改进型模糊-Smith控制器在纸浆浓度控制系统中的应用

本文提出改进型模糊-Smith控制器并将其应用于纸浆浓度控制系统。该控制器利用Smith预估算法克服纯滞后，利用模糊控制来提高系统的鲁棒性，而在稳态阶段则切换为PID控制来提高控制精度。仿真实验结果表明该方法可以提高系统的控制品质，实际应用表明了该控制器的优越性。     

纸浆浓度调节在DCS中的应用

将模糊控制器和PID调节器结合使用,提高了纸浆浓度调节DCS(集散控制系统)系统的动态特性和鲁棒性的稳定性,取得了较好的控制效果。     

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。     

神经网络PID控制器在纸浆浓度调节中的应用

在造纸过程中,针对纸浆浓度控制系统的大滞后和模型不确定的特性,利用BP神经网络所具有的自学习能力和任意非线性表达能力,提出了用BP神经网络自整定PID参数的控制策略,对纸浆浓度的调节进行控制,并使用MATLAB软件进行仿真研究。仿真结果表明:基于BP神经网络的PID控制器具有很强的适应性,可以获得满意的控制效果。     

基于变论域模糊PID的纸浆浓度控制系统研究

针对传统模糊PID控制器因变量论域、比例因子、量化因子等参数设置固定不能实现纸浆浓度精确控制的问题,本课题提出将变论域思想与模糊PID控制相结合的变论域模糊PID控制算法。首先在模糊控制器中引入论域伸缩因子使模糊控制器输入输出变量的论域范围随纸浆浓度误差及误差变化率进行伸缩调整,以提高模糊控制器的控制精度;然后利用变论域模糊控制器对PID的3个参数进行调整,实现PID控制器的实时在线整定。仿真结果表明,变论域模糊PID控制算法可以有效地克服纸浆浓度控制过程存在的时变性、多干扰、时滞性缺点,能够实现纸浆浓度控制的稳定性和精确性。现场实际应用表明,应用变论域模糊PID控制算法的控制系统可将上浆浓度误差控制由±0. 3%降为±0. 025%以内。     

温度控制系统模糊PID算法的仿真研究

为保证温度控制系统的稳定性,把模糊控制和常规PID控制结合起来,提出了模糊PID控制器。首先建立了温度控制系统的数学模型,确定了系统的输入输出量,建立模糊控制规则,进行模糊推理。利用Matlab仿真,结果表明模糊PID控制器与常规PID的控制结果相比,不仅提高了控制系统的自适应能力和鲁棒性,而且改善了系统的动态性能与静态性能,能使非线性、大滞后的特殊系统达到良好的控制效果。     

基于模糊串级控制的黑液浓度控制系统设计

造纸碱回收过程中黑液浓度是典型的非线性、时变、大时滞、大惯性对象,针对这些问题探讨了模糊控制系统在黑液浓度控制中的应用,提出了基于模糊自校正PID的串级控制方案。利用模糊控制不依赖被控对象的数学模型,该控制系统将串级控制和模糊控制优势相结合,实时调整PID控制器参数。仿真结果表明,该控制策略比常规黑液浓度串级控制具有更强的自适应能力和良好的控制品质;实际应用案例表明,黑液浓度模糊串级控制可有效控制黑液浓度。     

循环流化床锅炉床温先进控制策略研究

针对循环流化床锅炉燃烧系统的非线性、时滞和动态时变等特点,采用参数自调整模糊控制策略对床温控制对象进行控制。仿真结果表明,与传统PID控制相比,自调整模糊控制明显地改善了控制系统的动态性能。     

模糊温度控制器的设计与Matlab仿真

针对温度控制系统的时变、滞后等非线性特性及控制比较复杂的问题,提出了一种模糊控制方案以改善系统的控制性能.该方案采用mamdani推理型模糊控制器代替传统的PID控制器,依据模糊控制规则由SCR移相调控晶闸管控制电阻炉电热功率,实现对温度的控制.Matlab仿真结果表明,模糊控制的引入有效地克服了系统的扰动,改善了控制性能,提高了控制质量.     

模糊PID控制在地板导热规律分析仪中的应用

针对地板导热规律分析仪温度控制系统的大滞后的特性,给出了一种基于模糊PID算法的温度控制方案,同时介绍了控制器原理.实际运行表明,控制系统充分利用了模糊控制和PID的优点,具有良好的控制效果.     

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。     

纸浆浓度控制系统的设计

介绍了应用自整定PID控制的纸浆浓度控制系统的设计。首先建立纸前沿浓度控制的数字模型，包括干扰和参数变化的分析，在此基础上进行了自整定PID控制器的设计。通过固定参数PID控制器和自整定PID控制器实际运行效果的比较，表明设计的自整定PID控制器具有很高的性能。实际运行结果表明，系统可以实现初次应用时控制参数自整定和过程参数变化情况下控制参数自整定，保证系统一直在最优状态运行。     

基于免疫-单神经元PID算法的纸浆浓度控制

针对单神经元PID算法中的增益K不能自调整引起的动态响应慢的问题,提出了一种将免疫算法与单神经元PID算法相结合的控制算法——免疫-单神元PID算法。依据T细胞免疫机理调节单神经元PID算法中的增益K,使增益K获得自调整功能,以改善单神经元PID算法的动态性能,提高其学习速度。仿真结果表明,该算法可克服纸浆浓度控制过程中存在的多干扰性、时变性、非线性等缺点,能够满足纸浆浓度控制的稳定性、快速性要求。与单神经元PID算法相比,该算法响应速度具有明显的优越性,并具备了单神经元PID算法本身较强的抗干扰能力以及自学习自适应的能力。“THJSK-1”平台上的实时控制也验证了免疫-单神经元PID算法的可行性。     

基于单神经元PSD的纸浆浓度控制算法研究

稳定的纸浆浓度是保证纸张质量的重要因素,但是纸浆浓度本身又处于长期不可预测的波动中。针对常规方法无法解决纸浆浓度模型的不确定、大时滞、时变性等特点带来的控制问题,提出了一种单神经元PSD的控制算法。利用增益自调整中的PSD算法改善单神经元响应慢的特性,使其增益具有自调整功能,设计出一种不依赖模型、实时性好的快速自适应控制算法。在Simulink中,调用s函数进行仿真,结果表明,与单神经元控制算法以及常规PID算法相比,改进的PSD控制算法响应速度快,并有较强的抗干扰性和自适应性。THJSK-1平台中的控制研究也表明该算法具有可行性。     

纸浆浓度的神经网络PID控制

针对造纸过程中纸浆浓度控制的特点，通过BP神经网络与PID相结合，组成神经网络控制器，用于纸浆浓度控制。利用神经网络自学习、自适应的功能，根据实际工况在线实时调整PID参数，使纸浆浓度的控制处于一种最优状态，达到较好的控制品质。     

论B／M微机控制系统中的纸浆浓度自动控制

本文在分析Ｂ／Ｍ微机控制系统中纸浆浓度自动控制的原理、结构、功能的基础上，结合几年实际运行的情况，讨论了纸浆微机控制系统的性能，作用及经济效益等方面的优点。     

基于模糊神经网络PID控制的粉体包装计量控制系统

针对粉体包装计量控制系统由于传感器、螺杆的旋转惯性、零点漂移,下料冲击力等因素的影响而造成的系统延迟、非线性等问题,提出一种基于模糊神经网络PID控制粉体包装计量控制系统。利用模糊神经网络良好的动态控制特性和自学习能力来调整PID控制比例、积分、微分3个调整参数。借助MATLAB simulink仿真软件进行系统的模拟仿真。结果表明,该模糊神经网络PID控制系统稳定时间能缩短约45%,超调量约减少16%。由此可得模糊神经网络PID控制系统优于传统的PID控制系统。     

双旋式浓度传感器在造纸工业中的应用

在造纸工业中,浓度传感器是纸浆浓度控制及计量必不可少的仪器.双旋式浓度传感器受浆料流速的影响很小,测量范围宽、精度高,适应能力强.将ST-200控制器与双旋式浓度传感器、电动执行机构组成的浓度调节系统,对纸浆的浓度实现了自动控制和调节,提高了生产效率.     

纸浆浓度多段控制协调工作的研究

从提高多段控制回路的协调性人手，以某一具体控制系统为例，详细分析了回路之间的相互关系，并在此基础上提出了新的控制系统模型。结合实际生产工艺，编程实现了多段控制回路的协调运行。实践证明，多个控制回路的协调工作提高了整个浓度控制系统的控制精度、响应速度、抗干扰能力和鲁棒性能。