂工况下的轧机系统控制要求,对二辊液压轧机辊缝控制进行研究。为轧机系统控制过程构建了开环传递函数,同时运用蚁群算法(ACO)与人工鱼群算法(AFSO)优化了PID控制器的各项参数,最后利用Simulink对比了优化处理后的系统响应速率与抗干扰性。阶跃信号未施加干扰力下,AFSO获得了比ACO更低的超调量,降低幅度达到13.61%,同时缩短了21.00%的调整时间,并且稳态误差也减小近30.00%,表明采用AFSO可以达到比ACO更优的响应性能。阶跃信号施加干扰力下,采用AFSO优化的系统,响应曲线超调量下降了12.58%,调整时间缩短了14.58%,稳态误差降低了25.00%。逐渐提高随机信号频率后,AFSO都比ACO表现出了更低的随机信号响应曲线波动范围,表明AFSO具备比ACO更优的响应控制效果。 展开更多
关键词 辊缝 轧机 PID控制器 蚁群算法(ACO) 人工鱼群算法(AFSO)
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基于蚁群算法固定翼无人机PID参数控制方法
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作者 郑武略 张富春 +2 位作者 张蔓 金钊 赵敏 《计算技术与自动化》 2017年第3期30-34,共5页
针对传统固定翼无人机PID控制器比例、积分和微分参数调节控制精度低,响应速度慢,难以得到最优线性PID参数组合等问题。本文利用蚁群算法寻优搜索对传统PID控制器进行改进,本文将PID参数寻优过程转化为多约束条件组合优化问题,并通过蚁... 针对传统固定翼无人机PID控制器比例、积分和微分参数调节控制精度低,响应速度慢,难以得到最优线性PID参数组合等问题。本文利用蚁群算法寻优搜索对传统PID控制器进行改进,本文将PID参数寻优过程转化为多约束条件组合优化问题,并通过蚁群算法针对PID参数整定多次迭代来进行搜索最优数值路径来更加快速,精确的优化PID线性组合参数值,提高对固定翼的精确PID参数控制。 展开更多
关键词 蚁群算法 固定翼 PID参数整定 控制系统设计
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