基于遗传算法的锅炉水温PID控制寻优

遗传算法相比传统调节方法具有更好的鲁棒性和最优性。结合锅炉动态水温单回路控制系统的PID参数整定与优化问题,采用遗传算法对其参数进行优化。仿真结果表明,这种优化算法加快了收敛速度,有效提高了系统的全局稳定性,增强了PID控制器的鲁棒性。     

循环流化床锅炉炉膛负压模糊自适应PID控制

模糊参数自适应PID控制器将模糊控制技术的原理和常规数字PID控制算法相结合,实现数字PID控制器的参数在线动态自调整。在大型循环流化床锅炉试验台上组成负压控制系统对该控制算法进行实现。运行结果表明：相对于常规PID控制器,该控制器能减少系统调节时间60％以上,减少系统最大超调量10％以上,应用于循环流化床锅炉炉膛负压控制系统中能取得良好的控制品质。     

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。     

微型锅炉液位模糊PID控制

本文研究基于Profibus现场总线和以太网两级网络的过程控制系统实验装置，被控对象是模拟电热锅炉。重点介绍了模糊PID控制算法在锅炉液位控制实验系统中的应用，说明了实验原理和实验教学应用软件设计开发过程。实验结果表明。在Fuzzy—PID控制下，系统的动、静态性能均优于传统的PID控制器。     

应用于共轴双旋翼飞行器的姿态控制系统设计

针对共轴双旋翼飞行器的研制,设计了基于STM32微处理器和姿态传感器的姿态控制系统;并针对经典比例—积分—微分(PID)控制对于共轴双旋翼飞行器这种强耦合的非线性系统的控制稳定性不足的问题,提出了一种带积分自适应因子的串级PID控制算法.仿真实验和飞行试验表明:相比于传统PID控制,带积分自适应因子的串级PID控制算法...     

改进Smith控制与RBF单神经元PID的换热器控制系统

为了高效控制工质出口温度,维持换热器稳定运行,针对Smith预估控制算法及径向基函数(RBF)神经网络辨识单神经元比例-积分-微分(PID)控制算法特点,提出了Smith控制算法和RBF神经网络辨识单神经元PID相结合的控制策略,对Smith控制算法在结构上进行了改进,以提高RBF神经网络辨识单神经元PID控制的抗干扰能力,减少Smith控制算法对模型的依赖程度.仿真分析表明:应用于换热器工质出口温度控制系统,改进算法控制性能显著优于其它控制方法,抗干扰能力得到了大幅提高.     

双电机同步控制系统的设计与仿真

针对双电机同步控制问题,首先建立双电机同步控制系统的数学模型,在分析同步控制的各种控制方式和控制算法优缺点的基础上,提出了在偏差耦合控制方式下采用模糊PID控制算法对偏差进行调节的双电机同步控制方案,并与采用常规PID算法的进行了比较。仿真结果和实验表明,采用模糊PID控制算法的偏差耦合系统优于采用常规PID的系统。     

基于RBF神经网络优化的PID控制算法研究

为了更好地解决常规PID控制精度差、无自适应性、跟随性能差等问题,将RBF神经网络与常规PID控制算法结合起来,可以实现动态辨识,利用神经网络的学习能力,可以根据控制环境在线修正PID控制的比例、积分、微分参数,使其更加符合调节需求,从而能够提升系统的实时性以及适应性,通过加入阶跃信号和正弦信号两种不同的信号,基于Matlab软件中的Simulink环境对控制系统进行仿真,验证基于RBF神经网络PID控制算法的控制性能。通过控制系统仿真结果得出结论：基于RBF神经网络PID控制算法具有响应速度快、超调小和跟随性能好、无静态偏差等优点,其控制效果明显优于常规PID控制算法。     

单神经元自适应PID控制器的应用

对单神经元自适应PID控制器的控制算法进行了研究；利用Matlab／Simulink对复杂对象进行了闭环仿真，将单神经元自适应PID控制算法与常规PID控制算法进行了比较。结果表明单神经元自适应PID控制算法明显优于常规PID控制算法；将单神经元自适应PID控制器应用到焦炉集气管压力控制系统，集气管压力系统的抗干扰能力得到提高，取得了良好的控制效果。     

积分分离PID算法的电阻炉温度控制系统

为使大惯性、纯滞后的电阻炉温度控制系统的动态性能和稳态精度满足要求,提出了Smith预估结合积分分离PID算法;设计了温度控制器的硬件系统;对控制系统进行辨识;分析了Smith预估结合积分分离PID算法与单纯Smith预估控制算法的区别,并对两种控制算法进行了比较分析,确定了电阻炉温度控制系统参数;最后对Smith预估结合积分分离PID算法进行了电阻炉的温度控制实验;实验结果表明,采用Smith预估结合积分分离PID算法提高了电阻炉温度控制系统的稳定性,降低了系统的超调,稳态精度达到0.2℃,其动态性能和稳态精度满足系统控制要求.     

改进的单神经元自适应控制系统在MCGS中的应用

对于现代工业控制中的一些具有时变的、大时滞、非线性的复杂系统,常规的PID算法难以整定PID参数,因而难以达到预期的控制效果. 本文在MCGS组态软件的实验平台上实现常规PID算法和单神经元自适应PID算法分别在线性和非线性的系统的控制. 实验结果表明,在线性系统和非线性系统中单神经元自适应PID控制算法都具有更好的稳定性和动态性能.     

在线参数优化的环境试验箱研究

提出了基于二次型性能指标学习算法的单神经元PID控制算法,应用在工业用环境试验箱设计,给出相应的软硬件设计。样机实验表明,这种新的控制策略学习速度快,动态响应时间短,实现了参数的在线优化,使系统具有良好的动态品质和稳态性能。     

船舶锅炉汽包水位及其专家PID控制系统仿真

首先运用机理建模的方法,建立了船舶锅炉汽包水位数学模型,然后分析了锅炉汽包水位分别在给水流量和蒸汽流量变化情况下的动态特性,说明了该数学模型能够较好地模拟锅炉汽包水位变化情况,并且成功模拟了锅炉"虚假水位"现象;利用该数学模型,对锅炉给水系统单冲量控制系统,分别采用常规PID和专家PID两种控制器,用MATLAB进行了仿真研究,说明专家PID控制器比常规PID控制器减小了被控对象的超调量,缩短了控制时间,响应曲线特性更为理想,同时也指出了专家PID控制器的不足.     

模糊控制在湿式复合机张力控制系统中的应用

湿式复合机张力控制系统具有非线性、时变的特点,对其进行恒张力控制具有一定的难度,传统的PID控制不能很好地满足要求。本文采用偏差e和偏差变化率ec的变化规律为依据的模糊PID控制算法,对湿式复合机张力进行在线修改,建立模糊控制规则的监控系统表,并利用MATLAB进行计算机仿真。对比两种控制仿真曲线,可以看出模糊控制系统抗干扰能力强,能取得良好的调节品质。     

粒子群算法在汽包锅炉水位控制系统中的应用研究

锅炉汽包水位控制系统是一种典型的过程控制系统,水位过高容易烧坏过热器,水位过低会造成水冷壁破裂,因此汽包水位的控制是锅炉控制的一个难点。由于锅炉水位控制系统的不确定性和非线性,传统的PID控制方法很难得到满意的控制效果,将利用粒子群算法对PID控制器参数进行优化,通过MATLAB工具,进行仿真研究,利用粒子群算法能够极大地缩短调节时间,减小超调量,增加结果准确度,对过程控制系统的参数优化提供一定的理论指导意义。     

基于智能水滴算法的空调水温二阶时滞PID控制

为提高中央空调系统使用过程中的能耗利用效率,实现更加有效的回水水温控制,提出基于不确定IWD-PID整定的中央空调系统回水水温控制方法。首先对中央空调系统冷回水水温模型进行研究,用二阶时滞惯性模型对回水水温模型进行描述,获得其控制对象数学模型形式;其次引入智能水滴算法(IWD)对PID控制器进行优化整定,并利用不确定方式对IWD算法进行性能提升,最后据此对中央空调系统回水水温模型的PID控制器进行参数整定,实现回水水温有效控制。实验结果表明,采用该控制策略在满足室内负荷需求的前提下能够更有效地降低冷冻水泵的运行频率,节能效果与控制质量更佳。     

改进遗传算法优化控制器参数的燃烧控制

主汽压和床温是循环流化床锅炉(CFBB)燃烧控制系统中两个重要的控制指标,直接影响着锅炉运行的安全性和经济性。常规PID控制大多采用人工凑试法来调整PID控制器参数,结果往往耗时且难以实现燃烧系统的实时控制。为了实现燃烧系统的实时控制,提出了一种改进遗传算法优化PID控制器参数的控制方案。在控制过程中,先利用前馈补偿解耦法对主汽压和床温进行解耦,再采用改进遗传PID控制器对两个对象进行独立控制。仿真结果分析表明,与常规PID控制相比,改进遗传算法优化PID控制器参数的控制方案可以有效地改善循环流化床锅炉燃烧系统的动态性能、稳定性能以及快速性能,并提高系统的控制品质。     

基于模糊RBF神经网络控制器的锅炉汽包水位控制的实现

锅炉是典型的复杂热工系统。对蒸汽锅炉而言，维持汽包水位在一定的范围内是保证锅炉安全运行的首要条件。本文介绍了一种锅炉汽包水位控制器，采用基干模糊RBF神经网络整定的PID控制方法。通过对阶跃输入信号作用下系统动态性能的仿真分析，表明该控制器具有较好的适应性，控制效果得到明显改善。