基于改进PSO-PID算法的液压机压下系统控制优化

为了尽量减少液压机压下系统控制过程的迭代次数并达到更高的求解精度,综合运用粒子群收缩因子算法与扰动因子构建得到PSO算法,再利用AMESim与Matlab联合仿真的方式对其实施验证。研究结果表明:通过对比PSO算法和其它各算法可以发现,此算法相对其它粒子群优化算法可以获得更快求解速度并提升了控制精度。并且由于此算法实现过程简单,为实现双辊薄带振动铸轧工业化应用提供了理论参考。设计了PSO-PID优化方法来控制轧制力发生明显周期性波动的情况,由此实现精确的压下控制,降低了轧制力的波动程度,实现精确控制辊缝宽度的效果。该研究对拓展轧机轧制过程中调控精度具有一定的意义,尤其是针对薄板的制造起到推进作用。

船用制淡制冷一体机真空泵PSO-PID的智能调控

船用制淡制冷一体机系统性能优化的关键在于真空泵的3个比例-积分-微分(proportional-integral-derivative,PID)调控参数K_(p)、K_(i)和K_(d),它们直接影响制冷温度和蒸发速率(制冷量和淡水产率)。针对真空泵PID参数难整定的问题,应用MATLAB Simulink,并结合船用制淡制冷一体机真空泵控制系统传递函数,将粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)运用到PID算法模型优化中进行PID参数优化。结果表明:与基于临界比例度法的PID控制器参数整定相比,PSO-PID优化算法的调节时间缩短2.8%,超调量降低4.5%,说明PSO算法优化后的船用制淡制冷一体机PID控制具有更快的响应速度和更好的鲁棒性,有效提高了控制质量,实现船用制淡制冷一体机真空泵PSO-PID的智能调控。

改进控制器在多能互补供暖系统中的应用

为缓解能源危机、综合利用能源、提高能源利用效率,研究了改进算法后的PSO-PID控制器在太阳能-燃气热泵与热网互补供热系统中的作用。构建太阳能-燃气热泵与热网互补供热仿真模型,并对加入改进控制器前后系统的运行特性进行对比。结果表明:加入改进控制器减弱了互补供热系统的滞后性,使得用户的室温更加稳定舒适;其运行过程中的各项参数都得到了较好的控制;热泵机组的COP从3.94上升到4.87,PER从1.62上升到2.25;系统在整个供暖季所消耗的标煤量仅为采用传统控制器下的93%;更好的提升了互补供热系统的性能,并使其在整个供暖季可以更加高效、稳定地运行;更好地提升了互补供热系统的性能,并使其在整个供暖季可以更加高效、稳定的运行。