基于PID神经网络的纸浆浓度控制

本文将一种不同于用神经网络调整PID参数的新的融合算法—PID神经网络(PIDNN)应用于纸浆浓度控制。经过对纸浆浓度控制系统的仿真研究表明,PIDNN既具有常规PID控制器结构简单的优点,又具有神经网络自学习、自适应之能力,大大改善了纸浆浓度控制系统的性能。     

改进的PID神经网络在黑液液位控制中的应用

针对黑液液位控制系统的非线性、大惯性及时变性的特点,对PID神经网络（PIDNN）在黑液液位控制中的可行性进行了深入研究与探讨。通过Matlab仿真,比较了常规PID算法、基于BP的神经网络算法和PIDNN算法对黑液液位的控制效果,验证了PIDNN算法的良好自适应性和鲁棒性。     

神经网络分数阶PID控制器在纸浆浓度控制中的应用

分数阶PID控制器继承了常规PID控制器的优点,并且具有更高的控制精度和更强的鲁棒性。针对常规PID控制器在纸浆浓度控制过程中存在的问题,设计了一种基于神经网络的分数阶PID控制器。用分数阶PID控制器代替常规PID控制器,并通过神经网络调节分数阶PID控制器的5个控制参数,实现一种参数自整定的PID控制器。仿真实验结果表明,神经网络分数阶PID控制器比常规PID控制器的控制精度高,对纸浆浓度的控制更稳定;采用神经网络分数阶PID控制器控制纸浆浓度是切实可行的,具有很好的推广应用前景。     

基于分数阶PID控制器的TCR型SVC的研究

为了提高整数阶PID控制器的控制精度,将控制器的阶次推广到分数阶领域,利用Oustaloup递归算法,结合TCR型SVC的传递函数,框图化实现了分数阶PID控制器,并通过仿真结果表明,当发生故障时,安装分数阶PID控制的SVC的系统比安装常规PID控制的SVC的系统振荡衰减快。     

基于神经网络的碱回收蒸发工段黑液液位及浓度控制系统设计

针对造纸黑液碱回收蒸发工段多变量、大时滞、强耦合、难控制的特点,设计了以PIDNN为控制器的黑液液位控制,将传统PID和神经网络的优点巧妙结合,不仅结构简单,而且具有自适应学习能力;黑液浓度设计成基于径向基函数（RBF）的神经网络控制,对黑液浓度和流量进行解耦在线辨识,对控制器参数在线实时调节。实践表明,黑液液位控制与传统PID控制相比,PIDNN的调节时间减少约18 s,超调量降低约20%;与BP-PID相比,PIDNN的调节时间降低约14 s。黑液浓度的实际值可以快速跟随给定信号,有效黑液流量的变化对其干扰很小。     

模糊自适应PID控制在凹版印刷机收卷张力控制中的应用

凹版印刷机收卷系统运行过程是非线性、时变不确定的,张力控制与速度控制之间存在着强耦合关系,结合实际印刷生产线设计出相应的硬件配置和一种基于模糊控制原理的软件控制方法,建立模糊自适应PID控制器,并进行MATLAB/Simulink进行仿真,该控制器比常规PID控制器具有更好的控制效果,鲁棒性更强,使系统的动态性能得到很大改善。     

采用Smith-PIDNN模型控制漂白工段碱化塔的温度

针对纸浆漂白过程温度控制的大滞后、大惯性、对象参数时变的特点,传统的Smith预估器在理论上解决了纯滞后系统控制问题,但其依赖于被控对象精确的数学模型,在应用中存在缺陷。本文采用PID神经网络(PIDNN)与Smith预估相结合的算法,利用Smith对纯滞后系统进行预估补偿以及PIDNN的自适应、自学习和在线调整控制器的参数功能。仿真结果表明,Smith-PIDNN算法简单、稳定且收敛速度快,能有效的解决系统大滞后、大惯性及蒸汽压力时变等问题。     

涂布机干燥箱温度模糊自适应PID控制

涂布机干燥箱温度系统具有非线性、强耦合、时变的特性,用普通PID控制器,温度偏差范围大。模糊自适应PID控制器可以适时调整K p、K i、K d的参数值。仿真及实用结果表明:模糊自适应PID控制器比常规PID控制器在干燥箱温度控制中具有更好的效果。     

模糊PID控制在中密度纤维板施胶中的应用研究

PID控制针对单输入单输出的定值线性系统能达到较理想的控制效果,但针对中密度纤维板施胶控制系统,不能很好解决施胶控制中多输入多输出、非线性、时滞等诸多问题.通过比较常规模糊控制器和传统的PID控制器在控制方面的优缺点,结合PID控制中存在的问题与不足,提出将模糊控制技术与PID控制算法相结合构成复合型控制器.经仿真试验,控制效果明显改善.     

基于MATLAB的模糊PID控制器的设计与研究

自调整PID控制器可以很好的改善传统PID的控制效果,文章在MATLAB仿真环境下进行了模糊自调整PID控制器的设计和研究,仿真结果表明模糊PID控制器可以改进普通PID的控制效果,同时保证原PID控制的稳定性和可靠性。     

粒子群整定模糊PID控制纸机干燥部压力研究

针对高速纸机烘缸蒸汽压力是一个具有惯性、大延迟特性的控制目标,很难建立精确的数学模型的问题,设计了模糊PID控制器,通过模糊推理对PID的参数在线调整,但由于专家经验具有局限性、盲目性以及模糊控制内不确定因子过多,导致控制器效果无法快速达到稳态,因此,加入粒子群算法对量化因子和比例因子先在离线状态下进行迭代优化后,再通过模糊PID控制器在烘缸蒸汽压力控制系统进行仿真应用。仿真结果表明,采用基于粒子群算法优化的模糊PID控制器比传统的PID控制具有较强的鲁棒性和快速响应,具有明显的优越性。     

基于模糊PID电液伺服控制系统的设计和仿真

传统PID控制在受到外界干扰时,容易产生过大超调,使得系统的动静态性能变差。采用PID控制和模糊控制相结合的模糊PID控制方法,在线调整PID参数。通过MATLAB/Simulink进行仿真,结果表明与传统的PID控制相比,该方法改善了系统的动静态性能,同时也提高了控制系统的抗干扰能力。图6表3参13     

模糊PID控制在曲料混合系统中的应用

针对目前所压制的曲块含水率不稳定,以模糊控制原理为基础,通过模糊推理和PID控制相结合．设计了Fuzzy-PID控制器,应用Matlab／Simulink进行了仿真。结果表明,模糊PID控制器与PID控制器相比,表现出良好的动态响应特性、抗干扰性、稳态性,实现了曲块的含水率在线自适应调节。（孙悟）     

复贴机张力的模糊自整定PID控制

介绍了复贴机张力控制及其基本原理,由于复贴机是一个典型的复杂、联动、时变、非线性卷绕系统,对其进行恒张力控制具有相当的难度。传统的PID控制不能满足要求,为了有效解决系统的非线性时变和数学模型建立困难等问题,在原有PID张力控制器的基础上提出一种较新的控制算法———模糊自整定PID控制,对比了传统PID控制和模糊PID仿真曲线,可以看出模糊控制器对卷径变化比普通PID控制具有更强的适应性。     

豆粉喷雾干燥塔遗传模糊PID串级控制系统仿真

目的:提出一种遗传模糊PID串级系统。方法:以出口温度为主被控量,进风温度为副被控量构成一个串级调节系统,主回路采用遗传模糊PID控制器,副回路采用PI控制器。结果:仿真试验表明,与经典PID控制相比,串级遗传模糊PID控制具有调节时间短、鲁棒性好等优点。结论:遗传模糊PID串级豆粉干燥塔喷雾系统可以提高豆粉的生产质量。     

一种树脂膜加热高精度控制的复合方法

介绍了一种单片机控制的用于树脂膜加热的高精度加热器,重点阐述了该加热器的模糊自整定PID控制器的设计方法及提高控制性能的控制策略,并采用两者结合的复合控制方法进行温度控制。通过matlab仿真,验证了该复合控制方法具有优良的控制性能。