基于自整定模糊PID算法的浓缩工艺温度控制研究

针对药浓缩工艺的温度变化过程,以蒸发室内温度为被控对象,建立温度控制数学模型.在模糊自整定控制算法基础上,引入了专家系统,提出一种专家自整定模糊PID控制算法,通过对调节阀的控制,实现对温度参数的精确控制.分别对常规PID算法、模糊控制PID算法、以及加入专家系统的智能模糊PID控制算法进行仿真分析和实验比对.实验结果表明,提出的自整定模糊PID控制算法,较常规PID控制算法,具有稳定性高、响应快、超调量小的特点.     

电阻炉温度随动控制系统设计及应用

针对电阻炉温度随动控制精度问题,开发了基于西门子S7-200 PLC的电阻炉温度随动控制系统,编制了PID定值温控程序和温度分段设定值随动程序,通过触摸屏操作界面,可方便地设定温升曲线,并实时显示实际温度趋势数据。经实际运行测试,PID温控算法控制效果良好,各项控制指标满足现场工艺需求。     

辐射电磁干扰近场测试校准算法研究

对辐射干扰噪声产生的机理进行了较为全面的分析研究,设计了一种辐射电磁干扰的近场测试方案和辐射干扰源。并针对辐射电磁干扰近场测试精度低的问题,提出了一种基于方差分析的多项式拟合校准算法,以3m法暗室测试结果为校准算法的基准．并采用matlab进行了算法处理,对校准精度进行了实验验证,结果表明：经过校准算法处理,近场测试结...     

电瓷梭式窑PID专家系统的设计与实现

为改变梭式窑采用常规PID算法控制中无法适应动态步温升速率导致的温差大、气氛不均匀、耗能高以及合格率低等不良状况,研究并设计出一种基于专家PID算法的电瓷梭式窑自动控制系统。文中概述了电瓷梭式窑自动控制工艺模型与系统PID控制对象组成,描述了梭式窑PID专家系统控制方法并给出具体的专家推理控制规则,设计了专家PID算法控制系统硬件结构与软件模块组成,说明了本系统的实际开发与应用情况。实验结果表明:在梭式窑控制系统中专家PID算法比常规PID算法具备更好的调控品质以及较强的自学习、自适应能力。     

一种新型高精度温控方法研究

温度是影响电子设备性能的主要因素,对控温精度要求较高的器件的控温普遍采用数字PID算法作为控制策略,然而普通的PID控制控温精度普遍不高,且不能实现参数的自整定。提出一种基于虚拟仪器技术的数字PID算法高精度控温技术,开展了实验研究,并将PID控制与模糊控制相结合,实现对PID参数自整定,通过matlab进行了仿真。研究结果表明基于虚拟仪器技术的数字PID算法可以实现控温精度优于±0.02℃,模糊参数自整定PID算法较普通PID算法控温精度高,抗干扰能力强,超调小,过渡过程快,控制品质高,却能实现参数自整定,具有更好适应能力,为应用PID算法实现高精度控温提供了参考。     

基于半导体制冷器的激光器温度控制系统

采用NTC作为温度传感器进行温度采集,利用PWM脉宽调制技术及PID补偿算法实现温度调节,半导体制冷器作为控制终端控制激光器温度。经过实验测试,使激光器温度保持在19~21℃范围内。     

采用全阶状态观测器的IGBT模块结温预测

为解决控制器功率器件过温失效问题,需要对IGBT的PN结温度进行实时精确估计。设计全阶状态观测器对IGBT的结温进行实时估计,并综合考虑电、热参数的相互影响,采用闭环控制实现结温的估计修正;根据双脉冲测试原理搭建IGBT动态特性离线测试平台,研究导通电流、母线电压、结温对IGBT损耗的影响,采用线性插值法推导IGBT损耗的数学模型;根据热-电比拟理论建立热网络模型,搭建热阻测试平台获得温度与瞬态热阻变化曲线;基于IGBT热网络模型推导各温度节点的状态方程,针对开环估计方法估计精度差的问题,设计全阶状态观测器,利用观测器输出壳温和实测的壳温之间的误差对结温估计值进行实时修正。搭建基于Matlab\\Simulink的仿真平台,验证了IGBT结温估计的有效性和准确性;搭建结温预测实验平台,采用热敏参数法对结温状态观测器进行验证。仿真和实验结果表明,估计的结温能够很好地跟踪实际值,验证了提出方法的准确性。     

基于模糊遗传算法的PID自整定研究

针对复杂工业过程控制要求多样性、控制参数难调整的问题,提出了一种基于遗传算法与模糊理论相结合的PID自整定算法。在加热炉温度控制中,用该算法进行PID参数优化,实验表明,控制器的控制精度、温度变化平稳性等指标均得到了改善,能够较好地解决工业过程中控制参数优化的问题.     

基于灰色理论的风机变桨距驱动器故障预测

为了提高风力发电系统中的变桨距驱动器的可靠性,提出了以检测IGBT导通压降为基础,采用新息灰预测算法的变桨距驱动器故障预测方法.利用IGBT导通压降的历史数据建立GM（1,1）灰预测模型,对IGBT将来时刻的导通压降进行预测,一旦IGBT预测导通压降超过阈值,系统报警并收桨.采用等维新陈代谢算法,根据实际情况随时更新数据序列,以保证预测模型的新鲜度.提出自动变步长灰预测方法,并通过实验数据得出选取步长的经验公式.设计了IGBT导通压降检测电路,该电路抗干扰能力强、反应速度快,而且结构简单、可靠性好.实验结果表明,等维新陈代谢灰预测算法可有效预测出IGBT导通压降,提高了风机收桨的可靠性.     

改进型模糊自整定比例积分微分温度控制系统

针对传统比例积分微分(PID)控制系统在温度控制中存在超调量大、处理时间长,以及温度的非线性、时变性和滞后性等问题,提出一种改进型的模糊自整定比例积分微分控制系统控制电炉温度.首先利用传统的PID控制器算法,计算出当前系统的误差及误差变化,再根据模糊推理和变论域的在线参数调整原理,修正比例参数、微分参数、积分参数,最后将这些参数传输到PID调节器输出控制电炉温度.通过对电炉在500℃与1 000℃时的控制仿真实验,结果表明改进型的模糊自整定PID控制算法对电炉温度控制的稳定性、鲁棒性更好,减少了温度波动对温度控制系统的影响.     

基于遗传算法的温度PID智能控制系统设计

针对经典PID控制无法有效解决温度控制系统普遍存在的非线性和延迟性等问题,提出了基于遗传算法和智能PID的复合控制结构.采用单片机、铂电阻和TEC制冷器分别作为控制处理器、温度传感器和温控执行器来设计温度控制系统,构建了智能PID控制算法来动态调整控制过程中的PID三个参数,并利用遗传算法的快速搜索能力对控制参数进行优化.结果表明,该系统的温度控制范围为10~55℃,控制精度为±0.03℃,超调量小于15%,具有较好的工程应用前景.     

基于PID控制和遗传算法的半导体激光器温控系统

为了实现半导体激光器温度的精确控制,设计了将PID控制与遗传算法相结合的高精度温度控制系统.该系统使用热敏电阻与光电二极管进行测量和反馈半导体激光器的温度值,并用热电制冷器作为温控执行器,构成了双闭环控制系统,提出了利用遗传算法在线优化PID参数的方法,根据实时测量偏差、控制器输出和上升时间构建函数作为待优化的性能指标,从而动态调整控制器的参数.结果表明,系统能够实现高精度的温度稳定控制,稳定度达到0.027%,温度偏差为0.002℃,控制效果优于传统的PID控制,具有较好的应用价值.     

灰色预测PID模型的建筑构件耐火试验炉控制系统

为解决建筑构件耐火试验炉中的温度、压力控制对象的惯性大、滞后强与复杂非线性等问题,同时使得建筑构件耐火试验炉中火灾模拟具有较高的精确性和样品温度测量具有较高的可靠性,设计了一种基于灰色预测PID模型的控制系统.文中对耐火试验炉火灾温度控制曲线进行公式化的描述,重点阐述了灰色预测的GM（1,1）模型的算法内容与检验要求,结合PID算法的优点设计出自调节超前控制的灰色预测PID算法控制原理结构.完整地给出了系统的硬件结构模块组成与软件功能层次图.通过实际的试验炉运行本系统表明,基于灰色预测PID模型开发的系统控制精度能够达到95.5%,提高了火灾模拟的品质和试验数据的可靠性.     

多路自标校温度控制系统设计

多路温控系统面临对温度进行模数转换时保持一致性的挑战。设计了一种具有自标校功能的温度控制系统。采用两种温度传感器,以STM32F103作为主控MCU,设计对Pt100型温度传感器进行模数转换,使用I~2C协议直接读取ADT7420的温度数据。温度的自我标校使用PID脉宽调制方式进行,并通过串口通信与上位机进行原理性实验,实验结果表明该温控温度检测系统能够实现±0.2℃温度控制精度。     

基于遗传算法的广义预测PID控制及其在锅炉主汽温系统中的应用

针对超超临界机组的主汽温控制,提出了一种广义预测PID控制方法,该方法采用改进遗传算法对PID控制器参数进行在线优化.采用了一种基于广义预测控制性能指标的遗传算法寻优思路,建立了主、副回路PID参数优化模型;在选择、交叉和变异算子方面,初始种群设计方面和交叉、变异概率调整方面对遗传算法进行了改进.最后对广东潮州电厂某锅炉现场连续运行的历史数据进行了控制仿真,结果表明采用基于改进遗传算法的预测PID控制策略后,系统在动、静态特性和变负荷能力上均比常规串级系统效果更好.     

仿人智能PID控制算法及其应用

简介了气候模拟试验室微机测控系统的结构, 结合试验系统的特点,提出了一种大惯性、不确定对象的温度仿人智能ＰＩＤ 控制实现方案,并给出实际运行结果     

神经网络模糊PID技术在光伏系统MPPT控制器中的应用

针对传统光伏系统MPPT控制算法的局限性及无法自适应外部复杂情况等诸多问题,提出一类以神经网络、模糊控制器以及PID控制器组成的神经网络模糊PID控制器。利用光照幅度、环境温度等参数的离线训练后的权值作为整个三层前馈神经网络的优化参数;通过预测最大功率点与实际的工作电压进行比较,运用模糊推理对PID相关参数进行最佳调整。仿真结果表明：与传统PID控制器、模糊控制器相比,本系统能增强消除系统误差能力,稳态性能有了明显提高,同时可获得更高的控制精度。     

基于WINCC和PLC的预测PID控制仿真及实现

针对电阻加热水冷却实验室解耦控制装置系统的强耦合性,常规的PID不能得到很好的控制效果,介绍一种基于递推最小二乘法在线辨识系统模型的广义预测、PID串级控制．通过内环PID作用将一个慢性系统变成一个动态性能比较好的控制对象,再通过外环预测控制的优化功能,增强系统的适应能力和对耦合干扰的抗干扰性．通过MATLAB仿真,验证预测PID控制算法的可行性．针对仿真不能准确描述控制对象本身的情况,又通过WINCC脚本的预测控制编程与西门子PLC中的PID算法结合,实现预测PID的串级控制．试验结果表明,预测PID较PID控制对时变控制对象具有比较好的适应能力,对耦合系统的干扰具有优于常规PID的稳定性能．