仿人智能PID控制器及其应用

纯碱碳化塔中部温度控制中,对象本身滞后较大,用传统PID调节中部温度,其建立时间过长。改用智能PID控制与常规PID控制相结合的方法,利用多模式智能控制对付系统的暂态过程,用常规PID对付系统的稳态过程,极大地降低系统建立时间,增强了系统的抗干扰能力。

基于果蝇优化算法的加速度计温控系统研究

针对硅微谐振式加速度计在复杂的常温环境下输出不稳定问题,设计了基于改进的模糊PID控制的加速度计温控系统。通过对加热片的热分析和加速度计的温度场仿真,验证了温控系统加热片放置的有效性。采用果蝇优化算法(FOA)和积分分离对模糊PID控制进行优化,给出了优化后温控系统的整体设计。搭建温控系统实验装置,对优化方案进行验证。与PID控制相比,改进的模糊PID控制算法使得温控系统收敛时间减少到60s,超调量减少了9.8℃,稳态误差减少到0.1℃。与无温控相比,加速度计在40℃恒温下启动20min后的零偏稳定性值减少了71.4%。实验结果表明:基于改进模糊PID控制的温控系统可显著提高温度控制的精度。

神经网络PID在煤泥干燥温度控制中的应用

针对煤泥滚筒干燥机出口温度的控制,提出了应用基于BP神经网络的PID控制器对其进行控制,并研究了它的学习算法,进行了MATLAB仿真,通过仿真结果与传统PID进行了比较。仿真结果表明,神经网络PID控制器在煤泥干燥温度控制中具有很高的应用价值。

保持型仿人PID在温度控制中的应用

连续搅拌釜式反应器是合成材料、制药、油漆、农药等化工生产过程中应用非常广泛的设备,在反应装置中占有重要地位。连续搅拌釜式反应器温度控制难度较大,常规PID控制算法对偏差同等对待,效果不佳。仿人积分控制对偏差区别对待,是对常规积分作用的一种改进。但是这种方法仍然存在不足之处,分析了这种不足并加以改进,提出保持型仿人PID控制算法以及控制器参数整定衰减曲线法,系统温度控制效果较好。

基于PLC的PID算法在液态肥生产温控系统中的应用

针对传统液态肥生产温控系统中控制技术落后的现状,介绍液态肥生产工艺流程以及PID控制算法原理,详细叙述了PID算法在PLC中的实现方法,并将其应用在液态肥生产温控系统中,通过Simulink模拟仿真验证了PID控制算法在该系统中应用的有效性和可行性,为该系统的实际生产应用奠定基础。

基于CMAC神经网络的PID控制算法在温度控制中的仿真研究

为了更好地实现对工业过程温度的控制,文章设计了一种基于CMAC神经网络模型的PID控制算法。将该算法应用于温度控制中,研究了改变被控对象参数时的系统响应特性。仿真结果表明,该算法具有较强的自适应能力和鲁棒性,其性能优于常规PID控制算法。

基于大林算法的燃气热水器温度Fuzzy-PID控制方法

在燃气热水器温度控制的数学模型基础上,提出利用大林算法来处理燃气热水器温度控制系统纯滞后的惯性环节,利用Fuzzy-PID算法实现给定燃气流量的控制。通过对大林控制器的详细设计过程和对燃气热水器温度控制系统的实例仿真可以看出,该控制方法具有良好的鲁棒性和较高的灵敏度,这为以后进一步研究奠定了基础。

基于模糊PID算法的恒温水浴控制系统研究

为校准温度范围在0~100℃的温度传感器,以恒温水浴控制系统为研究对象,对经过Z-N参数整定后的PID算法和模糊PID算法进行了仿真分析。搭建水浴模型,从仿真和实验两方面分析两种算法对恒温水浴控制系统的稳定性和动态性能的影响。结果表明:模糊PID算法能够有效改善恒温水浴的校准性能,为实践提供参考。

BPNN改进PID算法的CFB锅炉主汽温控制

CFB机组发电流程中,过热器出口的主蒸汽温度是锅炉安全经济稳定工作的标准之一。主汽温对象是具有大延迟、大惯性且模型不精确的时变非线性控制对象,常见的串级PID控制系统很难达到高精度的控制质量。BP神经网络(BPNN)具有自主学习能力强、学习速度快的优点,将BPNN与PID算法进行结合,设计改进PID算法的CFB锅炉主汽温控制系统,通过MATLAB/Simulink进行模型搭建与仿真。结果表明,BP改进PID算法的控制系统具有比常规串级PID控制更加快速、稳定、准确的控制效果。

半导体激光器温度的Fuzzy-PID控制

本文将Fuzzy_PID算法应用于半导体激光器系统,阐述了Fuzzy_PID控制器的设计和软件模拟。证明了本控制算法对于大滞后、大惯性的温度控制过程具有优良的控制性能及很强的鲁棒性,且现场运行效果良好。

基于IACO-PID的空调房间温度控制优化

空调房间温度控制器受外界环境干扰大,具有时变性和非线性,传统控制方法难以获得高精度的控制效果,为此提出一种基于改进蚁群算法优化PID的空调房间温度控制优化方法(IACO-PID).首先分析当前空调房间温度控制器存在的不足,然后采用蚁群算法对空调房间温度控制器控制参数求解,并针对蚁群算法的不足进行改进,最后采用仿真对比实验测试改进蚁群算法优化PID的优越性.实验结果表明,改进蚁群算法优化PID空调房间温度控制器的控制精度高,抗干扰能力强,具有较快的响应速度.

Study on Hardware-in-loop Simulation of Twin-screw Extruder Experiment System

In order to facilitate the teaching of industrial processes and experiments on the twin-screw extruder control debugging,and be closer to the actual testing,to reduce the debugging costs and the risk of debugging process,the paper designs a hardware-in-loop simulation of twin-screw extruder experiment system which is closer to scene,low cost and high safety.The system through the establishment of twin-screw extruder’s mathematical model on computer to simulate the realistic system and there is hardware practicality in the computer simulation loop.The hardware based on C8051F020 can operate in the simulation loop in real time.In computer software design, we desigh man-machine interface that is intuitive and easy to operate,can reflect twin-screw extruder main operation information vividly.Finally,twin-screw extruder’s 3 heater temperature mathematical model and PID incremental control algorithm are presented.

基于PID控制的温度控制器设计

随着自动控制与智能化在我国工业中的快速发展,采用PID控制的温度自动控制系统运用广泛。基于单片机运用PID算法来设计温控器,详细地分析了温控器的硬件设计、软件设计等,并在Protues中进行仿真。仿真结果表明,所设计的温控器温度控制效果好,具有一定的应用价值。

基于退火遗传算法的Fuzzy-PID温控系统

针对温控系统具有大惯性、纯滞后、时变性的特点,设计了一种基于退火遗传算法的Fuzzy-PID控制器,并采用退火遗传算法实现动态优化PID参数。MATLAB仿真结果表明,控制器不失模糊控制鲁棒性强、超调小的特点,且在动态跟踪品质和稳态精度方面明显优于常规的Fuzzy-PID控制。这种PID控制器具有良好的控制性能,体现了退火遗传算法在参数寻优方面所特有的优越性。

镀铬槽液温度自动控制系统研究

为优化镀铬工艺,改善电镀作业环境,实现对镀液温度等过程参数的自动控制,设计了镀铬槽液温度智能控制系统。硬件配置主、从站PLC监测和控制模块,通过触摸屏人机交互和PID算法在线调节镀铬液温度,利用Device Net总线监视现场设备和仪器仪表的运行状态。实际应用表明,系统运行稳定,人机交互方便,容易实现镀铬过程温度等工艺参数的在线控制,且温度控制精度高,满足电镀生产要求。

基于动态矩阵控制的再热汽温控制系统

预测控制具有良好的动态响应和跟踪性能,但抗干扰性和鲁棒性差。针对火电厂再热器出口温度的大惯性、大延迟的特点,提出了一种改进的动态矩阵控制(DMC)算法,并采用串级控制结构,即内回路采用PID控制快速消除给水流量的扰动,外回路采用带前馈补偿的DMC控制克服蒸汽流量的扰动。将DMC算法和串级控制相结合,充分发挥了PID抗干扰性和DMC对惯性、延迟适应能力强的优点。仿真结果表明,该方案对再热汽温控制系统具有较强的鲁棒性及良好的抗扰动性能,提高了系统的动、静态性能指标,DMC-PID串级控制系统总体性能优于PID-PID串级控制系统。

基于免疫粒子群算法的中央空调冷冻水系统优化控制

为了降低中央空调的运行能耗并对冷冻水回水温度进行稳定而有效的控制,提出了一种冷冻水回水温度优化控制方法,根据回水温度测量值与设定值间的偏差判断室内实际负荷需求。首先,对粒子群优化(PSO)算法中的惯性权重采用呈指数形式下降的策略,使微粒更新速率能够适配寻优过程的各个阶段;然后,针对模型参数存在不确定摄动的问题,引入人工免疫(AI)思想形成免疫粒子群算法,从而拓展微粒的多样性,增强其摆脱局部最优值的能力;最后,据此优化比例积分微分(PID)控制器的3个参数,并通过该控制器调节冷冻水泵的频率,将实际回水温度保持在设定值附近。实验结果表明,采用该控制策略在满足室内负荷需求的前提下能够更有效地降低冷冻水泵的运行频率,节能效果与控制质量更佳。

基于智能算法的啤酒发酵温度过程控制

针对啤酒发酵温度控制过程的大惯性、大时滞及非线性等特点,将传统模糊PID控制算法进行优化并改进,提出了模糊PID智能控制算法,当偏差较大时采用响应速率快的模糊控制,偏差较小时采用多层神经网络PID控制算法。MATLAB仿真结果证实该控制算法提高了啤酒发酵温度控制过程的静态误差和动态响应速度,并且具有适应环境变化的学习能力。

用IGA优化的直流电机的仿人智能控制

讨论了当前足球机器人运动控制系统的控制算法对足球机器人运动性能的影响。在分析了足球机器人运动控制系统组成和电机数学模型的基础上,对足球机器人运动控制器采用多模态控制的仿人智能控制(Human-Simulated Intelligent Control,HSIC)算法,利用改进的遗传算法(Improved Genetic Algorithm,IGA)对仿人智能控制器参数进行优化。通过与目前普遍采用的常规PID控制器作对比实验,表明采用IGA参数整定后的HSIC控制器对电机具有更好的控制品质,并改善了足球机器人的运动性能。

基于遗传算法的温度控制系统设计

温度控制在现代自动化工业现场非常普遍:比如在冶金、化工、建材等各类现代工业中,均广泛使用反应炉、加热炉等设备,这类设备在工作过程中往往需要对其温度进行准确的测控。常规的温度控制算法往往是采用PID等基本过程的控制算法,但是PID往往难以达到很多场合对于控制速度、精度等方面的要求。尝试使用遗传算法来进行温度控制,并进行了Multisim仿真分析。仿真结果证明新的算法,其控制效果改进明显。