基于粒子群优化模糊PID控制的水厂加氯系统

水厂加氯过程具有非线性、大时滞等特点,采用传统的PID控制方式难以实现消毒剂精准投加。因此,以某采用次氯酸钠消毒系统的水厂为例,首先通过分析该水厂加氯系统工作原理,结合工程经验和运行数据确定了加氯过程的近似数学模型。然后综合使用粒子群优化算法、模糊控制算法和PID控制算法,设计了一种粒子群优化模糊PID控制器,并利用MATLAB软件搭建了粒子群优化模糊PID控制系统和传统PID控制系统的模型进行仿真验证,结果表明:相较于传统PID控制系统,粒子群优化模糊PID控制系统的超调量减少了89.36%,调节时间减少了46.63%,其抗干扰能力也更强,系统整体控制效果有了较大提升。最后使用基于粒子群优化的模糊PID控制法对水厂加氯控制系统进行改造,试运行后发现,新系统控制效果良好,出厂水游离氯值能够稳定在设定值附近。

基于改进PSO的液压无级变速器转速模糊PID控制

为了解决液压无级变速器模糊PID控制准确度不高的问题,设计了一种基于改进粒子群(PSO)优化模糊PID控制方法,并通过仿真手段分析系统中正弦信号和阶跃信号响应性能差异性。研究结果表明,阶跃信号下,改进PSO算法优化模糊PID控制器可以实现马达转速与目标马达转速之间达到良好跟踪效果,超调量只需1 s便可以完成调节。正弦信号下,改进PSO算法优化模糊PID控制器最大跟踪误差为3%,具备低超调量、高鲁棒性等优点,开发的液压无级变速器可以满足马达转速的高效、准确跟踪效果。

基于模糊自适应PID的SRM直接转矩控制系统研究

针对传统模糊控制器在控制过程中存在超调量大、控制精度不高以及静差等问题,提出了一种基于优化模糊自适应PID的开关磁阻电机控制方法。利用改进蝙蝠算法对模糊控制器进行优化,以外环模糊自适应PID控制器的输出变量为内环控制系统的参考转矩,送入直接转矩控制系统。仿真结果表明,经过算法优化的模糊自适应PID控制器在动态性能和鲁棒性方面明显优于传统模糊PID控制器,成功克服了模糊控制中存在的稳态误差和抗干扰能力不足的问题,有效解决了系统上升时间和超调之间的矛盾,同时显著减少了电机转矩的脉动。

HMCVT泵控马达系统模糊PID控制研究

【目的】为减少由于HMCVT泵控马达系统响应迟滞以及遭受负载扰动时波动剧烈,使得拖拉机不能稳定在目标车速上的问题。【方法】以HMCVT泵控马达系统为研究对象,建立了泵控马达系统的数学模型,运用模糊PID算法对马达转速进行控制。针对标准鲸鱼算法易陷入局部收敛的问题,引入非线性变化、动态惯性权重以及遗传变异思想进行改进,并运用于PID参数的整定。【结果】以建立的传递函数为测试对象,改进后的WOA算法只需要迭代9次便能寻得最优解,相较于改进前减少了7次迭代,ITAE值降低了16.83%。相较于标准鲸鱼算法整定的模糊PID控制器,改进后的鲸鱼算法整定的模糊PID控制器在阶跃响应下系统最大超调量降低83.3%,调整时间减少0.759 s;正弦响应下最大误差减少16.41 r/min,降低了55.44%;斜坡响应下最大误差减少31.39 r/min,降低了44.58%;负载突变时最大速度减少2.2 r/min,降低了2.01%。采用试验设计的模糊PID控制器能有效实现HMCVT液压马达的变速跟踪控制,提出的改进鲸鱼算法能提高响应精度,降低误差。【结论】研究结果为装备HMCVT的拖拉机的最优经济性控制与最优动力性控制提供理论参考。

改进模糊神经网络PID的瓦斯掺混浓度控制

为解决瓦斯发电过程中瓦斯掺混浓度控制系统存在一定的时变与非线性导致控制精度不佳的问题,提出一种基于改进粒子群算法的模糊神经网络PID控制算法(IPSO-FNN-PID)。首先,根据瓦斯掺混配比原理及历史数据建立瓦斯掺混浓度控制系统的传递函数数学模型。其次,为解决模糊神经网络选定随机初始网络参数导致网络输出结果差异较大的问题,采用遗传算法中的交叉、变异操作改进传统粒子群优化算法,以此提高传统粒子群优化算法的搜索性能,利用改进后的粒子群算法优化模糊神经网络的初始网络参数。最后,用优化后的模糊神经网络实现PID控制参数的整定,基于真实瓦斯浓度数据进行试验,并与传统PID,模糊PID和模糊神经网络PID进行了对比。结果表明:基于IPSO-FNN-PID控制算法在超调量及调节时间等方面均优于另外3种控制算法,能够实现瓦斯掺混过程中2种动态实时变化瓦斯浓度的精确控制。

基于模糊与PID混合算法的制浆蒸煮过程控制

本文在分析蒸球蒸煮过程数学模型的基础上 ,提出了基于模糊与 PID的混合算法 ,在小偏差时使用改进的 PID算法 ,在大偏差时使用模糊控制算法 .该算法用于某造纸厂六个蒸球的工业曲线跟踪控制后 ,在系统存在较大干扰的情况下 。

智能PID控制器在电厂热工过程控制中的应用前景

智能PID控制器是智能控制技术与常规PID控制器相结合的产物,该文对近年来模糊控制、神经网络和遗传算法与常规PID控制器相结合的主要研究成果进行了总结,对智能PID控制器在电厂主要热工过程控制系统中的应用研究情况进行了回顾,理论研究结果和实际应用情况表明,智能PID控制器在电厂热工过程控制中的应用是有效的和可行的,有着广阔的发展前景。文中 指出了智能PID控制器的研究方向和有待进一步解决的问题,对电厂热工过程控制系统中智能PID控制器的应用提出了建议。

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。

基于参数自调整模糊PID算法的弧焊过程熔透控制研究

采用对CCD获取的熔池图像进行图像处理并提取熔池信息,结合模糊逻辑和PID闭环控制算法,设计了一套弧焊熔透控制系统。通过在特殊形状的2mm厚的Q235钢试件上对TIG焊过程进行熔透控制工艺试验,表明上述质量控制系统可以很好的克服焊接过程中的外界干扰,具有较好的稳定性、控制自适应性和较高的控制精度,从而实现TIG焊质量控制的目标。

模糊PID复合控制算法的有效改进

分析当前模糊PID复合控制算法的控制特性及不足,提出优化改进的算法,即基于梯形隶属函数的模糊切换算法及仿人智能思想的在线调整算法,进而实现了自适应的模糊PID复合控制算法。通过实验研究,得到优化改进的模糊PID复合控制算法。该算法具有较好的稳定性、动态性、无静差等优点,其控制品质优于常规模糊PID复合控制算法,具有推广应用的价值。

基于改进型模糊神经网络PID阀位控制研究

针对调节阀控制系统在实际生产中存在的大滞后、非线性等问题,提出一种改进粒子群算法优化的模糊神经网络比例积分微分(PID)控制模型用于阀位控制,该模型利用模糊神经网络的自学习能力,实现对PID控制参数的实时在线整定,并且通过将改进粒子群算法与BP算法相结合的方式,实现对模糊神经网络参数的粗调和细调,克服了模糊神经网络收敛缓慢、易陷入局部最优的缺点;最后,利用MATLAB和AMESim软件进行联合仿真,仿真结果表明,该模型相比于其他两种算法在调节时间、超调量等性能方面都有很大的提升,并且表现出更强的鲁棒性和抗扰动能力,能够使阀位控制更加稳定可靠。

基于模糊RBF神经网络的无刷直流电机PID控制

针对无刷直流电机在传统PID控制方式下,存在抗干扰能力差、响应速度慢以及控制精度低等问题,提出一种基于模糊径向基函数(RBF)神经网络的无刷直流电机PID控制策略。首先,利用模糊控制不需要精确数学模型的优势,能够克服传统PID对数学模型的依赖性,而模糊控制规则的制定主要取决于经验,因此,将RBF神经网络与模糊控制相结合,可以提高其自学习、自适应能力。此外,利用改进蚁群算法对模糊神经网络的参数进行初始化,避免了在传统聚类方法下陷入局部最优的困境,同时提高了模糊神经网络的收敛速度,然后将列文伯格-马夸尔特算法融入模糊神经网络,以确定神经网络的权值,并提高神经网络的训练速度。最后,在Simulink中通过仿真与其他控制策略进行对比。仿真结果表明,模糊RBF神经网络PID控制策略相较于其他控制策略,在无刷直流电机控制系统中具有更优异的控制性能。

基于模糊PID控制的加热炉炉温控制系统设计

为了解传统加热炉炉温控制存在的大滞后、温度调控精度较差等问题,采用分阶段的方式建立加热炉炉温控制系统模型,该模型主要在BP神经网络机制和PID算法的基础上完成构建。利用STM32F103单片机作为硬件系统的核心设备。为最大限度地提升PID算法效能,对传统PID算法进行改进。为验证加热炉炉温控制系统硬件和软件方案的合理性,对加热炉炉温控制系统的调控器进行测试。测试结果表明,该调控器在实际工作过程中具有良好的稳定性,可满足加热炉炉温控制系统对精准度的需求。

采用改进模糊PID控制的串联机械手追踪误差研究

针对串联机械手运动角位移跟踪误差较大问题,提出了改进模糊PID控制方法。创建串联机械手简图模型,给出机械手动力学方程式,设计了模糊PID控制系统。引用粒子群算法并对其进行改进,采用改进粒子群算法优化模糊PID控制器,将改进模糊PID控制器用于控制串联机械手角位移变化。采用Matlab软件对串联机械手角位移跟踪误差进行仿真验证,并且与传统PID控制器和模糊PID控制器仿真结果形成对比。仿真结果显示,串联机械手采用PID控制器和模糊PID控制器,其角位移跟踪误差较大,而采用改进模糊PID控制器,角位移跟踪误差较小。串联机械手采用改进模糊PID控制器,可以提高控制系统的稳定性,削弱机械手的抖动现象。

基于改进粒子群算法的主动悬架模糊PID控制研究

以1/4车体为对象分析了主动悬架的数学模型,针对传统的粒子群算法的缺陷改进了粒子群算法,设计了基于改进粒子群算法的车辆主动悬架的模糊PID控制器,利用MATLAB软件进行了仿真分析,结果表明新的控制方法有利于车辆稳定性的提高。

改进模糊控制自整定伺服系统PID控制器的研究

随着数控技术的发展,传统的PID整定方式已经不能满足伺服系统的控制要求。改进遗传算法应用到模糊控制中,对隶属度函数和控制规则进行在线自整定,设计出改进模糊PID整定器。采用设计好的改进模糊PID控制器应用到伺服系统的控制结构图中,在MATLAB的simulink里面进行建模仿真,与常规的模糊PID控制器进行比较,仿真结果表明:改进模糊PID控制器具有较好的快速响应能力、系统稳定性和抗干扰能力。

改进的PID算法在输液加温器中的应用

针对目前市场上的输液加温器在使用过程中常会出现加热温度过高,显示温度与出口温度偏差大的情况。以市售某公司加温器为平台,对加温器的加热过程进行实验研究。在温度控制过程中采用了改进的位置式PID算法,PID参数采用工程整定的方式获得;通过控制可控硅的PWM占空比达到控制加热效果;通过Matlab的曲线拟合功能,获取估测的出口水温与实际出口温度的近似关系。最后经过测试对比,有较好的加热效果和较高的温控精度,符合临床使用的要求。

基于遗传优化的模糊PID控制器在水加药中的应用

水处理加药过程存在时变性、时滞性及无法准确描述的非线性等特性。本文在模糊PID控制器的基础上,运用遗传算法对模糊控制器量化因子及模糊控制规则进行再度优化,以提高控制器的自适应能力和模糊控制精度,同时,改善加药过程控制中模糊规则及参数具有主观性等弱点。并利用MATLAB进行了仿真分析,结果证明了该控制策略的有效性,并将其应用于水处理加药过程的控制中。

基于改进鸡群算法的模糊PID控制器设计

针对传统PID控制器在复杂被控对象上难以获得理想的控制性能,提出了模糊PID控制器(FUZZY-PID)。研究模糊PID控制器的设计,为了有效寻找模糊PID控制器中的参数,将改进鸡群算法用来优化模糊PID控制器的参数。通过建立带改进鸡群算法的模糊PID控制器模型,使控制规则和隶属函数更加合理,以增强控制器的自适应能力。仿真结果表明,改进鸡群算法的模糊PID控制方法(ICSO-FUZZY-PID)与基本模糊PID控制算法(CSO-FUZZY-PID)和经验试凑的模糊PID控制算法(FUZZY-PID)相比,明显提高了系统的性能指标。

基于模糊免疫PID的超声电机控制

超声电机系统内在的非线性和强耦合性等特点,很难建立其适合于控制的非线性数学模型,传统的PID方法难以得到满意的控制效果。根据输入输出电压关系,利用非线性最小二乘法对通过实验获得的超声电机的频率响应数据进行参数识别,建立了超声电机的数学模型。提出了一种新型的基于模糊规则的模糊免疫PID控制器,这种方法可以在线调整PID参数来适应不同情况下的超声电机运行。通过MATLAB仿真和以TI公司的TMS320F2812 DSP为基础进行的实验表明,辨识法建立的数学模型比较准确,模糊免疫PID控制在超声电机的实时控制中取得了较好的实验效果,跟踪性能良好,具有较好的动态和静态性能。