基于ARM9的甲醇合成塔神经网络控制系统

针对甲醇合成塔温度控制具有非线性、时变性、时滞性,以及基于PLC的PID控制自适应能力差、鲁棒性不强、控制器体积大、成本高及兼容性差等问题,将神经网络与PID控制相结合,设计基于ARM9的甲醇合成温度控制系统,给出了系统的软、硬件结构。Simulink仿真结果表明:基于ARM9的神经网络PID控制器具有较好的系统稳态与动态特性,系统抗干扰能力强,鲁棒性也比较好。     

加热炉分数阶PID温度自适应控制系统设计

针对加热炉温度控制系统控制器参数不易选择的问题，提出一种分数阶自适应PID串级控制方法实现控制器参数自动调整。首先以分数阶PID控制器分别作为温度主控制器和燃气流量控制器，实现加热炉串级温度控制；其次应用自适应理论对控制器进行改进，设计了自适应分数阶PID控制器。最后通过数值仿真，验证了所设计控制系统对加热炉温度控制的有效性和可行性。     

基于模糊自适应PID的回转炉温度控制系统

针对回转炉温度控制的滞后性、强耦合性等特点,设计基于模糊自适应PID控制算法的回转炉温度控制系统。给出系统的结构、工作原理、网络结构与控制器设计方法。Matlab仿真实验结果证明:与传统PID控制相比,基于模糊自适应PID的回转炉温度控制系统具有更好的动态调节性能,满足控制需求。     

基于FPGA的甲醇转化炉温度神经网络控制系统

将神经网络与PID控制相结合,设计出一种基于FPGA的神经网络PID温度控制系统。给出了系统的软、硬件结构,并利用Simulink仿真软件建立仿真模型。结果表明:基于FPGA的神经网络PID控制器具有较理想的系统稳态与动态特性,系统抗干扰能力强、鲁棒性好。     

基于S7-1200PLC的注射机料筒温度控制系统

针对注射机料筒温度控制系统具有非线性、时变及滞后性的特点,造成料筒温度控制超调大、调节时间长及稳定性差的问题,将模糊控制算法和径向基神经网络(RBFNN)的优点相结合,设计模糊RBFNN-PID控制算法,以提高料筒的控制精确性和稳定性。以西门子S7-1200PLC为控制核心,设计注射机料筒温度系统软硬件结构,并利用MATLAB软件对常规PID、模糊PID、模糊RBFNN-PID算法的控制器性能、抗干扰能力进行仿真对比分析。结果表明:该控制算法具有较好的动态稳定性,在一定程度上提升了注射机料筒温度控制的精确性和稳定性。     

PVC胶槽温度模糊PID控制系统

为提高PVC胶槽温度控制的可靠性和精度,将模糊算法与PID算法结合并应用于PVC胶槽温度控制系统中,通过两种控制算法的优势互补,利用模糊控制算法求得PID参数修正系数,实现PID控制器3个参数的在线自调整。仿真结果表明:PVC胶槽温度模糊PID控制器的控制性能明显地优于常规PID控制器,温度控制精度达到±1℃,满足了PVC胶槽温度参数动态变化实时调节控制的需要,具有较好的自适应调节和鲁棒性。     

模糊神经网络控制器在DMF回收系统的设计与应用

以DMF回收控制系统的自动化改造为背景,针对精馏塔温度控制存在的问题,提出一种采用模糊神经网络控制器的串级控制策略。在Matlab/Simulink中的仿真实验结果表明:该方法较传统PID方法效果好,能够满足实际生产的需要。     

基于T-S模糊神经网络的AGV轨迹跟踪研究

针对AGV在轨迹跟踪过程中出现的问题,通过对小车运动学模型进行分析,采用T-S模糊神经网络模型,设计了一种模糊神经网络控制器,利用Matlab软件进行仿真,并与普通PID控制器进行对比。仿真结果表明:基于T-S的模糊神经网络控制器提高了AGV小车运行的稳定性和鲁棒性,优于普通控制算法。     

双螺杆挤出机温度控制系统设计

双螺杆挤出机温度控制系统通常存在大扰动、非线性以及滞后性等特点,拥有固定参数的传统PID控制策略控制效果并不理想,为此提出了一种基于模糊神经网络PID控制的温度控制方法,对于现场无法充分预估的情况,该控制方法能够根据具体情况对PID参数做出适当调整。首先介绍了双螺杆挤出机温度采集与控制系统组成,将模糊控制理论、神经网络控制与传统PID控制相结合,利用模糊控制和神经网络对PID参数实现在线实时调整。最后,将模糊神经网络PID控制与常规PID和模糊PID控制进行仿真对比,模糊神经网络PID控制对螺杆机温度控制效果更佳,采用该控制方法可以大大提高产品合格率。     

模糊PID控制在冷冻干燥机温度控制系统中的应用

针对冷冻干燥机温度控制系统的大滞后、时变特性,设计了一个遗传算法优化的模糊PID控制器,并将它应用于冷冻干燥机搁板的温度控制中。仿真实验结果表明:遗传算法优化的模糊PID控制器响应速度快,具有良好的稳定性和抗干扰性,相比于传统PID算法能够更好地解决系统的非线性、时变和大滞后问题。     

可控串补装置专家神经网络PID阻抗控制方法

PID控制是可控串补(TCSC)装置最为常用的阻抗控制方法.因参数不能在线调整,其在参考阻抗从同一阻抗阶跃到不同阻抗时表现出不良的鲁棒性.引入了专家神经网络PID控制器,这种控制器既具有神经网络PID控制器高精度、稳定性、鲁棒性高的优点,又具有专家控制器进入稳态快的特点.通过与传统PID控制的仿真结果比较,表明该方法具...     

蚁群算法优化BP神经网络在主汽温控制中的应用

针对火电厂主汽温被控对象的不确定性及大延迟、大惯性及非线性等特点,设计了一种基于蚁群算法、BP神经网络的智能PID串级控制系统.采用蚁群算法对BP神经网络的初始权值进行优化,再利用BP神经网络算法对PID参数进行在线调整,从而实现了对主蒸汽温度的动态控制.仿真结果表明：该系统在控制品质、鲁棒性方面都明显优于常规PID控制系统.     

基于免疫遗传算法-BP神经网络的主汽温控制

针对火电厂主汽温被控对象的不确定性及大延迟、大惯性及非线性等特点,设计一种基于免疫遗传算法、BP神经网络和RBF神经网络的智能PID控制系统.利用免疫遗传算法的全局搜索寻优能力和较好的收敛性优化神经网络的权值,同时利用BP网络对PID参数进行在线调整.仿真结果表明,该系统在控制品质、鲁棒性方面都明显优于常规PID控制系...     

基于自适应模糊PID的水泥窑分解炉温控系统研究

对非线性大滞后等特殊的系统,存在常规PID控制器控制效果不甚理想的问题,为此针对水泥窑分解炉温度控制系统,提出一种参数自适应模糊PID控制策略,并进行了仿真研究。结果表明:该控制系统响应速度快,调节时间短,控制精度高,控制效果优于传统的PID控制器。     

基于FCM的模糊神经控制器在水泥回转窑上的应用

针对水泥回转窑生产过程非线性时变特性，在FCM聚类分析的基础上结合神经网络设计一种新型的模糊控制器，与传统的模糊系统相比，减少了规则数目，同时系统具备一定的学习能力和较快的收敛速度。将其应用于水泥回转窑的温度控制，运行结果表明，控制效果良好，能满足生产工艺要求。     

Modeling, simulation and control of a methanol synthesis fixed-bed reactor

In this paper, the dynamic behavior and control of the low pressure methanol synthesis fixed bed reactor have been investigated. For simulation purpose, a heterogeneous one-dimensional model has been developed. First, the reactor simulation is carried out under steady-state condition and the effects of several parameters such as shell temperature, feed composition (especially CO₂ concentration) and recycle ratio on the methanol productivity and reactor temperature profile are investigated. Using the steady state model and a trained feedforward neural network that calculates the effectiveness factor, an optimizer which maximizes the reactor yield has been developed. Through the dynamic simulation, the system open loop response has been obtained and the process dynamic is approximated by a simple model. This model is used for the PID controller tuning and the performances of fixed and adaptive PID controllers are compared for load rejection and set point tracking. Finally the proposed optimizer is coupled with a controller for online optimization and hot spot temperature protection.     

典型大时变时滞系统神经网络模糊PID控制及应用

针对典型大时变时滞系统,设计了一种基于神经网络的模糊PID控制器.该控制器综合模糊逻辑、神经网络与PID调节的各自优点,既具有模糊控制简单和有效的非线性控制作用,又具有神经网络的学习和适应能力,同时还具备PID控制的广泛适应性.该控制器能实现系统参数大范围失配情况下的闭环鲁棒稳定,并使闭环系统达到设定值无静差跟踪及满意的动态性能.     

气烧辊道窑气氛温度模糊解耦控制的计算机仿真

本文以热工理论和模糊控制原理为指导 ,以计算机为辅助工具 ,以辊道窑为研究对象 ,研究了气氛温度的解耦控制。仿真结果表明 :通过解耦控制器来控制燃料流量 ,同时以空燃比为变化值系数对空气量作变化值调节 ,解除了辊道窑温度气氛的耦合。     

基于改进差分进化算法-径向基神经网络的电热水浴串级控制系统研究

针对电热水浴装置温度控制中被控对象存在的大惯性、非线性、大延迟等特点,设计了一种基于改进差分进化(improved differential evolution, IDE)算法的径向基（radial basis function, RBF）神经网络串级控制系统。采用IDE算法对RBF神经网络的初始参数进行优化,采用优化后的RBF神经网络辨识主控制回路被控对象的Jacobian信息,进而实现主控制回路PID(proportional integration differentiation)控制器参数的在线调整。针对主控制回路控制器包含输出噪声,导致控制性能下降的问题,引入Kalman 滤波器对串级控制的主回路进行重新设计,控制对象的输出值经过Kalman 滤波算法处理后再返回闭环控制系统。以微化工领域常用电热水浴装置为对象,对IDE-RBF-PID-PI串级控制系统进行仿真实验,结果表明,IDE-RBF-PID-PI串级控制系统相较于常规串级控制,大大提高了控制性能,主控制回路引入的Kalman滤波算法有效消减控制系统的输出噪声,控制效果接近于无噪声的理想状态。     

基于改进不完全微分算法的ARM温度控制系统设计

为了使温度控制器的动态性能和稳态精度满足控制系统的要求,提出一种改进不完全微分控制算法,温度测量采用Pt100,采用LPC2103制作温度控制器。在Matlab仿真的基础上确定控制参数,电阻炉的温度控制实验结果表明该温度控制器满足系统控制要求。