硫化过程的仿人智能控制

针对硫化过程中诸多不确定因素形成的制品质量难以控制问题，以等效硫化原理为基础，采用仿人智能控制技术控制硫化过程。仿真试验表明，仿人智能控制系统可实现无超调控制，具有很强的鲁棒性和较强的抗干扰能力。仿人智能控制技术用于实际生产中可解决硫化过程控制难的问题，使产品达到最佳硫化程度。     

注塑机加热过程多种控制方法的比较研究

传统比例积分微分（ＰＩＤ）控制器参数整定过程繁琐，对控制对象参数变化缺乏自适应性，本文介绍利用自适应ＰＩＤ或模糊（Ｆｕｚｚｙ）控制器代替传统ＰＩＤ控制器，控制性能有了较大的提高，能满足生产过程的要求．     

基于融合策略的塑胶制品生产过程控制

针对塑胶制品生产过程的不确定性,采用融合策略的仿人智能控制。系统仿真表明,与原PID控制系统相比,基于融合策略的仿人智能控制系统具有过渡过程时间短、无超调的特点。采用该系统开发的数字式多功能精密塑胶制品成型系统对水滑橡胶轴承做硫化成型试验,结果表明,该控制系统具有稳定性好、控制精度高和鲁棒性强的特点,可保证塑胶制品质量的稳定。     

温度程序控制的智能控制

基于人工智能和ＰＩＤ控制，提出了一种ＰＩＤ参数自整定算法和智能控制算法．该算法已成功地应用于电加热炉的温度程序控制．     

PID控制器及其智能化方法探讨

对ＰＩＤ控制器的应用进行了入的研究和分析,并结合作实际应用经验,介绍了几种融合最新智能控制方法的ＰＩＤ控制器,然后对ＰＩＤ控制器的发展趋势作了系统的总结和展望 。     

CJ型燃气热风炉的原理与应用

ＣＪ型燃气热风炉是以燃气为热源的供热设备，造型小巧别致，其程序控制是根据燃气的特点设计而成，具有安全保护机构和报警功能。温度控制采用ＰＩＤ调节方式，控制精度高，超调量小。     

智能PID调节器在水位控制系统中的应用

针对常规ＰＩＤ调节器在锅炉汽包液位三冲量控制系统中难以实现有效控制的问题,采用智能ＰＩＤ调节器,实时调整ＰＩＤ参数,在水位控制系统中获得了良好的控制效果。     

基于粗糙集的仿人智能控制器的设计

将粗糙集理论的基本思想引入到仿人智能控制中,提出一种新型的仿人智能控制器的设计方法。利用粗糙集算法,从人的控制行为数据中提取控制规则,由此控制规则构造出仿人智能控制器,从而实现基于粗糙集的智能控制。     

仿人智能橡胶制品的精密硫化控制

分析了橡胶制品硫化成型的对象特性，选择了硫化成型过程控制策略，研究了控制算法及其工程应用。研究结果表明，选择仿人智能控制作为硫化成型过程的控制策略时，可实现速度快、精度高的控制，且具有极强的鲁棒性。     

密炼机上顶栓压力的模糊PID控制

针对上顶栓压力常规PID控制存在响应慢、超调量大、抗干扰能力不强的问题,进行上顶栓压力的智能控制研究.利用AMESim和MATLAB/Simulink进行液压系统和控制系统的联合仿真.以仿真得出的参数实现了基于S7-300PLC的模糊自整定PID控制算法,在GK255N型密炼机上进行实验.Wince监控结果表明:模糊自整定PID控制比常规PID控制取得更好的控制效果.     

模糊PID控制器的发展

将模糊控制技术和PID控制相结合，可克服常规PID控制器的不足，使PID控制器具有参数自适应能力。介绍了模糊控制器和PID控制器间的关系，从一维、二维及三维模糊控制器的输入－输出形式上，以及解析分析角度出发，可以说模糊控制器人本质上讲是一种非线性PID控制器。还总结了模糊PID控制器的结构。模糊PID控制器可分成两大类，一类由参数可变的PID控制器及一个模糊控制器共同构成，模糊控制器用于完成PID参数的在线整定，控制信号仍由PID控制器生成；另一类直接用模糊控制器来构造、实现PID控制功能。分别归纳了这两类控制器的多种结构形式。最后还对模糊PID控制器的发展进行了展望，提出了模糊PID 控制器结构的选择、控制器参数调整及控制器评价标准的确定这几方面是今后工作的重点。     

模糊自整定PID控制器的设计与仿真

制浆碱回收蒸发工段第一步就是通过蒸汽将黑液进行浓缩,蒸汽的温度控制效果对后续燃烧工段和苛化工段起着举足轻重的作用。主管道蒸汽温度控制通常具有大惯性、大延迟、时变等特性,采用常规的PID控制难以获得满意的控制效果。为此,提出一种模糊自整定PID控制器的串级控制算法,该算法很大程度上提高了主蒸汽温度的控制品质。针对隶属度函数对模糊推理模型的精度影响和控制算法的特点编写了模糊规则,并且根据动态性要求的不同,分两种情况进行比较。仿真表明,模糊自整定PID串级控制算法在整体性能上要优于传统PID串级控制。     

锅炉燃烧系统智能控制策略及其在MCGS中的实现方法

在研究燃煤锅炉控制特点的基础上提出一种智能化的锅炉主蒸汽压力串级控制系统,介绍一种将模糊自适应控制器开发成组件加入到MCGS组态环境中实现对蒸汽压力的先进控制的方法。实际使用证明该方案比传统的PID串级控制系统具有更好的品质,取得了较高的经济、社会效益。     

蚁群算法优化BP神经网络在主汽温控制中的应用

针对火电厂主汽温被控对象的不确定性及大延迟、大惯性及非线性等特点,设计了一种基于蚁群算法、BP神经网络的智能PID串级控制系统.采用蚁群算法对BP神经网络的初始权值进行优化,再利用BP神经网络算法对PID参数进行在线调整,从而实现了对主蒸汽温度的动态控制.仿真结果表明：该系统在控制品质、鲁棒性方面都明显优于常规PID控制系统.     

基于免疫遗传算法-BP神经网络的主汽温控制

针对火电厂主汽温被控对象的不确定性及大延迟、大惯性及非线性等特点,设计一种基于免疫遗传算法、BP神经网络和RBF神经网络的智能PID控制系统.利用免疫遗传算法的全局搜索寻优能力和较好的收敛性优化神经网络的权值,同时利用BP网络对PID参数进行在线调整.仿真结果表明,该系统在控制品质、鲁棒性方面都明显优于常规PID控制系...     

基于模糊控制的螺杆挤出机温度控制系统设计

以螺杆挤出机温控系统的扰动多、非线性、时变以及大滞后的特性,研究得到了智能化的控制算法,对于现场无法充分预料的情况,这种温度控制系统能够发挥重要的作用。使用Zig Bee无线传感技术可实现温度监控的远程操作,提升检测效率和水平。对远程无线温度控制系统的硬件系统进行了设计,对CC2430射频主控芯片的外围电路、温度传感电路以及温度控制电路进行设计。针对螺杆挤出机温度控制系统进行实例分析,研究结果表明:使用常规PID控制器,在阶跃信号和脉冲干扰信号作用下,系统超调量和稳定时间不能够满足螺杆挤出机温度控制的要求。使用模糊PID控制器,相比常规PID控制器的超调量和稳定时间要明显增强。以尼龙6/Ca Cl2复合材料挤出为例,分别使用常规PID控制算法和模糊控制算法进行对比分析,研究温度控制精度对产品成型质量的影响。在模糊控制算法下,三种产品(温度设置分别为240,260,280℃)的缺口冲击强度合格率比较使用常规PID控制算法时提高了6.87%,弯曲应力合格率、断裂伸长率合格率、拉伸强度合格率分别提高了8.67%,9.33%,8.77%。     

丙烯酸乳液生产过程模糊PID控制

针对水性丙烯酸乳液生产过程中的反应状态，采用模糊PID复合控制方式，结合Smith补偿控制，实时进行温度控制，效果优于传统PID控制。     

模糊PID控制系统设计及MATLAB仿真

在工业生产中,PID控制不适合时变系统,其参数调整也更为复杂。模糊PID控制利用专家经验得出的模糊规则,通过模糊控制器近似推理实时修正PID参数,使控制效果良好。选取双关节机械手为研究对象,利用模糊控制规则确定隶属度函数和推理方法,在Simulink中搭建模型进行仿真分析。实验结果表明,模糊PID控制在各方面均优于PID控制系统。     

Intelligent decoupling PID control for the forced-circulation evaporation system

The control objective of the forced-circulation evaporation process of alumina production is not only to avoid large fluctuations of the level, but also to ensure the product density to track its setpoint quickly. Due to the existence of strong coupling between the level loop and the product density loop, and high nonlinearities in the process, the conventional control strategy cannot achieve satisfactory control performance, and thus the production demand cannot bemet. In this paper, an intelligent decoupling PID controller including conventional PID controllers, a decoupling compensator and a neural feedforward compensator is proposed. The parameters of such controller are determined by generalized predictive control law. Real-time experiment results show that the proposed method can decouple the loops effectively and thus improve the evaporation efficiency.     

HYBRID INTELLIGENT CONTROL SCHEME FOR AIR H£ATING SYSTEM USING FUZZY LOGIC AND GENETIC ALGORITHM

Fuzzy logic provides a means for converting a linguistic control strategy, based on expert knowledge, into an automatic control strategy. Its performance depends on membership function and rule sets. In the traditional Fuzzy Logic Control (FLC) approach, the optimal membership is formed by trial-and-error method. In this paper, Genetic Algorithm (GA) is applied to generate the optimal membership function of FLC. The membership function thus obtained is utilized in the design of the Hybrid Intelligent Control (HIC) scheme. The investigation is carried out for an Air Heat System ( AHS) an important component of drying process. The knowledge of the optimum PID controller designed, is used to develop the traditional FLC scheme. The computational difficulties in finding optimal memebership function of traditional FLC is allieviated using GA in the design of HIC scheme. The qualitative performance indicies are evaluated for the three control strategies, namely, PID, FLC and HIC. The comparison reveals that the HIC schene designed based on the hybridisation of FLC with GA performs better. Moreover, GA is found to be an effective tool for designing the FLC, eliminating the human interface required to generate the membership functions.