气浮系统中实现恒压力控制的优化方案

针对气浮系统中压力过程控制中出现的调节阀阀门动作次数过频、压力经常超限报警等各种问题,本文提出了采用带死区的PID控制算法和增加附加处理程序的改进方案.改进后的控制方案使系统的输出更加平稳,减少了调节阀的动作次数,提高了系统抗干扰能力,为获得良好的气浮效果奠定了基础.     

基于STM32的膜材料完整性测试仪设计

针对现有完整性测试仪的弊端,设计了一种全自动膜材料完整性测试仪。该仪器通过检测压力和流量传感器的反馈信号,以STM32嵌入式系统芯片作为主控制器,采用闭环PI控制方法,驱动电磁阀开关阀和电磁调节阀动作,实现系统内压力和流量的精确控制。详细阐述了完整性测试理论和测试仪控制系统的软硬件实施方案。实验结果表明:该设计所测泡点压力介于高精度的扫描电子显微镜和孔径分析仪测试结果之间,结果精确,扩散流速可以通过流量传感器测得。     

液压系统中压力及换向周期的微机控制

在液压系统加载试验中,必须对压力与作用次数进行控制记录。本文介绍一台以单片机为中央处理机的控制器,其软件组成为运行主程序、定时器中断服务程序、外部中断服务程序,检测显示与打印子程序。系统适用性强,可满足各项动作检测和记录要求。     

成品油管道调节阀执行机构的选型及应用

成品油管道的压力调节系统主要包括出站压力调节系统和下载压力调节系统。为确保成品油管道在设计的压力下平稳运行,采用调节阀实现常温密闭管道的压力自动调节。调节阀确定了,选择性价比高的执行机构至关重要。文章阐述了管道压力调节系统的组成,介绍了调节阀执行机构的工作原理及各自的特点,并针对两种不同使用位置的调节阀进行功能分析和选型。经分析比较,出站调节阀采用电液联动执行机构、下载调节阀采用电动执行机构具有较高的性价比。目前这两种执行机构的调节阀已成功应用于成品油管道,确保了管道安全平稳的运行。     

对DCS中调节阀的处理

一套现代化工生产装置中通常有几十个甚至上百个调节阀。由于调节阀分为气开、气关两种形式,操作人员操作时需牢记各位号调节阀的气开、气关形式;一旦出现错误,便会影响生产,甚至造成严重后果。为了避免这种现象的发生,在本公司使用的ｍｉｃｒｏＰＲＯＶＯＸ系统中,组态时对系统中７０多个调节阀进行了处理,大大减轻了操作人员的负担。１有关概念 ｍｉｃｒｏＰＲＯＶＯＸ系统由主、副控制器,ＣＲＴ操作站,Ｉ／Ｏ总线及控制Ｉ／Ｏ子系统构成。其依靠其内部的各种点（ｐｏｉｎｔ）完成各种数据显示和控制功能。如ＡＩ点可以实现压力…     

基于定量反馈理论的气动调节阀控制系统设计

为了使气动调节阀控制系统满足工业过程对于模型不确定性的鲁棒性要求,设计了1种基于定量反馈理论(QFT)的气动调节阀控制系统。基于QFT的控制器是1种二自由度控制器结构,由前置滤波器和反馈控制器组成。QFT对于控制对象的不确定性具有很强的鲁棒性,能够较好地避免气动调节阀控制系统在工业过程中受到的干扰和模型不确定性影响。通过对气动调节阀控制系统进行仿真分析,验证了基于QFT的控制方法能够较好地避免该系统的不确定性,使得该系统具有较强的鲁棒性,满足相应的性能指标要求。与传统基于常规比例积分微分(PID)控制方法的气动调节阀控制系统相比,基于QFT控制方法的气动调节阀控制系统更加适用于工业过程。     

智能阀门定位器的仿人智能PID控制策略研究

阀门定位器是气动调节阀的一种辅助配件,对于调节阀的过程控制性能起到至关重要的作用。在一些应用领域,对阀门的控制不仅是普通的开关控制,同时涵盖了开度大小的调节以及频繁的控制动作。这对阀门定位器的智能性和适应性提出了更高的要求。由于气动调节阀系统具有非线性、大惯性、大滞后等特点,常规比例积分微分(PID)算法不能对调节阀进行有效、精确的控制。提出了一种新的智能阀门定位器的仿人智能PID控制方法,设计了仿人智能控制规则,并通过MATLAB进行仿真验证。仿真结果表明,仿人智能PID控制方法能有效地提升调节阀的快速性,具有更好的鲁棒性,可优化系统性能。所设计的控制性能更优的智能阀门定位器控制算法,为进一步优化阀门定位器先进控制算法提供了条件。     

“调节阀选用技术”讲座——第六讲 调节阀压力等级的选择

调节阀压力等级的选择是调节阀选用技术中的重要问题之一,压力等级选择的正确与否是关系到调节阀能否安全可靠运行的前提条件。所谓调节阀压力等级的选择,主要指调节阀的公称压力、试验压力和工作压力的选择,对用户来讲主要是对调节阀公称压力的选择,而公称压力等级的选择又是根据介质温度下工作压力的大小和不同的材质来确定的,同时公称压力也是用户向调节阀制造厂订货时必须提出的主要技术参数。试验压力的大小,主要是调节阀制造厂为保证产品质量而规定的一项重要的试验项目,国内外对调节阀的试验压力大小的确定,都是根据公称压力的大小来决定的,并把试验压力的大小规定在各国的调节阀产品试验标准中。     

基于高速开关阀的调节阀定位系统建模研究

为解决高参数调节阀的精密定位问题，设计了1种由高速开关阀、膜片式气动执行机构和数字控制器构成的伺服定位系统。通过对系统各个组成部件的工作原理进行研究，结合流体学、热力学以及牛顿第二定律等原理建立系统的数学模型。针对不易获取的系统参数，如最大静摩擦力、滑动摩擦力及泄漏面积等，可用间接测量得到其大致数值。基于MATLAB/Simulink平台搭建系统的仿真模型，通过对比仿真结果与实际结果验证模型的准确性。由于仿真结果与真实试验结果吻合较好，说明该模型具有较好的准确性，可用于控制器的设计与研究。该系统的设计可以改善在调节阀定位研究中对于定位器过度依赖的现状。     

“调节阀选用技术”讲座——第二讲 调节阀口径的选择

调节阀最佳口径的选择是调节阀选择中的重要内容之一。调节阀能否正常地运转以及调节阀性能的好坏都与调节阀口径选择得是否正确有着密切的关系。一、调节阀计算压差的选择调节阀对流体流量进行调节时,必然会产生一定的压力损失,也就是说调节阀前后应有一定的压差。压差的选择关系到调节阀口径计算的正确性、调节性能的好坏和设备动力的经济性,因此是调节阀计算中最关键的问题之一。从全装置的经济投资及节约能源出发,希望调节阀上的压力损失尽可能地小,这样可以选择小扬程的泵以节约动力。但从工作特性分析知道,调节阀在系统中必须占有一定的压差才有较好的调节     

一种新颖的模糊自调整免疫反馈控制系统

针对低阶或高阶对象,提出一种新颖的基于生物免疫系统反馈机理的通用控制器结构。该控制器包括一个基本的Ｐ型免疫反馈控制器的一个增量模块,Ｐ免疫反馈规律由模糊控制器自动调整,激光热疗法中组织温度控制的计算机仿真结果表明,该控制器的控制性能优于常规控制器。     

冷连轧模糊反馈AGC系统的设计与仿真

设计了一种模糊控制器，该控制器结构简单，参数调整方便，快捷，将其与PI调节器结合组成智能型复合控制器，并成功应用于冷轧带钢的厚度自动控制（AGC）系统中，仿真实验表明，该控制器的控制性能远优于常规的PID控制器，为冷轧带钢厚度精度的提高提供了一种新的尝试。     

新型模糊PID控制及在HVAC系统的应用

为了推广模糊控制器在非线性系统中的应用,提出一种利用PID控制器的参数优化和调节模糊控制器的新型设计方法.通过模糊控制器的结构分析建立与PID控制之间的精确解析关系之后提出基于PID控制增益因子的模糊控制器设计算法,然后利用改进的变论域思想进一步优化模糊控制器设计参数.将其应用于暖通空调(HVAC)系统的节能控制中并与常规PID控制器相比较,仿真和实验结果表明这种模糊控制器具有超调量小、跟踪迅速、鲁棒性强等优越的控制性能.     

Design and analysis of direct-action CMAC PID controller

This paper is to propose a direct-action (DA) cerebellar model articulation controller (CMAC) proportional-integral-derivative (PID) controller. The proposed controller, termed the DAC-PID controller, can generate four simple types of the nonlinear functions and then determine a control effort from those functions to control the process. In addition, the real-coded genetic algorithm is used to tune the parameters of the DAC-PID controller such that we can optimize those parameters. The performance of the proposed controller is also discussed in the sense of quantitative analysis. Simulation results demonstrate that the DAC-PID controller is superior to the conventional PID controller tuned by Ziegler–Nichols method and, moreover, as better as the optimal PID controller and the optimal fuzzy-PID controller.     

基于动力学等价的一种通用控制器的设计

在动力学运动方程的基础上,构建了一种系统状态观测器,该观察器能够精确估计被控对象的位置、速度和加速度而无需知道其数学模型。在此基础上,设计了一种通用控制器,该控制器通过系统运动的位置、速度和加速度的负反馈作用,把原被控对象的输出轨迹引导控制到期望的系统输出轨迹,能提高系统的控制品质和鲁棒性能。分析了PID控制器、内模控制器、状态控制器、预测控制器和鲁棒控制器的算法特性,指出这些控制器与所设计的通用控制器在动力学意义上具有等价性。     

New type of controller: the proportional integral minus delay controller

In the design of a control system, the derivative controller is often required to obtain a quick response. However, when the control system is subject to noise inputs, the functioning of the derivative controller may be jeopardized owing to its sensitivity to high-frequency noise. In order to overcome this problem, a new type of controller, called the proportional-integral-minus-delay (PIMD) controller is proposed in this paper. It is shown that in addition to exhibiting almost the same characteristics as the conventional proportional-plus-integral-plus-derivative (PID) controller, the PIMD controller is less sensitive to high-frequency noise. It seems that an appropriate PIMD controller would be a good replacement for a PID controller. The output time responses of the closed-loop system with a PIMD controller and the frequency-response characteristics of a PIMD controller are obtained by computer simulation.     

免疫最优PID控制器设计与应用

以基于欧氏距离和精英交叉的人工免疫算法(DKBAIA)为基础,提出了一种新的最优PID控制器的设计方法。这种方法的核心是以ITAE性能准则为目标函数,采用DKBAIA去调整和优化PID控制器参数,以获得最优的目标函数值,进而获得最优的PID控制器。所设计的这种控制器称为DKBAIA—PID控制器。将该控制器用于控制智能仿生人工腿的执行电机中,并进行计算机仿真实验,结果表明:这种基于免疫算法的最优PID控制器具有良好的动态和稳态性能。     

基于迭代学习的云控制设计研究及应用

针对云控制在设计和控制中存在的一些问题,提出了一种基于迭代学习控制方法的云控制器,利用迭代学习算法设置云控制器的论域,简化了云控制器的设计过程。通过对连续搅拌釜式反应器（CSTR）的控制仿真,表明该控制器大大减少了稳态误差,满足了工业过程的要求,并具有较强的鲁棒性。     

Chaos synchronization of nonlinear gyros using self-learning PID control approach

Since chaotic systems are important nonlinear deterministic systems that display complex, noisy-like and unpredictable behavior, synchronizing chaotic systems has become an important issue in the engineering community. Due to the proportional-integral-derivative (PID) controller has a simple architecture and easily designed, it was widely used in the industrial applications. However, the traditional PID controller usually needs some manual retuning before being used to practically application. To tackle this problem, this paper proposes a self-learning PID control (SLPIDC) system which is composed of a PID controller and a fuzzy compensator. The PID controller which is used to online approximate an ideal controller is the main controller. The controller gain factors of the PID controller can automatically tune based on the gradient descent method. The fuzzy compensator is designed to dispel the approximation error between the ideal controller and PID controller upon the system stability in the Lyapunov sense. From the simulation results, it is verified that the chaotic behavior of two nonlinear identical chaotic gyros can be synchronized by the proposed SLPIDC scheme without the chattering phenomena in the control effort after the controller parameters learning.     

Parametrization of the Regular Equivalences of the Canonical Controller

We study control problems for linear systems in the behavioral framework. Our focus is a class of regular controllers that are equivalent to the canonical controller. The canonical controller is a particular controller that is guaranteed to solve the control problem whenever a solution exists. However, it has been shown that, in most cases, the canonical controller is not regular. The main result of the note is a parametrization of all regular controllers that are equivalent to the canonical controller. The parametrization is then used to solve two control problems. The first problem is related to designing a regular controller that uses as few control variables as possible. The second problem is to design a regular controller that satisfies a predefined input-output partitioning constraint. In both problems, based on the parametrization, we present algorithms for designing the controllers.