基于Ethernet环境的液位模糊PID控制

针对现代工业生产及日常生活中都会遇到的液位控制问题,提出了一种智能控制算法—模糊PID控制算法。以单容水箱液位为研究对象,以罗克韦尔自动化Ethernet为平台,研究在Ethernet环境下实现模糊PID控制的方法;并且构建了基于网络的智能控制系统。实验结果表明,模糊PID控制算法控制精确度高,稳定性良好。     

基于PSO的神经网络PID在液位控制中的应用

针对在PCT-Ⅱ型过程控制实验装置上进行液位控制时,常规PID控制参数不易整定,调节时间偏长,而采用BP神经网络PID控制时,网络对初始赋值敏感,容易陷入局部最优,收敛速度慢.基于微粒群(PSO)算法的全局寻优特性,该文将PSO算法用于BP神经网络初始赋值的优化,设计一种基于微粒群的BP神经网络PID智能控制算法,并在实际液位装置上运行调试.结果表明:本文所提出的控制方案与传统PID控制方法相比,响应速度快,调节时间短,具有很好的鲁棒性,达到了更优的控制质量.     

基于AT89S51的液位控制系统

本文介绍了一种基于AT89S51的液位控制系统。该系统能对液位进行巡回检测、显示和报警,同时采用增量式PID控制算法对液位进行智能控制。     

基于MCGS的模糊PID算法在THJ-2型实验装置中的实现

针对THJ-2双水箱液位系统,用MATLAB／Simulink建立了液位串级控制系统,其主调节器采用模糊PID控制,副调节器采用比例控制。并用组态软件MCGS实现了模糊PID控制算法。实验结果表明,与常规PID控制和模糊控制相比,模糊PID控制具有鲁棒性强和动态性能好等特点。     

基于DeltaV系统的PID控制算法的实时性能优化

以DeltaV系统中的比例积分微分（Proportional-Integral-Derivative,PID）控制算法为研究对象，以锅炉汽包液位调节为例，针对当前算法的实时性能进行评估与改进。提出了一种改进方法，包括参数优化和控制策略调整。通过提高控制器的响应速度和精度，旨在更好地满足锅炉汽包液位调节的实时要求。实验结果表明，改进后的PID控制算法在锅炉汽包液位调节中具有更好的实时性能，能够更准确地控制液位，提高系统的稳定性和可靠性。     

基于MATLAB的液位控制系统设计

介绍了基于MATLAB的液位控制系统的设计与实现,以单容水箱为被控过程,用泓格ICP系列的远程I/O 7017和7024智能采集模块实现数据采集,基于MATLAB GUI(Graphic User Interface)编写系统监控界面,并设计相应的常规PID和单神经元PID控制算法,完成监控软件的开发,实现液位过程的定值控制。实验结果表明,与常规PID控制相比单神经元PID控制具有响应速度快,控制精度高等优点。     

基于遗传整定的模糊免疫PID控制器在液位控制系统中的应用研究

将遗传算法、模糊控制和免疫反馈机理与传统的PID控制相结合 ,提出了基于遗传整定的模糊免疫PID控制算法并将它应用在双容液位系统的控制中 实验结果表明 ,该控制方法的控制性能优于常规的PID控制 ,具有一定的推广应用价值     

选煤厂重介质分选智能控制系统研究

针对选煤厂重介质分选系统悬浮液液位、密度的时变性、耦合性以及非线性特点,设计基于模糊PID控制的智能控制系统,稳定悬浮液密度,实现悬浮液液位的动态平衡。根据选煤厂重介质分选系统操作经验和各输入、输出变量的理论值,设计模糊子集和论域、模糊控制规则,建立基于悬浮液液位、密度的模糊控制器,实现模糊PID控制。仿真结果表明,与原PID控制方案相比,模糊PID控制方案的控制精度更高,跟随性更好,保证了分选系统液位的动态平衡,悬浮物密度的稳定。     

中药生产浓缩工段的模糊-智能PID控制研究

中药生产浓缩工段难以精确建模,在传统模糊控制算法基础上,本文提出模糊-智能PID控制算法;在浓缩工段使用该算法,控制开关阀、调节阀动作从而完成对温度、压力、液位、pH值等参数的精确控制;以一效蒸发室温度θ为被控对象,分别用传统模糊算法和模糊-智能PID算法进行仿真,结果表明后一种算法使温度θ的上升速度更快、超调量更小、控制精度更高;当控制对象发生改变时,该算法的PID控制参数还具有自调整性,所以模糊-智能PID算法可用于控制浓缩工段的多种对象和过程.     

基于PLC的环境模拟系统温度控制算法的研究与实现

针对环境模拟试验温度控制系统中被控对象存在的非线性、时滞等特点,本文采用区间限幅PID控制算法和模糊PID控制算法对传统控制方法进行了改进。首先为了解决模拟量三通粗调阀调节缓慢的缺点,建立了区间限幅PID控制算法的控制规则表,并将其在PLC中实现。其次提出用模糊PID控制算法来解决电加热器的非线性、大时滞性问题,并结合实际控制经验建立了模糊控制规则表,然后将模糊PID控制算法在PLC中进行实现。最后将限幅PID和模糊PID控制算法应用于某大型环境模拟试验控制系统,实验结果表明利用改进算法对温度控制具有良好的稳定性及精确度。     

基于模糊神经网络PID算法的电阻炉温控系统

由于电阻炉温控系统是一个大惯性、大滞后、时变、且非线性的系统,采用传统PID控制不能解决系统的非线性、时变和PID参数的在线整定难等问题,为此提出一种控制算法—模糊神经网络PID算法。可根据电阻炉的温度的偏差及其变化率实时对PID的3个参数进行优化,达到具有最佳组合的PID控制,从而实现PID控制的自适应和智能化性能。使用MatLab的simulink仿真,通过传统PID与模糊神经网络PID阶跃响应曲线的比较,表明系统采用模糊神经网络PID算法具有更好的动、静态特性和自适应性,对突加的外部的扰动具有良好的抗干扰能力,具有实用价值。     

On rule self-generating for fuzzy control

It has been proved that fuzzy control is a powerful tool to control a complicated system. But, sometimes it has still suffered from collecting fuzzy control rules which is its critical part. In this article, inspired by the control strategy of the conventional PID control, we propose a rule self-generating method for fuzzy control. With the help of the proposed self-generating algorithm, we can obtain the fuzzy rules for a fuzzy controller easily. the numerical results confirm the effectivity of the designed algorithm compared with PID controller and a common Fuzzy Controller whose rules are derived from the experts' experience and knowledge by use of a practical temperature process. © 1994 John Wiley & Sons, Inc.     

基于模糊PID控制的温室控制系统

温室控制对象存在的大滞后、大惯性等属性,使传统控制方法的控制效果不甚理想。针对这个问题,在温室控制系统中,引入模糊PID控制方法。该方法能使温室温度控制系统根据季节的交替,时令的变化,实现优化控制,为农作物的生长发育提供合适的温度环境。在Matlab环境下,利用模糊PID控制方法和常规PID控制方法进行计算机仿真控制实验,分析实验结果表明：模糊PID控制方法可以提高温室控制系统的自适应性和鲁棒性,抑制大惯性产生的温度失调等副作用,获得满意的控制效果,同时也节约能源、提高了经济效益。     

用PID控制近似线性自抗扰控制

线性自抗扰控制(LADRC)是结合PID和现代控制理论发展起来的新型控制方法,很多文献表明PID可以转化为LADRC,那么LADRC能否近似为PID,并且近似效果如何,目前没有确定的答案.本文首先证明LADRC的积分作用实际上包含在扰动的估计及补偿里,说明了二阶LADRC和PID的关系.然后根据LADRC阶数的不同,本文提出了实际PID+n阶超前环节的策略近似各阶LADRC.通过仿真实例,说明二阶和三阶LADRC和转化后的PID具有相似的抗干扰性能,但更高阶的LADRC转换得到的PID控制效果不如LADRC.因此,LADRC是PID控制在工业过程控制中的推广,具有更多的应用前景.     

基于灰预测的PID主动队列管理算法

提出一种基于灰色预测的智能 PID(GI-PID)主动队列管理(AQM)算法,该算法采用 GM(1,1)模型在线预测路由器队列长度,补偿滞后以解决网络状况反馈不及时的问题;同时根据队列误差的变化趋势,应用专家经验动态改变 PID 控制器的参数,使参数实时地随着网络环境变化而调整,实现智能控制.仿真试验表明,GI-PID 算法相比传统 PID 算法大幅度地抑制了队列长度的振荡,路由器队列收敛于期望值,同时具有较小的分组丢弃概率.     

智能自整定PID在药剂温度控制系统中的应用

针对一些工业控制对象中出现的纯时滞、大惯性、时变不确定性等问题, 提出了基于模糊逻辑来智能调整PID控制器参数的方法, 并且将其应用到了一类药剂温度控制系统当中. 另外, 还给出了此方法的硬件和软件实现. 最后, 实际系统的运行结果表明此方法能够降低被控量超调、提高控制精度并且增强系统的鲁棒性, 证明其在一类过程对象的应用中优于传统的PID控制方法.     

模糊自整定PID控制器在再热汽温控制中的应用研究

针对工业过程中再热汽温等一类大迟延惯性时变对象,采用模糊自整定PID控制器对PID参数调节和优化,该方法将模糊技术与PID控制综合起来,实现了PID控制的智能化。仿真结果表明:与常规PID控制器相比,模糊自整定PID控制器具有很强的适应性、鲁棒性和抗干扰性。     

网络控制系统Smith Fuzzy PID控制器的设计

针对网络控制系统中普遍存在的时延问题,提出了一种将模糊自适应算法和Smith预估补偿算法与常规PID控制器相结合的智能控制策略。该方法充分利用了Smith预估控制算法对带时延系统的良好控制能力,同时利用模糊推理算法实现对PID参数的在线自整定,进一步改善PID控制器的性能。仿真结果表明,基于该智能控制器的网络控制系统克服了传统PID控制超调量大及常规Smith预估补偿过分依赖于被控对象精确数学模型的缺陷,可以有效降低时延对系统性能的不利影响,使被控对象具有良好的动、静态特性。     

仿人工智能控制器及其在碳化塔中部温度控制中的应用

由于在纯碱碳化塔中部温度控制系统中，其控制对象本身的滞后较大，用传统PID控制方式来调节温度，达到系统稳定状态的时间过长，而改用智能控制与传统PID控制相结合的方法，能充分发挥智能控制的优点，极大地缩短系统稳定的时间，并增强系统的抗干扰能力。     

神经网络PID在PLC系统控制中的应用研究

针对传统的PID算法由于难以给出精确的数学模型,使得系统参数设定困难,同时系统控制效果上存在一定的缺陷,造成系统安全性和可靠性降低,系统控制质量不高。为了解决传统的PID算法所带来的问题,提出了基于模糊神经网络的PID算法,将PID算法、模糊控制算法以及神经网络算法相结合,形成了一种智能控制算法。将算法应用在PLC控制系统中,实验表明算法有效的实现了PID参数的自整定,并且提高了控制质量,具有一定的实际应用推广价值。