基于PLC的环境模拟系统温度控制算法的研究与实现

针对环境模拟试验温度控制系统中被控对象存在的非线性、时滞等特点,本文采用区间限幅PID控制算法和模糊PID控制算法对传统控制方法进行了改进。首先为了解决模拟量三通粗调阀调节缓慢的缺点,建立了区间限幅PID控制算法的控制规则表,并将其在PLC中实现。其次提出用模糊PID控制算法来解决电加热器的非线性、大时滞性问题,并结合实际控制经验建立了模糊控制规则表,然后将模糊PID控制算法在PLC中进行实现。最后将限幅PID和模糊PID控制算法应用于某大型环境模拟试验控制系统,实验结果表明利用改进算法对温度控制具有良好的稳定性及精确度。     

基于变论域模糊PID的分解炉温度控制研究

分解炉温度控制系统具有非线性、时变、纯滞后的特点,针对传统PID控制及模糊.PID控制难以很好地满足控制要求,提出了一种变论域模糊自适应PID控制方法。利用变论域思想,设计了一种基于函数模型的伸缩因子控制器,动态地调整模糊控制器的量化因子和比例因子,提高了控制精度。在Matlab环境下分别对PID控制、模糊PID控制和变论域模糊PID控制方法进行了仿真对比,结果表明变论域模糊PID控制方法具有更好的动静态性能和自适应能力。     

基于群智能优化算法与MATLAB仿真的高温炉模糊PID温度控制系统设计

针对高炉燃烧器温度控制问题,提出一种PSO-模糊PID的温度控制方法。首先,对模糊PID控制方法进行了研究与探讨;然后,在模糊PID控制方法的基础上,引入粒子群优化算法对PID参数进行优化;最后通过对比实验验证提出方法的有效性与可行性。测试结果表明：粒子群优化算法能够对模糊PID控制系统进行优化,且经过粒子群优化算法优化后的模糊PID控制系统进入稳态所需的时间大大减少,超调幅度达到最低,且在整个控制过程中没有出现震荡情况。可知设计温度控制方法具有可行性和有效性,且响应速度快、稳定性高,能够实现提高温度控制系统自适应能力的目的,继而实现对高炉燃烧器温度进行调节与控制。     

模糊PID在热水锅炉温度控制系统中的应用

针对热水锅炉温度控制的特点，采用模糊PID控制策略。将SIMULINK与FUZZY TOOL BOX有机地结合设计模糊自整定PID控制器。系统的仿真结果表明该控制方法提高了对非线性、滞后系统的控制效果。经过在丹东燃煤热水锅炉供暖工程的实际运行，证明系统的控制效果良好。     

基于模糊微分先行PID算法的温度控制研究

在工业生产中,温度控制直接影响被控对象的生产效率和产品质量。针对目前温度控制中存在的非线性、大惯性、大滞后、难以建立精确的数学模型等特点,提出一种模糊微分先行PID控制算法,在微分先行PID控制器之前加上模糊控制器,对控制达到调节的效果,使得控制输出量的变化在受到干扰时较单纯的微分先行PID控制作用大。试验结果表明,该方法有效缩减了自整定时间,表现出更好的抗干扰能力和控制效果,具有广泛的实际应用价值。     

化工过程pH值的模糊免疫PID控制

针对化工过程pH值变化的非线性、时滞特点,提出一种模糊免疫PID控制方法;该方法依据生物免疫原理设计免疫反馈PID控制器,并使用模糊控制器来实现免疫反馈的非线性函数,然后优化控制器的参数,最后借助MATLAB工具进行仿真实验;PID控制器比例控制由公式5计算,其参数优化结果为K=4.5,η=2.0,Ki=0.009,Kd=6.0。仿真结果显示,模糊免疫PID控制效果优于自适应模糊PID和普通PID控制的控制效果。     

模糊免疫PID控制器及其在苛化过程中的应用

在实际生产中,苛化工段温度控制系统中常用的常规PID控制器难以获得理想的控制效果。该文设计一种基于免疫反馈机理的PID控制器,采用Centroid反模糊化方法,得到每个模糊控制器的输出,使PID控制器的3个参数随控制器输出的变化而变化。仿真结果证明,该设计的控制效果优于常规PID控制,能适应对象参数的变化,具有良好的控制品质、较强鲁棒性和自适应能力。     

基于模糊PID的电阻炉温度控制器的设计与仿真研究

针对电阻炉在实际应用过程中对温度控制的要求及其所具有的时滞性、非线性、模型结构不确定等特点,结合模糊控制技术和常规PID控制方法,设计了模糊自整定PID控制器.运用Matlab软件的Simulink建立电阻炉温度控制系统的仿真模型.仿真结果表明,模糊PID控制相对于常规PID控制方法,系统的适应能力更强、控制精度更高、动态性能更好.     

基于PL6-C型纸样抄取器的温度控制研究

针对造纸工艺过程中采用传统PID温度控制存在的收敛时间长、超调量大、精度低等问题,提出了模糊PID控制方案。与传统PID控制在PL6-C型纸样抄取器中的应用上相比,模糊PID控制在上升时间、超调量、调整时间等性能指标方面都有显著改善,确定了适合PL6-C型纸样抄取器温度控制的模糊PID算法。实际运行结果验证了模糊PID控制的可行性和精确性。     

基于PL6-C型纸样抄取器的温度控制研究

针对造纸工艺过程中采用传统PID温度控制存在的收敛时间长、超调量大、精度低等问题,提出了模糊PID控制方案。模糊PID控制与传统PID控制在PL6-C型纸样抄取器中的应用相比,在上升时间、超调量、调整时间等性能指标方面都有显著改善,因此,确定了适合PL6-C型纸样抄取器温度控制的模糊PID算法。实际运行结果验证了模糊PID控制的可行性和精确性。     

模糊免疫PID算法在温度控制系统中的应用研究

该文针对温度控制系统非线性、大滞后、参数时变的特征,设计了模糊免疫PID控制器。该控制器结合了模糊逻辑、免疫机理以及PID调节的各种优点,既具有模糊控制的非线性作用,又具有免疫控制的自适应能力,同时还具有PID控制的广泛适用性。文章介绍了模糊免疫PID控制器的控制原理和设计方法,在Matlab中编写函数仿真,结果表明该控制器能够实现持续干扰情况下的闭环鲁棒稳定,并使系统呈现良好的动态和静态性能。     

焦炉模糊免疫自适应PID控制的应用研究

针对焦炉温度控制的难点,借鉴生物免疫反馈响应过程的调节作用和模糊逻辑推理的自适应性,提出了一种模糊免疫自适应PID控制策略. 该控制方法集合了3种控制方法的优点,对焦炉温度系统的适应性好,抗干扰能力强,具有较快的响应速度和较强的鲁棒性.理论分析和仿真研究证明了该控制方法的可行性和有效性.     

模糊免疫PID控制在铁芯卷绕纠偏中的应用

本文将模糊控制和免疫反馈机理与传统的PID控制相结合,设计了一种模糊免疫PID控制器并将它应用在新型变压器卷铁芯成型卷绕纠偏控制系统中。仿真研究表明,该控制器具有使系统超调量小、调整时间短、鲁棒性好且算法简单等优点,可明显提高纠偏系统的性能。     

MIMO系统非线性模糊免疫PID的设计与优化

针对工业中常规控制器难以达到较好控制效果的控制难点,提出了免疫PID控制器,利用模糊控制可以无限逼近非线性的特性,构成非线性模糊免疫PID控制器,并基于正交函数将M1MO(多输入多输出)控制系统的非线性模糊免疫PID控制器的设计过程转化为由一个只含有代数方程的算法来实现,最后用具有自适应功能的遗传算法对其进行优化.仿真结果表明,所设计的控制器在控制性能上优于常规PID,并能快速得到最优参数.另方面对于多输入多输出控制系统,控制器的设计和优化显得更为简便和有效.     

模糊免疫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,传统的火电厂主汽温控制系统大多采用基于模型的常规PID串级控制方法。本文借鉴生物免疫反馈响应过程的调节作用和模糊推理逻辑可逼近非线性函数的特性,提出将模糊免疫PID控制策略应用到火电厂主汽温控制系统中。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,即使发生扰动时也具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

基于模糊自适应方法对汽车定速控制的研究

对于一般线性系统的控制常采用PID方法,但在具有复杂非线性特性的系统中,如汽车定速巡航系统,PID结构常出现参数选择盲目、固化,系统易产生振荡、超调、响应慢等问题,为找到一种有效控制汽车定速行驶的方法,提出将现代模糊控制与传统PID控制方法结合,构建出模糊自适应控制方法,并针对影响车速的汽车动力学系统对象进行仿真。最后结合常用PID方法控制结果进行对比,仿真结果表明模糊自适应控制方法不仅具有自动修正参数的能力,还具有稳定性强、响应快速以及超调量小等优点。     

线性模糊PID控制器的设计与分析

基于模糊语言控制规则描述的模糊控制，已成功地用于工业过程控制并具有广泛的应用前景。用模糊线性PID控制器的数学等效式在MATLAB Simulink和Floulib工具帮助下用Mamdani方法对一阶控制对象进行二维PID模糊控制仿真实验，理论分析与实验证明采用模棚线性PID控制方法比传统的PID控制方法在应用上简便、清晰，具有一定的实用价值。     

时滞系统模糊整定PID控制的仿真研究

文中引入1／1pade级数逼近纯滞后环节，根据两步法设计内模控制器。由等效式可以看出，单位反馈控制器可以由带滤波器的PID控制器文现，内模调节即转化成为PID控制器的参数整定。采用模糊自调整控制方案整定PID参数，同时结合针对时滞系统的模糊控制规则和一般二维模糊控制器的通用规则，设计模糊控制器，充分利用模糊控制、内模控制、PID控制的优点。将所设计的系统应用于具有大时滞、大惯性特点的电厂主汽温控制系统检验其性能，仿真试验证明了这一方法具有很好的鲁棒性、控制精度和抗干扰能力。     

一种新的Fuzzy-PID复合控制方法

提出了一种新的Ｆｕｚｚｙ－ＰＩＤ复合控制方法，这种方法将模糊控制与传统的ＰＩＤ控制方法相结合，充分利用了两者的优点。仿真结果证实了方法的有效性和可行性。     

基于模糊径向基函数神经网络的PID控制算法仿真研究

在传统的PID控制算法基础上,提出了一种基于模糊RBF神经网络的PID控制算法。该算法将RBF神经网络学习能力强与模糊理论的推理能力强的特点结合起来,在线调整比例、积分、微分三个控制参数,仿真结果表明,该算法的控制品质优于常规PID控制,具有较强的自适应能力和鲁棒性。