基于PSO的模糊自适应锅炉主蒸汽温度优化控制研究

通过二维模糊控制器的实际输出,对PID控制器的参数进行在线修正,在此基础上,进一步设计出基于PSO的模糊自适应PID控制系统,同时在MATLAB环境下建立了主蒸汽温度-给煤量优化系统的仿真模型。从而在模糊自适应PID控制器的基础上具备更加优越的动态性、抗干扰性和鲁棒性。最后采用MATLAB软件中的simulink工具建立了锅炉主蒸汽控制器仿真模型,仿真结果表明:基于PSO的模糊自适应PID控制方法具有较好的动态性能及稳态性能。     

PID型自适应模糊控制在锅炉主蒸汽温度控制中的仿真研究

通过对PID型模糊控制器、主蒸汽温度的大惯性和大滞后性以及难以建立精确的数学模型特性的研究,提出了一种自适应模糊控制方法,其通过在线调节可调因子,不断优化控制过程,使模糊控制系统具有较强的自适应能力.以主蒸汽温度控制系统为例,对PID型自适应模糊控制方法进行了仿真,并与模糊PID控制进行了对比.结果表明,该方法显著提高了控制系统的动态特性、稳态精度及鲁棒性.     

基于模糊粒子群PID算法的温控系统研究

针对电容器热压机温度控制系统存在滞后大、非线性的问题,分析了电容器热压机温度控制系统的原理,建立了温度控制系统的数学模型。通过对传统PID控制算法、粒子群算法和模糊控制算法的研究,提出了一种将模糊粒子群PID算法应用于温度控制系统的方案。用MATLAB对温控系统进行仿真,得出采用传统PID控制算法的温控系统的调节时间和超调量分别为66s和58.173%,而采用模糊粒子群PID算法的温控系统的调节时间和超调量为分别是34s和6.295%。研究结果表明,基于模糊粒子群PID算法的电容器热压机温度控制系统在调节时间、超调量和抗干扰能力等方面均优于传统PID控制算法。     

基于PSO优化的模糊PID恒力控制研究

针对工业机器人在抛磨等工作过程中对接触压力的要求，提出了一种基于粒子群(PSO)优化的模糊PID恒力控制方法。对柔性力控法兰装置的受力和气体流量模型进行分析，建立柔性力控法兰装置的数学模型；设计了基于PSO算法的模糊PID控制器，自适应调节模糊PID的控制参数，通过MATLAB仿真对比了普通PID、模糊PID和基于PSO算法优化的模糊PID这3种控制方法的性能；最后，通过搭建基于柔性力控法兰装置的打磨实验平台，对柔性力控法兰的恒力控制输出性能进行实验验证。仿真实验结果表明，与传统PID和模糊PID控制方法相比，基于PSO算法优化的模糊PID控制没有超调，系统响应速度更快，在0.43 s时系统达到稳定；在进行恒力打磨实验时，柔性力控法兰实际接触力输出误差小于0.85 N;打磨后的壳体表面各区域粗糙度稳定在Ra0.1～Ra0.2之间。该方法能够有效地抑制接触压力波动，具有更强的鲁棒性。     

模糊双闭环电热储能控制方法的电能替代经济性分析

结合供热过程的特性,提出了一种双闭环控制系统。这种控制系统以温度调节环为外环,风机转速调节环和水流量调节环为内环。温度调节环根据当前温度和给定温度的差通过温度调节器给风机转速调节环和水流量调节环设定风机频率、水流量。风机转速调节环通过模糊PID控制器控制风机的转速,水流量调节环通过模糊PID控制器调节冷水的流量,最终可以实现对系统温度的控制。提出的模糊PID控制技术用于参数时变的加热器模型时可以取得良好的动态控制性能,较高的控制精度和温度调节能力。     

模糊PID控制在主汽温控制系统中的应用

分析了锅炉主汽温度控制系统的特点,提出采用模糊PID控制策略改善锅炉主汽温度的调节品质,并进行了论证。在此基础上设计了锅炉主汽温度模糊PID控制系统,在200 MW机组DCS改造中进行了现场调试,并与单纯PID控制方式进行了比较。     

基于WOA算法的串级模糊PID吊车控制

为了同时解决吊车在复杂工况下运行时负载的摇摆问题和小车定位问题,设计了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)优化的吊车串级模糊PID控制系统。根据吊车动力学结构特征,将吊车系统分为内外两个子系统进行串级控制,保证了内部独立性的同时,又加强了系统的抗干扰能力。考虑到WOA算法调节参数少,寻优能力强的特点。设计出了一种对吊车控制系统的内部参数(量化因子、比例因子)进行在线自整定的控制策略,解决了该类参数以往严重依赖于人工试凑法调整的缺陷,使得控制系统的性能达到了最优。通过设计传统PID吊车控制系统、串级模糊PID系统、以及设计传统PSO算法优化的吊车系统作为对比,实验结果证明,基于WOA算法控制的串级模糊PID吊车控制策略更好,具体表现在其对负载的消摆作用更好,同时吊车的小车定位时间更短,超调量等各项性能指标更出色。还设置了不同吊装高度的变绳长实验,表明所提出的控制系统对参数变化不敏感,可直接移植于不同的吊车系统,具有广泛的适用性。     

基于改进粒子群算法的主汽温控制系统PID参数优化

介绍了一种基于改进的粒子群优化(PSO)算法的PID控制器参数优化方法。通过将PSO基本算法中的惯性权重进行线性递减,很好地协调了PSO的全局与局部寻优能力。将改进的粒子群PID控制器参数优化方法应用于多扰动、大惯性的电厂主汽温控制系统,仿真结果表明,该方法在保证控制系统稳定性的基础上极大地提高控制系统的精度和快速性。     

基于模糊灰狼PID的发酵仓解耦控制系统研究

为解决发酵仓微生物降解过程中的非线性、强耦合、大滞后问题，提出了一种基于模糊灰狼PID算法的发酵仓解耦控制方法。首先，辨识得到发酵仓控制系统模型，通过动态解耦补偿方式消除在控制过程中产生的温、湿度耦合效应。然后结合PID和模糊控制的优点，建立模糊PID控制系统模型；最后，利用灰狼优化算法的迭代寻优能力，对模糊PID初始化参数进行优化。仿真结果表明，与传统控制方法相比，所提出的控制策略的温度回路调节时间由原来的1 623 s降低到596 s,相对湿度调节时间减少了910 s,并具有较理想的解耦效果，可以有效实现降解环境的精确控制。     

一种模糊PID控制系统

提出一种模糊PID控制系统。由于该模糊PID控制器能够自适应地调节比例、积分、微分的作用,从而使系统具有超调量小、鲁棒性、自适应性强、调节时间短的优点,克服了传统PID控制器的缺点。对PID控制器和模糊PID控制器使用Matlab的Simulink工具进行仿真,仿真结果证明了该模糊PID控制器优于经典PID控制器。     

住宅小区负荷群用电优化策略研究

针对一般住宅小区存在能耗高、缺少用电优化策略的实际情况,建立了可调整类负荷、不可调整类负荷、温控负荷的数学模型;根据可调整类负荷用电时间灵活的特点,提出了基于蚁群算法的住宅小区可调整类负荷群的用电优化策略;基于MATLAB平台,通过仿真分析了空调、电热水器的工作特性,并根据其工作特性分别提出了改变空调设定室温范围的空调群用电优化策略和改变水温设定值与预加热相结合的电热水器群用电优化策略;利用蒙特卡洛法进行模拟,得到了小区优化前后各类负荷曲线和总负荷曲线.模拟和仿真结果表明,所提出的住宅小区用电优化策略能够在对用户影响较小的情况下达到帮助用户节省电费和削峰填谷的目的 .     

温度控制系统中双模糊PID控制器的研究

文中结合多点多炉炉温控制实际工程,提出了一种基于模糊迁移与模糊自适应的模糊PID控制器及其设计方法,介绍了双闭环条件下两种模糊PID控制的无缝切换,通过比较仿真分析与实际控温效果,结果表明,与传统PID控制器比较,文中介绍的双闭环模糊PID控制器在对大滞后,时变,非线性,无法精确获得数学模型的控温系统具有良好的控制效果,同时控制系统的鲁棒性大为提高,超调量大为减小,动态抗干扰能力得到增强,较好的解决了快速性与小超调量之间的矛盾.     

基于PIC单片机的中央空调智能温度控制器设计

针对智能楼宇集中供热、制冷的要求,提出了中央空调房间温度控制方案。介绍了一种基于PIC单片机、DS18B20数字温度传感器及一些外围电路组成的中央空调智能温度控制器。针对被控对象的大时滞、非线性等特点,系统采用模糊免疫PID算法对温度进行控制,可使系统具有良好的控制性能。     

需求响应参与电力系统调频的模糊控制策略

针对传统电力系统调频响应延时长、机组能耗大的问题,提出了一种需求响应参与电力系统调频的模糊控制策略。该策略从需求侧入手,将变频空调作为可控负荷;按照变频空调的出力能力,将参与电力系统调频的所有变频空调进行分类,并引入权重因子,实现对不同类型变频空调的聚合控制;根据系统的运行状态,通过模糊控制规则调节参与需求响应中各类变频空调的出力,辅助发电机组改善系统的动态调频性能。仿真实验结果表明,采用该策略可显著提高频率调节速度和降低超调,并在一定程度上降低调频能耗,有助于改善电网的调频性能。     

基于模糊PID的交流电动机矢量控制系统

交流电动机矢量控制系统是一个非线性、强耦合、时变的复杂系统,用传统的PID难以达到理想的控制效果。基于模糊控制原理与传统PID原理相结合设计了模糊PID控制器。仿真结果表明,采用模糊PID控制器比采用常规PID控制器具有更好的动稳态性能。     

计及电气特性的空调负荷建模及集群控制策略

为充分发挥温控负荷的调控潜力,以空调负荷为例,对空调负荷建模及集群控制策略进行了研究。首先从热力学模型与电气模型两方面建立了完善的空调负荷模型;其次考虑空调的启停次数以及使用寿命等实际因素,提出了一种基于改进温度优先序列的空调负荷集群群内控制策略;最后分析了负荷电压变化对集群响应功率的影响,基于频率下垂控制,提出了一种考虑功率响应偏差、电压约束以及集群等效荷电状态的空调负荷集群控制策略。基于MATLAB/Simulink的仿真结果表明,所提的空调负荷集群控制策略能够平抑微电网功率波动,同时能够有效降低空调的启停次数,减小对空调使用寿命的影响。     

温度复合模糊PID控制系统与仿真

通过复合模糊PID控制系统,建立了房间温度仿真模型,根据实际经验和模糊控制原理设计了模糊控制器,结合PID控制器一起对房间温度进行控制,并且在Simulink下进行了仿真。     

模糊PID控制算法在电动舵机控制中的应用

介绍了模糊PID控制算法的基本原理,给出了一种模糊PID控制器的设计方案,并应用以TMS320F2812DSP为核心的数字电动舵机控制系统对其进行了实验。实验结果表明模糊PID控制可达到无超调输出,稳态误差为0.45%,调节时间小于常规PID控制。     

Robust Load Frequency Control with Dynamic Demand Response for Deregulated Power Systems Considering Communication Delays

Communication networks are used in load frequency control (LFC) for transmitting remote measurements and control commands, and in demand side response (DSR) for aggregating small-scale controllable loads. This paper investigates modeling and controller design for LFC together DSR in a deregulated environment, considering multiple time delays introduced by the usage of communication channels. Time delay model of the deregulated multi-area LFC with dynamic demand control (DDC) is obtained at first, in which a typical thermostatically controlled appliance, air conditioner, is used for DDC. A robust proportional integral derivative (PID) load frequency controller is designed, through the H_∞ performance analysis and the particle swarm optimization (PSO) searching algorithm, to deal with the load disturbances and multiple delays in the LFC loop and the DDC loop. Case studies based on a three-area deregulated LFC system demonstrate the effectiveness of the proposed load frequency controller and the performance improvement from the DDC. Simulation results show that the DDC can increase the delay margin of the LFC scheme. Moreover, several delay stable regions are revealed via simulation method.     

一种基于PSO-PID算法的分布式机器人实时控制

分析了粒子群优化(PSO)算法的原理、算法参数及其对算法性能的影响。以PSO算法为基础,提出了一种新的粒子群优化不完全微分PID算法。根据多关节机器人系统的特点,介绍了一种新的分布式机器人实时控制系统。系统采用双速率控制策略和分布式控制方式,机器人运动控制运用粒子群优化算法定时寻优PID参数,使其随着系统参数的变化而实时更新,实现最优不完全微分PID控制。实验结果表明,该系统设计科学、性能优越,新算法寻优能力强、控制效果好。