Smith预估模糊自适应PID控制在时滞系统中的应用

为确保系统的实时性和稳定性,设计一种新的Smith预估模糊自适应PID控制器。以气液增力缸的自动控制为具体研究对象,将模糊自适应控制器与传统的PID控制器结合,通过Smith预估器将控制过程中出现的纯滞后环节移至闭环系统之外,并在Matlab中进行仿真验证。验证结果表明:该设计能消除纯滞后现象,提高响应实时性和稳定性。

基于Smith预估器的模糊PID调车自动驾驶系统速度控制研究

针对铁路站场调车作业的复杂性,研发基于调车的自动驾驶系统可降低劳动强度并提高车站作业效率,而速度控制策略是系统的重点和难点。根据调车牵引控制系统和制动控制系统特性,建立传递函数模型,并对模型参数的不稳定因素进行分析;利用Smith预估方法处理时滞系统的优势,结合模糊PID算法,设计基于Smith预估器的模糊PID控制器(简称新型控制器);通过模拟模型参数不稳定,分别使用阶跃响应曲线和司机实操速度曲线进行仿真,对比传统的PID控制器、模糊PID控制器与新型控制器的控制效果。结果表明:新型控制器适应能力更强,速度跟踪效果和停车精度都更高。

基于Smith预估模糊PID的浮选液位控制系统设计

浮选机内液位高低影响着浮选效果和生产稳定性,针对煤泥浮选中浮选机液位对浮选结果产生的影响,结合浮选液位控制系统的特点及其性能要求,采用了一种将Smith预估控制、模糊控制、PID控制结合的液位控制系统,并利用MATLAB中Simulink模块设计浮选液位仿真模型,进行仿真分析,同时改变液位以测试系统的稳定性。通过对传统PID、模糊PID及Smith预估模糊PID控制算法进行比较可知,液位控制系统采用Smith预估模糊PID算法,其控制效果由于传统PID和模糊PID控制,调节时间更短,稳定性更强,提高了浮选机液位的稳定性,能更好地满足浮选过程对液位的要求。

Smith预估模糊PID控制算法及其在粉末定量称重中的应用

针对上海科源电子科技有限公司研发的定量称重系统(由高精度抖粉装置与万分之一天平组成),在工作中因粉末密度、粉末流动性、颗粒大小、湿度、天平延时等因素造成的非线性和滞后等问题,采用Smith预估模糊PID控制器优化控制方法。首先通过理论分析,得出系统的传递函数,再构建Smith预估的模糊PID控制器,以适应系统的非线性、滞后等特性,最后将此算法代入MATLAB进行仿真并于实际系统中进行1 g定量抖粉实验。Smith预估模糊PID控制算法和传统PID算法的标准差分别为0.0020和0.0042,表明Smith预估模糊PID控制算法在实际环境中稳定性更好,能有效减小系统的称重误差。

基于Smith预估模糊PID的控制温度系统的设计与仿真

针对工业生产控制过程中的温度非线性、滞后大等缺点,设计了一种基于Smith预估算法的模糊PID控制器.以一阶加滞后系统为例,通过对常规PID控制算法、Smith预估控制算法和模糊PID控制算法的理论分析研究,提出了一种将Smith预估控制和模糊算法相结合的控制方案应用于温度控制系统,并用Simulink对温度控制系统进行仿真,得出常规PID控制算法对于滞后较大的系统无法适用,而采用Smith预估模糊PID控制算法的上升时间和调节时间分别减小了1 s和2 s.实验结果表明:基于Smith预估的模糊PID控制算法在响应速度和调节过程中具有更大的优势.

基于Smith预估的恒压供水系统模糊免疫PID控制研究

针对供水系统水压控制存在的时滞、干扰多等特性,设计了一种基于Smith预估的模糊免疫PID控制系统。该控制系统基于免疫原理,利用模糊方法在线调整PID控制参数;同时,利用Smith预估器消除时滞的影响。以西门子S7-200PLC为例,对该控制系统进行设计,并给出关键步骤程序。Matlab仿真结果表明:与模糊免疫PID控制器相比,该系统响应的上升时间更快,抗干扰能力更强。采用Smith预估的模糊免疫PID控制系统,可以实现对恒压供水系统快速、稳定、可靠的控制。

基于Smith-模糊PID的立体仓储堆垛控制系统设计

为实现立体仓储堆垛系统作业速度的精准控制,解决复杂工况下出现的大惯性、大延时的问题,设计了一种基于Smith-模糊PID的堆垛控制系统。首先,构建以西门子S7-1200PLC为主控制器、TP700触摸屏为人机界面、变频调速为堆垛机构三维运动控制模式的硬件系统,并开发了系统程序流程。然后,结合堆垛系统作业需求,设计了模糊PID控制器,将Smith预估算法反向并联引入,最终实现了系统的Smith-模糊PID控制。最后,在Matlab平台测试表明,Smith-模糊PID控制相比传统模糊PID,具有超调量基本为零、动态响应更快、鲁棒性更强的优势,极大改善了系统的控制品质;经实训平台联调验证,系统运行平稳,满足堆垛系统速度控制精度要求,为立体仓储的现场控制提供一种新的解决方案。

Smith预估自适应模糊PID在温控系统中的应用研究

经过多次实验以及研究比较,应用Smith预估控制,自适应模糊控制以及PID控制相结合的方法可以取得满意的温度控制效果。把温控系统在MATLAB中应用Smith预估自适应模糊PID控制方案进行了仿真,并和模糊PID控制方案作了对比,给出了相应的仿真结果。

基于Smith预估模糊PID的氨法脱硫控制策略

氨法脱硫系统存在滞后大、非线性和实时负荷跟踪性差等问题。针对该问题设计的Smith预估控制器通过补偿延迟时间提高了系统的实时性。但通常采用试凑法来设定系统中的PID(Proportion Integral Differential)参数,导致系统稳定性较差。文中提出模糊PID参数自适应整定控制方法,通过模糊控制器求得PID的3个参数的调整值,自适应地调整PID参数,将SNO_(x)的浓度控制在预设值附近。与传统阶跃信号判断控制效果不同,文中所提方法以实时的负荷数据来进行模型仿真,数据仿真结果也证明了Smith预估模糊PID控制器的可行性。系统稳定时SNO_(x)浓度与预设值的误差在0.5 ppm以内,缩短了调节时间,表明所提方法改善了氨法脱硫控制系统的实时跟踪性,实现了快准稳的脱硫控制性能。

基于Smith预估器的自适应模糊PID在电缆线径控制系统中的应用

针对传统PID控制在具有非线性、时变性和滞后性的护套生产线中的局限性,提出一种带Smith预估补偿的自适应模糊PID控制方法。通过Matlab仿真,比较了传统PID控制和带Smith预估补偿的自适应模糊PID控制的阶跃响应与扰动抑制能力。结果表明:带滞后补偿的自适应模糊PID控制具有调节时间短、超调量小和抗干扰能力强等优点。同时,通过改变系统时滞时间,仿真比较了改进前后的Smith预估器对系统性能的影响。改进Smith预估器后,系统在稳定性和鲁棒性方面有了明显的改善,更加适用于复杂多变的工况环境。

基于Smith预估补偿的自适应模糊PID控制在换热器出口温度控制中的应用

温度控制系统由于其本身的非线性、大惯性、纯滞后、参数时变等特性,常规的控制方法难以达到理想的控制效果。本文提出一种基于Smith预估补偿的自适应模糊PID算法,并以该方法在北京化工大学过程控制实验系统上进行换热器出口温度设定值的跟踪控制实验,取得了比较理想的控制效果。

基于BP神经网络的Smith-Fuzzy-PID算法在阀门定位中的应用研究

为解决气动调节阀控制过程中出现的超调大、精度低等问题,本文采用BP神经网络整定出较优的PID(Proportional Integral Derivative)控制参数,对Smith预估控制器以及模糊控制器进行设计,实现了基于BP神经网络的Smith-Fuzzy-PID控制方法。搭建了实验平台,通过阶跃响应实验来对控制方法进行验证,验证结果表明,提出的方法调节过程无超调,调节时间仅为1.9 s,定位精度在±0.5%以内,有效提高了系统的稳定性,实现了气动调节阀的快速精准定位。

火电厂锅炉主汽温模糊免疫PID-Smith预估控制

针对火电厂锅炉主汽温控制对象的大纯滞后、模型不确定等特性,设计了模糊免疫PID-Smith预估控制系统,并进行了仿真研究。仿真结果表明所设计的控制系统比常规Smith预估控制系统具有较强鲁棒性,系统具有良好的适应能力,适用于缺乏精确数学模型且参数变化的大纯滞后工业过程。

基于Smith预估的模糊自适应主汽温控制系统

针对火电厂主汽温被控对象大滞后、大惯性、模型不确定,采用常规的串级PID控制难以获得良好控制效果的特点。结合模糊理论与Smith预估技术,提出了基于Smith预估的模糊自适应主汽温控制系统,即采用Smith预估内回路广义被控对象,以模糊自适应控制器对预估后的广义被控对象进行控制。该控制系统容易实现,对工况变化具有良好的自适应性。对某主汽温系统5种工况进行仿真,结果表明该控制方案具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。此外,该控制方法在现有的集散控制系统和现场总线控制系统中容易实现,不需要增加硬件投资,具有较高的工程应用价值。

基于Smith预估的模糊/PID串级主汽温控制系统仿真

针对火电厂主汽温控制对象特点,提出一种带Smith预估的模糊/PID复合串级控制系统。该系统的主控制器采用模糊/PID并联控制器,其中常规模糊控制模块中加入了自适应环节,主环中还采用增益自适应Smith预估控制器,以提高系统适应工况变化能力。Matlab仿真结果表明,新的串级控制系统对模型的不确定性和外扰均有较强的适应性和鲁棒性,其控制品质远优于常规的串级控制系统。

基于Smith预估器的PID自适应控制及其应用

针对大时滞时变对象 ,把Smith补偿控制原理和PID参数的自适应调整方法结合起来 ,提出了基于BP神经网络整定Smith PID控制算法 ,即在Smith预估补偿控制系统中 ,利用BP神经网络在线自学习整定PID参数 ,使PID参数实现最佳的非线性组合 ,以适应对象特性的变化 ,从而克服了常规PID算法不适应大时滞系统控制和常规Smith算法过于依赖模型精度的缺陷。仿真研究和实际应用表明 ,本文算法具有很强的鲁棒性和良好的控制品质 ,工程应用控制效果令人满意。

模糊自适应Smith预估控制及其应用

为了改善具有时变及大纯滞后系统的控制品质,本文提出了一种模糊自适应Smith预估控制方法,此方法将模糊控制、自适应及Smith预估控制之长处综合在一起,在一定程度上弥补了上述三者各自的不足,通过仿真和在窑温控制中实时运行,取得了满意的效果。

基于改进Smith预估补偿的智能滴灌系统模糊PID控制

由于温室滴灌系统模型参数易受环境变化的影响,导致传统模糊PID的控制精度不高,因此提出一种改进Smith预估补偿的滴灌系统模糊PID控制方法。MATLAB/simulink仿真实验结果表明,改进Smith预估补偿的模糊PID控制相比传统模糊PID具有更好的控制品质和更短的响应时间,且过渡过程更短、超调量更小、稳定性更高,控制效果明显提升;同时,蔬菜温室的田间测试结果表明,滴灌系统的最大超调量为5.95,且系统稳定后,土壤湿度始终保持在60.22左右,运行稳定且符合温室的灌溉要求,实现了灌溉的精准管理和精确控制,为发展设施农业精准灌溉提供一种新的解决方案。

基于Smith预估的模糊PID主动队列管理算法研究

为解决网络拥塞控制系统中由于网络大时滞对主动队列管理算法产生不利影响的问题,提出了一种基于Smith预估的模糊PID主动队列管理算法。该算法将Smith预估控制与模糊控制相结合,利用Smith预估器补偿网络时滞,同时运用模糊控制在一定程度上克服了传统Smith预估器对模型结构与参数的精确性过于敏感、鲁棒性差的缺点,使主动队列管理算法控制性能有明显提高。仿真实验结果表明,该算法在大时滞的网络环境下能很好地将路由器队列长度收敛于期望值,并能适应突发流和非弹性业务流的干扰,适用于动态变化的网络环境。

基于Smith预估器和自适应模糊PID的温控系统

针对常规温度PID控制系统由于温度惯性大、单向升温和滞后大等特性存在超调量较大、抗干扰性差等问题,提出一种新的电阻炉温度控制系统.该系统采用自适应模糊PID控制算法,在此基础上结合Smith预估补偿器,实现软切换,并采用MATLAB软件进行仿真.仿真结果表明,基于Smith预估补偿器的自适应模糊PID控制相比常规PID控制具有良好的控制性能.