新型智能数字PID控制器及其应用

针对BP神经网络-PID控制器盲目选取PID参数初值容易陷入局部最小和给定值大幅变化引起系统性能变坏等问题,提出了一种新型智能数字PID控制器,用积分分离型数字PID取代BP神经网络-PID控制器的传统数字PID,抑制超调,改善系统性能;用继电器自整定法确定PID参数的初值,防止神经网络的局部极小问题。对时变和非时变非线性被控对象,分别用Marlab对新型智能数字PID和传统数字PID的控制效果进行了仿真。结果表明,新型智能数字PID控制器具有更好的控制效果和更好的鲁捧性。将该控制器用于某冶炼厂铅板生产中的铅液温度（坩锅温度）的控制,获得了满意的控制效果。     

免疫PID控制器在汽温控制系统中的应用研究

免疫系统对于各种抗原的适度免疫响应是维持生物体内环境稳定的关键，这主要靠T细胞的调节作用，T细胞在不同的免疫阶段具有促进和抑制两种作用，能保证免疫系统获得较快的响应速度和足够的稳定性，通过免疫系统与控制系统的类比，借鉴免疫应调节机理，该文提出了免疫PID控制器，并讨论了免疫PID控制器与传统PID的结合方式及其免疫参数在调节过程中的作用。对过热汽温系统进行了仿真研究，结果表明当工况变化和存在扰动时免疫PID控制器也能获得满意的效果。     

神经网络PID控制器在交流矢量控制系统中的应用

介绍了一种基于BP神经网络的PID控制器的设计方法，仿真实验结果表明该系统既保证了系统的稳态精度，又保证了系统的快速响应和鲁棒性。     

专家PID控制在主汽温控制系统中的应用

火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大迟延和时变等特性 ,其控制水平的高低直接影响到锅炉的热效率和过热器管道、汽轮机等设备的安全运行 ,将主汽温串级广义被控对象拟合为一阶加纯滞后模型结构后采用将专家控制原理与常规PID控制相结合构成专家PID控制策略。仿真研究表明 ,该方法的控制效果优于常规的PID控制 ,能适应对象参数的变化并表现出良好的控制品质 ,具有较强的鲁棒性和自适应能力     

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。     

基于神经网络的PID控制器在电厂热工过程中的应用研究

对近年来智能控制中的几种典型的神经网络PID控制器的主要成果及其应用进行了总结,并探讨了神经网络和其它智能控制算法与常规PID控制结合的研究方向,最后对基于神经网络的PID控制器在电厂热工控制过程中的应用提出了展望。     

单神经元控制器及其在过热汽温控制中的应用

把神经元的学习特性和常规的PID控制算法结合起来,设计了单神经元控制器。将其应用于过热汽温控制系统,并对采用这种神经元控制的时性问题进行了说明。通过仿真试验表明,基于该单神经元的过热汽温能控制系统具有良好的控制品质。     

电厂主汽温串级控制系统的PID控制器算法改进

针对火电厂主汽温控制系统常规固定参数PID串级控制性能欠佳的问题,提出一种改进算法整定PID参数。先用RBF网络在线辨识温度采样离散信息,得到控制器所需的Jacobian信息,然后用Levenberg-Marquardt算法代替传统的梯度法整定PID参数,得到改进的PID算法。通过对电厂主汽温串级系统仿真分析,验证了算法的快速性、抗扰性、鲁棒性。     

模糊RBF自整定PID控制器在过热汽温控制中应用

过热汽温控制是电厂锅炉控制系统的一个重要环节。针对电厂过热汽温对象具有较大的惯性、时滞、非线性和动态特性随运行工况变化的特点,提出一种模糊径向基函数(RBF)神经网络的自整定PID控制器应用于过热汽温控制中,它结合了传统PID及神经网络和模糊控制的优点,可在线调整得到一组最优的PID控制参数。介绍了所提控制器在超临界机组过热汽温控制中的应用。对负荷为100%、88%、62%、44%的仿真结果表明,所提控制器能获得满意结果,优于PID控制器。     

基于RBF神经网络整定的PID控制器在汽温控制中的应用

通过将RBF神经网络和常规PID控制器结合，提出了一种新的火电厂超临界机组过热汽温控制方案。将这种方法应用于主汽温控制，可以有效克服过热汽温对象的大滞后和大惯性，并能够克服对象在运行中参数变化的影响，获得良好的控制品质。仿真试验表明：所设计的系统在控制品质、鲁棒性方面明显优于常规PID控制系统。     

基于RBF神经网络整定的PID控制器在汽温控制中的应用

通过将RBF神经网络和常规PID控制器结合,提出了一种新的火电厂超临界机组过热汽温控制方案。将这种方法应用于主汽温控制,可以有效克服过热汽温对象的大滞后和大惯性,并能够克服对象在运行中参数变化的影响,获得良好的控制品质。仿真试验表明：所设计的系统在控制品质、鲁棒性方面明显优于常规PID控制系统。     

水轮机智能PID调节

本提出了一种基于神经网络实现智能ＰＩＤ控制策略，该策略不需要被控对象的精确模型，以经典的ＰＩＤ为基础，用神经网络实现，在给定评价函数不进行自学习。将其应用于单机运行的水轮机组频率扰动和负荷扰动仿真试验中，结果表明该策略对于被控系统的严重非线性有很好的适应性和鲁棒性。     

智能PID控制器及其在锅炉过热汽温自适应控制中的仿真研究

提出了一种新型智能PID控制器，并在电厂主汽温串级控制系统中进行仿真研究。智能PID控制器由模糊PD控制器和自调节积分环节并联组成，其特点是：模糊控制器的规则库由自适应神经元在线调节，积分器的增益由模糊推理机在线整定。因而该控制系统是无模型控制系统，无须被控对象的精确数学模型，系统可以实现参数的自整定，具有很强的自学习能力。对某超临界600MW直流锅炉主汽温控制的仿真结果表明，这种控制器可以实现多个工况点的控制，具有很强的自适应能力，并且在大范围的负荷变化和时变控制系统中仍具有稳定的控制效果、较强的鲁棒性和较好的抗扰动性能。     

非线性PID控制器应用于主汽温控制的研究

针对传统线性PID控制器中因参数固定导致的控制品质下降的问题,分析了控制器参数与对象误差的理想变化关系,给出控制器参数随误差变化的非线性函数,构建非线性PID控制器,并利用Simulink中的NCD模块进行参数整定。利用非线性PID控制器对某电厂主汽温控制系统的仿真结果表明,非线性PID较常规PID具有更好的控制品质和鲁棒性。     

基于FP0型PLC的温度智能控制系统

设计了一种以松下FP0型PLC为核心的电阻炉温度数据采集控制系统,采用了常规PID控制和智能PID控制相结合的方法提高控制精度,给出了相应的硬、软件设计.     

智能PID控制综述

对于时变对象，非线性系统，传统的PID控制显得无能为力。而融合了先进智能控制和传统PID构成的智能PID控制器具有良好的特性。本文介绍了几种常见的智能PID控制器，包括模糊PID，神经网络P1D，专家PID控制，遗传算法的PID控制和智能PID自学习控制等。     

BP神经网络PID控制器在热油锅炉温控中的应用

介绍了基于BP神经网络PID控制算法,结合多模态控制理论,提出将BP神经网络PID控制器应用于热油锅炉温控中,并将其与普通PID控制进行比较。结果表明,该方法具有超调量小、过渡时间短、鲁棒性好等特点,弥补了常规PID在锅炉控温中参数难以整定等缺点。将此控制策略应用于热油锅炉温控中,构建了锅炉的自控系统,使锅炉处于最佳的燃烧状态,保证锅炉的安全经济运行。     

基于模式识别的数字伺服系统智能PID控制

文章主要讨论了基于系统动态特征进行模式识别的智能控制的基本方法，对数字伺服系统给出了基于模式识别智能控制的实际算法，并在实际系统上进行了调试，并给出了实际的调试结果。