基于FFRLS辨识优化橡胶挤出机Smith-模糊PID温度控制系统

为了精准辨识橡胶挤出机Smith-模糊PID温度控制系统中的Smith预估模型,更好地实现温控系统滞后补偿控制,借助MATLAB软件搭建Smith-模糊PID温度控制系统,为避免产生“数据饱和”的现象,采用带遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)辨识算法对Smith预估器的新、老数据给出不同的辨识信度进行辨识,并将FFRLS辨识优化前后的系统控制效果进行对比。实验结果表明：在不同程度干扰作用下,FFRLS辨识后的Smith预估控制器具有更好的延迟矫正能力与参数变化辨识能力;采用FFRLS辨识的橡胶挤出机Smith-模糊PID温控系统鲁棒性更强,可以在一定程度上提升温控系统的控制精度。     

高温氢气环境蠕变持久试验装置的试样均温性控制

试验过程中,试样有效段的温度均匀性(即均温性)直接影响测试结果的可信性与精度. 为此,从装置的热结构和温控策略两个方面入手以保证试验过程中试样有效段的均温性. 通过分析原有热结构热场分布找出试样上段温度过高的原因,在密封钟罩顶端增加水冷结构以带走聚集热量;提出Fuzzy-PID混合控制策略,采用Fuzzy控制调整上、下段加热电阻丝输入功率上限,再结合传统PID控制实现加热过程中输入功率的智能控制. 结果表明,相对原有热结构及传统PID温控策略新结构,Fuzzy-PID温控策略有效的提高了试样有效段均温性,将其上、下段温差控制在±1℃以内,满足蠕变持久测试需求.     

基于模糊免疫PID控制的AGC控制系统

针对变截面板簧轧机厚度自动控制系统这一类非线性、时变的复杂系统,利用模糊算法的强鲁棒性以及根据人类免疫系统而设计的免疫算法,提出了模糊免疫PID控制方法.这种控制方法不需要建立控制对象精确的数学模型,是一种具有鲁棒性强、实时性强的智能控制策略.仿真实验证明:在模糊免疫PID控制器的控制下的AGC系统具有了高响应速度,超调量小,抗干扰能力强的响应特性.     

热处理炉加热温度控制系统的PID控制的粒子群优化

由于热处理炉温控制滞后的工艺问题,本文探讨了粒子群算法在其温控系统中的应用,给出了这一算法预估补偿器闭环函数φ(s),应用整定方法初始化三个参数[Kp,Ki,Kd]后,在Matlab中采用simulink的仿真工具实现PID得到响应曲线.结果表明:性能指标有了明显改进,系统的超调量有了明显进步,稳定时间也相对降低,有效地改善了控制品质,体现了粒子群算法的优越性.上述结果对于加热炉温度控制系统的进一步改进具有一定的意义.     

轨迹已知类伺服系统运动控制的工程实现

针对轨迹已知类伺服系统的运动控制的特点,提出了一种PFC-PID串级透明控制的工程实现,通过内环PID控制来提高抗干扰性,内环作为外环PFC控制的广义对象,外环采用预测函数控制来获得良好的跟踪性能和强鲁棒性.分析了预测函数控制在具有参数饱和限制环节的伺服系统中的实施算法.并通过仿真比较该算法与PID前馈控制的效果,验证其具有良好的跟踪性能、鲁棒性和抗干扰能力.     

金刚石压机冷却水温控系统的设计

针对当前金刚石压机冷却水温控系统使用传统PID算法控制精度低、温度波动大的问题,提出一种将改进鲸鱼算法与神经网络PID控制算法相结合的控制方法,实现PID参数的自适应调整。同时以GD32单片机为核心、步进电机为执行机构,设计循环冷却水温控系统硬件控制器来控制流量调节阀的开度,实现温度控制。仿真和实验结果表明：与传统PID算法相比,使用该温控系统进行温度控制时,超调量更小,控制精度更高,控制效果有很大提升。     

基于混合粒子群算法优化橡胶挤出机Smith-模糊PID温度控制系统北大核心

为提高橡胶挤出机Smith-模糊PID温度控制系统的控制精度,更好地实现智能整定参数与橡胶挤出机温度最优控制,采用混合粒子群(HPSO)算法优化Smith-模糊PID控制系统,完成对温度控制系统PID参数基准值的自动寻优。借助MATLAB软件辨识挤出机温控系统数学模型,搭建Smith-模糊PID温度控制系统。为避免粒子群(PSO)算法陷入局部最优,在PSO算法的基础上将社会因子分解为局部社会因子和全局社会因子,设计出HPSO算法对PID参数进行寻优;将HPSO算法优化系统前后的控制效果进行对比。结果表明:采用HPSO算法优化Smith-模糊PID温度控制系统的控制精度更高、抗干扰性能更强,温度控制精度在±(1~1.5)℃以内,并且接近±1℃,完全满足橡胶挤出生产过程中对料筒温度控制的指标要求,可以在一定程度上提升温控系统的控制精度以及挤出机械的智能化水平。     

MPCVD设备样品台温控系统的设计

由于传统MPCVD设备样品台温度控制需要使用手动调节样品台距等离子源的距离,且调节精度差,为此设计一种样品台温控系统,同时设计了样品台温控系统硬件控制器。该控制器以STM32F407单片机为核心,步进电机、丝杠、金属波纹管为执行机构,通过控制样品台在腔体内距等离子源的距离,实现温度控制。并提出一种将改进鲸鱼算法(WOA)与神经网络PID控制算法结合的控制方法,实现PID参数的自适应调整。仿真和实验结果表明：相对于传统PID算法,使用该温控系统进行温度控制时,超调量更小,控制精度更高,控制效果有很大提升。     

基于LabView的热处理温度PID控制系统设计

通过对热处理温度控制系统进行再设计,基于虚拟仪器LabView,实现了对热处理设备内温度的数据采集与自动控制.利用LabView程序对热处理温控系统的温度采样信号作信号处理与分析后,利用数据采集卡的相关数字端口将分析处理的信号输出到热处理温控系统的温控电路,然后利用PID算法以实现对热处理温度控制系统的自动调节.     

塑胶工件硫化过程的强鲁棒智能控制策略研究

针对不确定性导致的塑胶工件硫化过程难于实施数学建模精准控制,探讨了一种强鲁棒智能控制策略.剖析了胶塑工件的硫化效应影响因素,总结了塑胶工件硫化过程的控制论特性,研究了与硫化过程相匹配的强鲁棒控制策略,并构造了一种基于仿人智能的强鲁棒控制算法.以典型二阶滞后硫化等效模型为例,基于Matlab软件平台的仿真对比研究,验证了研究控制j策略的强鲁棒性能.仿真结果表明:提出的控制策略可对塑胶工件硫化过程实施优化控制,所构造的智能控制算法是合理、可行与有效的.