发动机测试台循环水温度智能混合控制

介绍了发动机测试台循环水温度控制对象的建模,针对大滞后强耦合的特点,构造了一种新型的智能混合控制器,在近似解耦的基础上,利用专家控制思想,将Fuzzy和PID两种控制算法相结合,根据温度误差和误差变化率实现选择控制,避免了过大的超调量,减小了静态误差,提高了系统稳定性;经实际使用表明,达到了发动机的测试需求.     

基于DSP恒温水浴温度复合智能控制方法

针对恒温水浴高精度温度控制要求,将基本模糊控制与仿人智能控制有机融合,并结合DSP的PWM控制,提出了一种恒温水浴温度的复合智能控制方法;当目标温度与水浴实际温度误差大时,系统采用模糊控制以减少温度超调和上升时间,当目标温度与水浴实际温度误差小于模糊控制的静态误差,系统采用仿人智能控制以减少温度控制的系统误差;将这种采用复合智能温度控制方法的恒温水浴应用于重力式毛细管粘度仪,实验表明,恒温水浴的超调量小,稳态误差≤0.05℃,优于粘度测量的国家标准。     

列管式热交换器的特征模型控制

列管式热交换器具有时滞和大惯性的特点,其出口温度会受到冷热流体流量和入口温度等的干扰,一般的PID控制系统的超调量大,过渡时间长,动态特性较差;本文通过研究热交换器的过程特性,建立对象特征模型,利用在线辨识构建自适应控制律,实时更新控制器参数,使用西门子SIMATIC PCS7对热交换器对象进行出料口的温度控制。结果表明,用该方法建立的热交换器控制系统能够很好地克服对象存在的各种扰动,缩短了过渡过程时间,具有良好的动态性能。     

基于模型参考自适应PID的高压釜温度控制

通过对某厂生产复合玻璃关键步骤“合片抽真空”的研究,发现在此过程中应用的温度控制方法简单,控制效果不理想,会产生超调、震荡等现象;为了解决在温度控制过程中出现的这些现象,提出了一种基于模型参考自适应PID的高压釜温度控制方式;首先,通过实验对高压釜釜内温度进行温度建模;然后,以此温度模型为理论依据,通过模型参考自适应控制方式对PID参数进行在线调整,即利用了PID控制使用方便、原理简单的特点,又弥补PID参数不能在线整定的缺点;通过仿真实验证明,该控制方案能够有效减少超调量,改善动态特性。     

基于S7-1200的柔性表面加热温度控制系统设计

温度是工业控制中的关键变量。针对传统温度控制器调节控制精度低、超调量大的缺点，设计了一套以西门子S7-1200可编程逻辑控制器(PLC)为核心的比例积分微分(PID)的温度控制系统。基于S7-1200的温度控制系统不仅利用了PLC抗干扰能力强、方便可靠、适用性强的优点，而且借助于人机接口(HMI)组态软件所具有的强大的开放性和出色的设备操作状态实时信息显示的优点，可实现温度检测和闭环控制功能，使柔性表面加热系统在加热过程中的温度控制稳定、温度调节响应速度快、超调量小。采用PLC的温度控制系统，为有高温、低温或是防冷凝冻结要求的温度控制，特别是为多通道复杂管线的温度控制提供了全新的系统解决方案和思路。这可进一步拓展柔性表面加热系统在多通道温度控制领域的应用，从而实现温度控制的集约、高效，达到节能降耗的目的。     

基于复合模糊控制的血液透析机温度控制系统

根据血液透析机温度控制系统具有大惯性、滞后性的特点,提出了一种基于模糊控制和PID控制相结合的方案,在大误差时采用模糊控制加快系统响应,小误差时采用PID控制减少超调量和提高控制精度。通过调节PWM的占空比控制固态继电器的开关时间,实现对透析液温度的控制。实验结果证明该方法具有超调量小、控制精度高、响应速度较快的特点,满足血液透析机的恒温要求。     

基于模糊PID参数自整定的细胞培养箱温度控制算法

针对细胞培养箱温度控制具有非线性、时滞性、易受干扰且难以建立精确的数学模型的特点,传统的PID控制方法对于快速维持系统箱内温度稳定存在一定的局限性。提出了以温度误差和误差变化率为控制输入,培养箱内温度为控制量的模糊PID参数自整定的温度控制算法,实现了对PID参数的实时在线修正。实验表明,该模糊PID参数自整定温度控制算法,温度从26℃上升到目标温度37℃,建立稳态的时间为2890s,温度超调极小。系统温度控制精度为±0.05℃,并在相同型号的细胞培养箱上同样得到验证。在控制稳定性方面获得了比传统PID控制更好的控温效果,稳定快,极小超调,温度控制精度高,能满足细胞培养箱温度控制的要求。     

基于遗传算法的啤酒发酵温度优化控制

在分析啤酒发酵工艺流程及控制要求的基础上,针对发酵过程中温度控制的系统特性,提出了一套完整的温度优化控制方案。在过程控制系统中,引入遗传算法对PID参数进行优化。在迭代计算中采取最优保留策略,保证个体最终收敛于全局最优;为实现理想的温度控制效果,在误差绝对值时间积分型目标函数中设置了控制量的平方项和超调惩罚项。实验结果表明:系统响应快速,温度超调比单纯的PID控制算法显著减少,动、静态特性较为理想。     

无缝钢管中频电磁感应加热炉的控制系统设计

针对用于钻杆生产热处理的电磁感应加热炉,改造了原来的通断控制,考虑到生产过程中严格限制温度的超调量,采用限定范围的PI控制方法实现温度控制,将控温精度从原来的±30℃提高到±1℃,同时限制了温度的超调,提高了加热效率.     

等离子体催化剂活化装置温度控制系统的设计

针对等离子体催化剂活化装置中温度环境对催化剂性能的影响,提出并实现了基于DSP的温度控制系统设计方案。该系统采用TMS320F2812为控制器,完成了温度控制系统PID算法设计,并进行了测试。上位机通过串口通信数据,运用Matlab对其进行了分析。实验结果表明,该温度控制系统能稳定运行,具有反应速度快、超调小、无静差、温度控制平稳、精度高等优点。对于温度控制精度要求较高的应用场合,采用DSP和PID算法具有较高的灵活性和可靠性。     

发动机燃油系统部件温度耐久试验测试系统设计

根据航空发动机适航规定33.91条要求,发动机燃油系统部件需要开展高低温耐久试验。针对温度耐久试验系统设计开发了相应的测试系统。系统采用工控机和PLC作为核心控制,传感器将检测到的数据传到PLC,实现试验设备运行控制功能。上位机试验监视软件采用力控组态软件进行设计,对接收到的试验数据进行存储、显示和数据处理。针对温度控制延时的难点,采用了模糊PID算法实现了较好的控制效果。实际应用结果表明,该系统架构合理、使用方便、可靠性高,能够满足燃油系统部件温度耐久试验的要求。     

基于启发式动态规划的固体氧化物燃料电池优化控制研究

固体氧化物燃料电池(SOFC)系统是一个非线性系统,现存的建模方法和优化控制算法很难对其进行精确的建模及优化控制;针对此问题,采用基于数据的建模方法,对固体氧化物燃料电池系统进行BP神经网络建模,然后在此基础上,首次采用启发式动态规划(HDP)算法对固体氧化物燃料电池系统中的各种气体分压、输出电压以及温度进行优化控制;Matlab仿真结果表明,基于BP神经网络的HDP优化算法具有收敛速度快、鲁棒性强、控制精度高等优点,并使固体氧化物燃料电池系统在负载变化时很快稳定输出电压,实现了优化控制,减少能耗。     

PEM燃料电池加湿器温度的专家PID控制

质子交换膜(PEM)燃料电池是一种清洁高效的新型能源。PEM燃料电池的湿度对燃料电池的工作性能和使用寿命有着重要的影响。当输出负载变化时,如何采取适当的控制策略控制加湿器出口气体的湿度是燃料电池技术中的一个难题。加湿器出口气体的湿度主要受加湿器温度的影响。然而加湿器的温度系统是一个大时滞非线性系统,采用常规的PID控制无法实现有效的控制。本文基于专家PID控制策略来控制加湿器的温度。仿真和实验结果表明,该算法可以得到良好的控制效果。     

A review on control system architecture of a SI engine management system

Engine management systems (EMS) has become an essential component of a spark ignition (SI) engine in order to achieve high performance; low fuel consumption and low exhaust emissions. An engine management system (EMS) is a mixed-signal embedded system interacting with the engine through number of sensors and actuators. In addition, it includes an engine control algorithm in the control unit. The control strategies in EMS are intended for air-to-fuel ratio control, ignition control, electronic throttle control, idle speed control, etc. Hence, the control system architecture of an EMS consists of many sub-control modules in its structural design to provide an effective output from the engine. Superior output from the engine is attained by the effective design and implementation of the control system in EMS. The design of an engine control system is a very challenging task because of the complexity of the functions involved. This paper consolidates an overview of the vital developments within the SI engine control system strategies and reviews about some of the basic control modules in the engine management system.     

基于网络学习控制的燃料电池测试系统研究及应用

氢-氧燃料电池测试系统对温度、压力、流量、湿度等系统控制参数的控制精度、稳定性和鲁棒性的要求很高,而温度、湿度、流量等参数具有滞后、非线性且相互耦合的特性,因而单独对其进行控制是很难的.为了提高燃料电池的性能,提出了一种基于网络学习的控制策略:对温度、流量基本的控制由其自身的控制器完成,系统参数的优化,协调控制由网络学习单元完成,同时网络学习单元根据现场运行的实际情况实时优化和自适应调节本地控制器参数.同时,在网络学习单元建立了一个网络服务器,能够让用户在远程进行燃料电池测试试验,并可浏览相关的信息,真正实现了"管控一体化"和打破了"自动化孤岛"的现象.此外,对燃料电池进行了阻抗分析,为燃料电池的设计提供了依据.现场运行表明,本测试系统具有良好的稳定性和鲁棒性,能够对燃料电池进行有效的测试及分析.     

CAN总线的汽车行驶监测系统及应用

介绍了汽车主要参数：汽车行驶里程、发动机转速、水温以及燃油等参数的测量原理,CAN总线通信原理以及各种汽车硬件模块设计。系统把各参数的测量数字化,有利于与汽车其他的电子集中控制系统进行数据交换,有利于汽车集中控制系统的发展和实现。最后,将微控制器P87C591与CAN总线相结合实现了基于CAN总线的汽车仪表系统。     

双转子涡喷发动机气动性能优化控制研究

航空发动机的控制规律作用巨大,它决定了发动机能否获得设定的稳态工作下性能指标,同时保证工作过程中的压气机和涡轮的气动稳定性;双转子涡喷发动机气动性能优化控制的目的就是有效地挖掘发动机的使用潜力;研究方法采用部件特性法对发动机进行稳态建模,并针对某双转子涡喷发动机的稳态模型进行三种不同稳态控制规律下的仿真,得到发动机性能参数的不同变化趋势,并对其进行了详细的分析;结果表明:保持低压转子转速不变的情况下,随着压气机进口总温的增加,高压转子转速上升,涡轮前温度升高,发动机推力增加;保持涡轮前温度不变的情况下,随着压气机进口总温的升高,低压压气机气动负荷变重,低压转子转速降低;高压转子转速也下降,但是下降幅度很小;燃油流量增加;保持高压转子转速不变的情况下,随着压气机进口总温的升高,燃油流量有一定的增加,低压转子转速有所降低;推力受多重因素的影响,推力值变化趋势较为复杂。     

Neural network model-based automotive engine air/fuel ratio control and robustness evaluation

Automotive engines are multivariable system with severe non-linear dynamics, and their modelling and control are challenging tasks for control engineers. Current control of engine used look-up table combined with proportional and integral (PI) control and is not robust to system uncertainty and time varying effects. In this paper the model predictive control strategy is applied to engine air/fuel ratio control using neural network model. The neural network model uses information from multivariables and considers engine dynamics to do multi-step ahead prediction. The model is adapted in on-line mode to cope with system uncertainty and time varying effects. Thus, the control performance is more accurate and robust compared with non-adaptive model based methods. To speed up algorithm calculation, different optimisation algorithms are investigated and performance compared. Finally, the developed method is evaluated on a well-known engine benchmark, a simulated mean value engine model (MVEM). The simulation results demonstrate the effectiveness of the developed method.     

Adaptive internal model control with application to fueling control

This paper presents an adaptive internal model controller for stable but not necessarily minimum-phase SISO plants and its application to the air/fuel ratio control system of a spark-ignited engine. The internal model of the controller is formulated in an output-error structure that can be adapted by using standard adaptive laws. The method is applied to an air/fuel ratio control system with a reduced-order internal model and unknown sensor dynamics. Experiments on an engine test bench demonstrate the capability of the adaptive controller to recover the performance and robustness properties of the control system in the case of an aged oxygen sensor.     

基于变论域模糊增量理论的质子交换膜燃料电池温度控制

质子交换膜燃料电池(PEMFC)内部的电化学反应过程直接表现为温度的变化,所以有效的温度控制是保证燃料电池可靠性和耐久性的关键.本文将模糊增量控制用于PEMFC热管理系统中,将PEMFC的温度和电堆出入口温度差保持在设定值.首先,建立PEMFC热管理系统的动态模型,包括PEMFC电堆模型和辅助散热设备模型.然后,基于建立的系统模型,设计了一种变论域的模糊增量控制器.该控制器通过伸缩因子来动态调节模糊控制器中的量化因子和比例因子,实现对模糊论域的调节,从而提高控制的灵敏性和精确度.最后,将该温度控制方法用于10 kW燃料电池系统中,实验结果表明变论域模糊增量控制器相比于其他模糊控制方法,不仅具有更快的动态响应速度,还具有更强的鲁棒性和更高的控制精度.