模糊算法在铝基覆铜板导热系数测量仪温控系统中的应用

在研究铝基覆铜板导热系数测量仪温控系统的过程中发现,针对该温控系统的非线性、小时滞特点,常规的PID控制效果不佳,系统测试耗时太长;模糊PID控制改进了温控系统的动态性能,但系统测试耗时缩短不明显。基于以上原因,提出了一种基于模糊算法的控制方法。给出温控系统概略模型,通过搭建Simulink仿真模型进行仿真,并将仿真结果和常规PID以及模糊PID控制进行比较,该算法实现了对小时滞系统的无超调控制,调节时间短,控制精度高,且对被控系统模型参数变化具有一定的适应能力。     

基于AMESim和SQP算法的爬行焊接机温控系统优化设计

为了提高爬行焊接机温度控制系统的精度和稳定性,提出了一种基于AMESim和序列二次规划(SQP)算法的温控系统优化设计方法.通过ANSYS温度场分析优化热楔的结构,采用理论分析和试验相结合的方法获取系统各个元件的模型参数,建立符合实际工况的热楔等关键部件的数学模型,根据工作条件确定爬焊机温控系统的约束条件,运用AMESim和序列二次规划(SQP)算法对爬行焊接机温控系统的PID参数进行优化.结果表明:采用SQP算法对爬行焊接机温控系统PID参数进行优化是可行的,系统稳态温度偏差控制在1℃以内,满足快速稳定的焊接作业要求.     

多路PID恒温控制在弹力丝机中的应用

涤纶长丝生产工艺中丝道温度要求为恒温，用单片机、结合PID算法以及多路控制技术对磷苯热箱丝道进行恒温控制，满足了生产工艺中的恒温要求。系统中对各路温控点设计了PID数据初值，减少了各路温控点控制可控硅导通截止的占空比达到平衡的时间，从而减少了温度达到平衡的时间。在软件中将PID计算过程与计算结果的处理分开，两者巧妙结合，实现了对多路温控点的PID恒温控制。该系统投入实际运行后，可靠稳定，使用效果良好。     

基于PID算法控制的智能温控系统的实现

本文介绍了一种基于PID算法控制且带PID参数自整定的智能温控系统。给出了系统各部分的实现方法,详细讲述了本设计巧妙的A/D转化和PID参数自整定的原理及软件实现,最后简要提及了本设计的应用实践及其应用前景。     

基于神经网络的PID控制方法在矿井提升机中的应用

通过对矿井提升机的控制策略进行研究,达到提高提升机控制系统的性能,使其运行安全、可靠,满足煤矿安全生产的要求。在分析非线性PID控制系统理论基础上,采用基于神经网络算法改进非线性PID控制方法,实现减小系统的超调、提高稳定性等运行指标。并使用仿真工具MATLAB进行了数字仿真,证实了基于神经网络非线性PID控制方法在矿井提升机控制系统中的效果。     

改进粒子群算法在主动磁悬浮轴承系统中的应用

通过分析得知,主动磁悬浮轴承系统本身是一个不稳定系统,可以采用PID控制器对其进行控制。但是传统PID控制在主动磁悬浮轴承系统中还存在着不足之处,为此可以将粒子群优化算法与常规PID控制相结合,对PID控制器中的参数进行优化,使系统能够达到更好的控制效果。采用了一种改进粒子群算法,对算法中的惯性权重w进行自适应调节,从而使得算法能够更快、更准确地寻找到最优值。通过Matlab/Simulink构建系统模型并进行仿真对比,改进粒子群算法可以使得系统达到更好的控制效果。     

步进电机驱动系统模糊PID仿真分析

步进电机驱动螺母螺杆机构实现叉车离合器的自动离合,采用优化控制算法以达到离合器快速起动和精准定位的理想效果。针对该驱动系统存在非线性、参数不确定性的特点,建立整个系统的传递函数数学模型,采用模糊自整定PID算法,并用MATLAB进行仿真研究。结果表明:模糊自整定PID较常规PID具有更优的鲁棒性和自适应性,突破了需要编制大量程序的传统方法,用模糊推理的方法可在动态过程中改变PID的参数,该算法为叉车实现自动离合提供了一定的理论依据。     

模糊PID在核酸提取工作站温控系统中的应用

针对常规PID温控方法难以满足核酸提取工作站对温度精度高、响应快、静态稳定性好的控制要求,提出了一种基于模糊PID的复合式温度控制策略,并在STM32硬件平台上实现。提出依据系统温差自动选择不同温控策略的复合式温控算法,分别设计其中的PID控制部分与模糊控制部分,通过与常规PID温控算法的实验对比,验证该算法对核酸提取工作站的适用性。实验结果表明:基于模糊PID的复合式温控算法具备了模糊控制动态性能良好、适应性强的特点,同时保留了常规PID控制静差小、静态稳定性好的优点。     

基于遗传算法的PID控制参数研究分析

针对PID控制参数整定这一自动控制领域研究的难点问题,提出了一种基于遗传算法的PID控制参数优化方案,并详细给出了PID控制参数优化算法的实现步骤。为提高算法效率与控制器性能,分别对算法中的交叉环节与变异环节做自适应处理,并进行仿真实验。结果表明,提出的基于遗传算法的PID参数优化方案在最优解的质量与执行效率方面都具有较好的控制效果。     

内模控制在温度控制系统中的实现

为了验证内模控制的控制效果,文设计了基于MATLAB的温度控制系统进行半实物仿真。系统采用MATLAB从软件上实现控制器的设计,然后通过计算机的串口对硬件温度对象进行内模控制,从而进一步研究内模控制的实现问题。实验结果表明,采用内模控制的温控系统能较快的达到稳定状态,控制品质优于常规PID控制。     

基于遗传算法的电机——机构系统PID控制参数整定

PID控制是目前在控制过程中应用最为广泛的控制策略.针对传统的PID控制中参数整定的难题,采用遗传算法实现电机一机构系统PID控制参数的自动整定,并在Madab平台上完成了优化计算与仿真验证.研究结果表明:与传统的优化算法相比,遗传算法对受控对象有较强的自适应能力和鲁棒性,获得了更优的控制效果.     

基于蚁群优化分数阶PID的充电控制研究

考虑到分数阶PID较传统PID增加的积分阶次和微分阶次所增强的控制作用,采用分数阶PID控制器对充电系统进行控制,以提高锂电池充电稳定性和效率。结合蚁群算法基本思想,推导设计一种分数阶PID参数优化算法,并给出了算法理论公式和具体实现步骤。基于MATLAB/Simulink平台,建立了所提出的蚁群优化分数阶PID控制器以及锂电池充电控制模型,进行仿真研究。结果表明,参数整定优化后的分数阶PID控制系统具有更优的响应速度、稳态性能和鲁棒性。     

智能虚拟参考反馈整定神经元PID及其电站控制应用研究

随着工业技术的快速发展,电站等大型工业企业规模越来越大、生产过程越来越复杂,被控对象通常难以精确建模,导致传统基于模型的控制方法难以获得理想的控制效果。数据驱动控制方法可直接根据系统输入输出数据进行控制器设计,有效解决了传统控制方法对对象数学模型的依赖问题。本文提出了基于智能虚拟参考反馈整定的神经元PID控制方法,通过采用人类学习优化算法,依据智能虚拟参考反馈整定目标函数,直接根据系统一组输入输出数据对神经元PID控制器进行全局优化设计,提高了控制性能。对电站过热蒸汽温度控制的仿真结果表明了提出的智能虚拟参考反馈整定神经元PID控制方法的有效性和在工程应用中的优越性。     

基因芯片PCR温度模糊自整定PID控制算法的研究

在核酸扩增反应仪中,基因芯片核酸扩增反应过程要求实现温度高精度快速跟踪控制,常规温控方案和算法难以实现.将模糊推理系统与常规PID控制方式相结合,采用模糊自整定PID控制算法实现了温度快速跟踪控制.实验结果表明:模糊自整定PID控制算法比常规PID算法具有更强的鲁棒性,能够克服控制对象热惯性参数时变性的影响,降低了输出温度最大超调量,提高了稳态精度.     

基于搜寻者优化算法的PID神经网络解耦控制

传统的PID神经网络,由于初始权值随机选择,权值学习采用BP算法,所以容易陷入局部极值,进而导致该方法无法得到高精度的控制结果。该文提出采用搜寻者优化算法优化PID神经网络初始权值,再把最优初始权值带入PID神经网络,实现解耦控制。对一个耦合系统进行仿真实验,结果表明,与目前控制效果较好的粒子群算法优化PID神经网络相比,该算法收敛速度更快、稳态误差更小,同时也具有良好的自适应和抗干扰能力,能够实现快速、高精度、稳定的解耦控制。     

基于RBF神经网络的非线性系统智能控制

针对工业控制领域中复杂非线性时变系统，采用传统的控制方法不能达到满意的控制效果，提出了基于神经网络的PID自适应控制方案。采用神经网络辨识器在线辨识系统模型，自动调整PID控制器参数，从而实现系统的智能控制。仿真结果表明该方法对于复杂非线性系统能进行有效的控制并且具有很好的自适应性和鲁棒性。     

基于模糊分数阶PID的Stewart机构的协同控制

针对电液驱动Stewart机构的协同控制问题,引入最小相关轴思想,采用相邻交叉耦合结构,以满足机构的多通道协同控制的要求。同时,针对机构单通道阀控缸系统参数的时变以及非线性等特征,设计了模糊分数阶PID控制器,提出了基于相邻交叉耦合结构的模糊分数阶PID控制策略,并进行了实验研究,研究结果表明该控制方法具有良好的跟踪效果,能够很好的实现机构的多通道协同控制。     

复合PID算法应用于转向器疲劳试验台

转向器试验台的加载曲线一般具有给定值频繁升降、静差较大、多噪声信号等特性。针对加载曲线的这些特征采用微分先行PID算法、积分分离PID算法和加载滤波器构成的复合算法来克服和改进以上出现的问题。采用粒子群优化算法(PSO)对PID参数优化,在线调整PID的参数,经带有复合算法优化算子的PID算法计算,获得控制量以控制转向器试验台向着用户加载的曲线运行。通过仿真证明控制效果良好、降低了系统的超调、提高了动态性能和稳态精度,达到了较高的工程应用价值。     

智能PID算法在炉温度控制系统中的运用

针对工业炉温度控制系统被控参数通常具有时变性、非线性、不确定性等特点,常规PID控制难以满足高精度控制的现状,提出了智能PID算法与PIC1684单片机的温度控制系统。系统利用热电偶检测温度,经温度变送器变换为标准电压信号后送A/D0809转换成数字信号,PIC1684单片机与设定值比较,单片机执行智能PID算法并输出控制量去调节可控硅的触发脉冲,从而实现了温度的实时控制。研究结果表明：该控制器具有静态精度高、自适应能力强、可靠性高、抗干扰性强的特点,炉温控制效果良好。     

基于改进粒子群算法的PID参数整定

粒子群算法是一种基于群智能的全局寻优方法,方法简单,易于实现,寻优效果好。PID控制因其算法简单、鲁棒性好、可靠性高而被广泛应用于工业控制过程。该文提出了一种改进的PSO算法以提高其优化性能,通过典型测试函数的实验证明了该改进的PSO算法具有较好的优化性能。最后,将改进后的PSO算法应用到PID参数整定中,通过MATLAB仿真证明了该方法的可行性和优越性。