模糊神经网络在电阻炉温度控制系统中应用

针对电阻炉具有时变,分布参数的非线性特性,将模糊神经网络控制应用于电阻炉温度控制系统.该控制器自适应能力强,利用系统偏差和神经网络辨识模型的输出对模糊神经网络控制器的参数通过一种改进的BP算法进行在线调节,达到对电阻炉温度的实时控制.仿真结果表明模糊神经网络控制器具有良好的控制效果,优于一般PID控制.     

加热炉待轧时炉温模糊决策

基于对加热炉动态过程受控特征分析,将数学模型方法、模糊控制理论和模糊优化方法应用于加热炉动态过程炉温优化及控制研究.建立了加热炉待轧时炉温模糊优化模型,构造了以钢坯导热机理模型为基础的炉温在线模糊控制决策系统.在此基础上对典型待轧过程进行了炉温控制决策的计算机数值仿真.结果表明,炉温模糊决策结果使在炉钢坯获得了满意的控制效果.本文的模型方法可以有效地应用于加热炉控制系统.     

自适应模糊控制在炉温控制系统中的应用研究

建立了炉温控制系统的数学模型,将自适应模糊PID控制器应用于炉温控制系统中.仿真实验表明:自适应模糊PID控制具有动态响应快,稳态性能好和鲁棒性强等优点.     

基于模糊自适应PID的无人驾驶车辆路径跟踪控制

在无人驾驶车辆路径跟踪控制过程中,针对控制对象发生变化时传统PID控制器难以对其控制参数进行实时调整的问题,提出一种以预瞄理论为基础的模糊自适应PID控制方法.以前轮转角作为控制系统的输入,设计基于横向偏差和航向偏差的模糊自适应PID路径跟踪控制器.分析量化因子和比例因子的选取原则,利用模糊理论对PID参数进行自适应调整;基于Carsim与Simulink对所提算法进行联合仿真实验.仿真结果表明:模糊自适应PID较传统PID改善了控制器的动态性能且具有较好的自适应能力.     

一种新型浮力称重式动态计量自适应模糊控制器设计

为了解决传统新型浮力称重式动态计量控制系统自适应能力较差、无法为变化的瞬时给物量提供准确的动态计量服务的问题,设计了一种新型浮力称重式动态计量自适应模糊控制器。分析了新型浮力称重原理,确定物质质量,以计算浮力称重瞬时给物量。通过输入阶段、模糊化阶段、模糊推理阶段和输出阶段实现新型浮力称重式动态计量自适应模糊控制器设计,将浮力称重偏差和偏差改变率作为输入,不同阶段通过隶属度函数相关联。依据浮力称重瞬时给物量,将整体误差及其变化率当成输入,建立模糊规则表,完成模糊推理,输出控制电压,控制新型浮力称重电机自适应加料或减料。结果表明:所设计控制器响应速度快,稳定性较高,在快速、中速与慢速给料过程中大部分处于稳定阶段,称量结果准确;经现场测试,设计控制器控制误差最低。可见设计控制器控制精度高,可达到实际应用要求。     

负荷频率系统的LFC模糊监督控制器设计

提出了一种基于模糊MAMDANI推理算法的模糊监督控制器,采用各个区域的频率偏差作为控制器的输入。监督控制器作为一种前馈补偿,设计输出为一个ACE的倍数,加快调节过程,到达稳态。经过实验仿真数据对比,说明提出的监督控制器能有效提高系统的稳定性。     

自适应巡航执行机构在环仿真跟随控制器设计

为解决自适应巡航控制快速原型开发并提高仿真系统精度,建立了包含电子节气门与主动制动等硬件在内的执行机构在环仿真系统. 利用模糊前馈与PI反馈设计了以距离偏差和速度偏差为输入,基于加速度控制的前车跟随控制器,使主车保持安全车距跟随前车车速行驶,利用执行机构在环仿真系统对开发的前车跟随控制器进行了验证. 结果表明仿真系统运行正常,前车跟随控制器可完成对主车的控制,并对主车参数的变化及环境扰动具有一定的抗干扰能力.      

步长自调整的预测模糊控制器的研究

在介绍灰色模型(GM)建模的基础上,把预测控制的思想引入到模糊控制器中。模糊控制器的两个输入变量为设定值,与灰色预测模型的输出值之间比较得到预测误差及其预测误差的变化率。并根据过程状态提出了一种预测步长自调整的模糊决策机制,进一步改善系统的控制性能,即把由模糊决策器得到的预测步长作为灰色预测模型的一个输入来控制。仿真结果表明,该方法具有良好的控制性能和实用价值。     

谷电相变电蓄热供暖分工况变论域模糊比例、积分、微分自适应前馈补偿控制

针对谷电相变电蓄热供暖系统,有谷电时间段既蓄热又放热供暖和非谷电时间段单纯放热供暖两种不同的工况,不同的工况系统参数变化较大的问题,设计了分工况变论域模糊比例、积分、微分(PID)控制器,根据不同工况选择对应的控制器且其论域伸缩因子自适应调整;考虑到供暖过程中蓄热炉炉温的变化,把不断变化的蓄热炉炉温作为可测干扰,设计了自适应前馈补偿控制器对变论域模糊PID控制器的输出控制量进行补偿,通过实时辨识供暖系统模型,实现前馈补偿控制器参数的自适应调整。实验结果表明:所提出的控制方法能够在不同工况下实现对期望供暖出水温度的实时跟踪,显著地减小了供暖出水温度误差,提高了供暖可靠性。     

基于T-S模型模糊神经网络预测的退火炉温度控制

目的提出一种能够提高退火炉温度控制系统的性能和精度的具体方案,增强控制系统的鲁棒性.方法针对退火炉温度控制系统具有多变量,非线性和不确定性的特点,将T-S模糊神经网络与预测控制相结合,在线建立被控对象的数学模型,并用BP神经网络控制器对所得到的信息在线修正,进而控制退火炉炉温.并通过仿真与传统的模糊PID控制方案进行对比分析.结果 T-S模糊神经网络预测控制方案具有较强的控制精度和动态性能,预测精度高、容错性好、收敛速度快,基本无超调等特点.结论 T-S模糊神经网络预测控制能够提高产品退火质量、节能环保,可以应用于退火炉炉温的优化控制.     

热处理电阻炉炉温的自适应模糊PID控制

热处理电阻炉温度控制具有大的滞后性、非线性、难以获得准确数学模型的特点。目前热处理炉温度控制系统中常采用的PID控制器难以进一步提高温度控制系统的控制精度,无法与PC机进行通信,难以实现对热处理数据的管理。基于模糊控制无需精确数学模型和PID控制的良好稳态控制特性,本文选用单片机结合模糊PID控制策略对热处理加热炉进行了控制,减小了系统的调节时间,提高了温度控制精度。     

模糊免疫PID控制在电阻加热炉温度控制系统中的应用

结合免疫反馈的调节机理,基于模糊控制理论,设计了一种模糊免疫PID控制器,并对某8kW电阻加热炉温度控制系统进行了动态仿真,仿真结果表明模糊免疫PID具有很强的鲁棒性。     

加热炉三维段法动态数学模型在待轧中的应用

采用段法计算炉内辐射换热,在能量平衡的基础上建立了加热炉三维段法数学模型.给出了以稳态模型为基础的动态数学模型计算方法,并应用于加热炉待轧过程分析.多种不同待轧情况下的模拟结果表明:待轧的发生将对炉内传热过程产生较长时间的影响,待轧发生时应采用灵活的供热制度.具体来说,当发生较短时间事故待轧后可以较大幅度地降低燃料的供...     

PD型模糊控制器稳态误差的一种补偿策略

针对一类具有自衡特性的SISO系统，借助其开环阶跃输入稳态响应所提供的信息设计了一个新颖的PD型模糊控制器．其基木思想是：合理确定模糊逻辑控制系统的结构和参数，使系统处于稳态时控制器的输出等于或近似等于某个先验知识确定的值，该值能将系统输出维持在设定值的一个微小邻域内．通过增加前馈环节，调整误差及其变化率在调节过程不同阶段中的比重，提高了系统的快速性．经仿真实验证明该控制器具有良好的稳态性和鲁棒性．     

中型轧钢厂连续加热炉各段供热优化研究

以唐钢中型厂轧钢加热炉为研究对象，从炉子结构、技术性能及传热、散热机理出发，以燃耗最小为优化目标，建立了机理与实验想结合的优化数学模型，该模型在计算机上进行了模拟计算，获得了在不同产量下的各段热负荷分配曲线，为加热炉数模优化控制提供了重要参考依据。     

加热炉和轧机的匹配优化

针对当前在实际中使用的加热炉和轧机的匹配制度存在的缺陷,提出一种基于钢坯期望出炉温度的推钢速率控制策略和基于斜坡函数的待轧控制策略,从而优化了加热炉和轧机的匹配制度·工业试验证明了这种匹配制度的合理性、简单性和易行性·