史密斯模糊自整定PID控制器在温度控制系统中的应用研究

分析了PID控制器和模糊PID控制器的优缺点,将史密斯纯滞后补偿和模糊控制PID的优点结合起来,设计了史密斯模糊自整定PID控制器。计算机仿真和现场运行结果表明,史密斯模糊自整定PID控制器与模糊自适应PID控制器和常规PID控制器相比较,提高了烘干炉温度控制系统的自适应能力和鲁棒性,改善了系统的动态性能和静态性能,能使非线性、大滞后等特殊的系统达到良好的控制效果。     

论域调整模糊PID液位控制系统的仿真研究

针对液位控制系统的大时滞、时变特性,提出一种基于变论域模糊控制理论的自适应模糊PID控制方法.该方法通过论域调整改善模糊PID控制器参数的调整精度和范围,具有良好的自适应能力和鲁棒性能.可以用更简单的实现方法获得比基于遗传整定的模糊免疫PID控制方法更好的控制质量.仿真结果验证了其优越性.     

论域调整模糊PID液位控制系统的仿真研究

针对液位控制系统的大时滞、时变特性,提出一种基于变论域模糊控制理论的自适应模糊PID控制方法.该方法通过论域调整改善模糊PID控制器参数的调整精度和范围,具有良好的自适应能力和鲁棒性能.可以用更简单的实现方法获得比基于遗传整定的模糊免疫PID控制方法更好的控制质量.仿真结果验证了其优越性.     

基于MATLAB的输送带配料模糊PID控制的仿真研究

结合模糊控制与PID控制的优点,采用模糊PID控制器控制输送带配料系统,通过数学分析法对输送带配料系统进行建模,利用MATLAB中的Simulink仿真软件对系统进行仿真。仿真的结果表明,模糊PID控制相对于常规PID控制方法,能够明显地提高系统的动态性能和配料精度。     

多层卷绕钢丝绳的张力控制仿真研究

针对多层卷绕钢丝绳张力恒定的控制要求,以及卷绕钢丝绳变层时干扰信号强的特点,采用S函数建立了神经网络PID控制器,通过训练神经网络的权系数间接地调整PID参数来优化控制效果,并对多层卷绕张力控制系统进行数学建模与Matlab/Simulink仿真,通过与常规PID控制仿真结果对比,表明设计的神经网络PID控制器比常规PID控制器对多层卷绕钢丝绳张力控制具有更好的效果。     

乳化液泵站的模糊PID控制系统仿真

介绍了模糊PID在乳化液泵站控制系统的应用,以乳化液泵站液压系统为研究对象,并建立系统的数学模型。利用MATLAB/Simulink工具包对PID控制器和模糊PID控制器的控制效果进行仿真分析,研究表明模糊PID控制器具有模糊控制快速、适应性强和常规PID高精度的优点。     

模糊自整定PID控制器的设计与应用

针对经典PID控制器仅能在离线状态进行参数自整定的问题,在PID控制和模糊控制的基础上,设计了用于步进式加热炉温度控制系统的模糊自整定PID控制器。并用MATLAB进行仿真研究,与经典PID温度控制系统相比,此种控制器能迅速消除系统余差,同时具有PID控制器高精度的特点,又具有模糊控制器适应性强、反应迅速的优点。从而保证了此PID控制器具有预期的动静态特性。     

模糊PID控制技术在排水控制系统中的应用

针对水泵变频调速排水系统具有非线性、大时滞的特点,设计了一种模糊PID控制器,包括模糊控制策略的设计思想。该控制器能够根据不同的工况条件选出合适的控制参数,对水仓中的水位调节进行有效控制。仿真结果和实际应用表明,采用模糊PID控制器后,控制系统的响应速度加快,超调量减小,过渡过程时间大大缩短,振荡次数少,具有较强的适应性和良好的稳定性。     

基于神经网络PID的三相异步电机矢量控制仿真研究

传统的矢量控制中,速度调节器通常采用PID调节器,在控制过程中容易出现超调量、转矩波动大等问题。以三相异步电机为被控对象,在MATLAB/Simulink环境下,建立基于转子磁场定向的异步电机矢量控制系统,设计电流控制器、磁链控制器和基于神经网络的PID速度控制器,进行矢量控制的动态仿真研究。仿真结果表明采用的控制方法克服了常规方法的不足,控制效果良好。     

基于模糊神经网络的PID控制器在矿井局部通风机调速系统中的应用

针对矿井掘进工作面通风的特点,提出了一种基于模糊神经网络的PID控制方法,用以控制矿井局部通风机。该方法利用模糊神经网络来调整PID控制器的参数,能根据瓦斯浓度的变化自适应调整通风机的转速。仿真实验表明,该控制器较传统的PID控制器,在超调量和稳定时间上,效果都要好得多,具有适应性强、控制灵活、稳定性好等优点。     

基于BP神经网络的采煤机自动调高PID控制系统研究

由于采煤机记忆截割技术应用在复杂煤层中具有局限性,提出一种基于BP神经网络的PID控制器,对采煤机的液压自动调高系统进行优化。通过BP神经网络的预测控制原理,改进PID控制器参数。搭建了采煤机滚筒调高PID控制实验系统,并进行了阶跃响应实验和跟踪性能实验。结果表明,相比于传统PID控制器,改进的PID控制器响应更为平稳、跟踪性能更加优越,能更好地满足采煤机在复杂工况下的自动调高要求。     

基于PID模糊控制的煤矿主运胶带机控制系统研究

胶带机是煤矿生产中重要的运输装备,胶带机的运行过程会对煤矿输送效率产生直接影响。以DTL100/80/2×400型胶带机为对象,基于先进的PID模糊控制技术设计了胶带机控制系统,此项技术融合了PID控制技术和模糊控制技术的优势,性能更优,选用的控制箱型号为KXJ-9,以S7-300型PLC控制器为核心,配套其他硬件设施具有良好的控制性能,能在复杂的工况环境下应用。对系统的网络构架进行了介绍,重点分析了胶带机软启动过程的软件设计,以及胶带速度自动调节控制的工作流程。实践应用表明,胶带机的运行稳定性和可靠性显著提升,创造了良好的安全效益和经济效益。     

矿用带式输送机变频自动张紧系统设计与应用

张紧系统是带式输送机的构成部分,其性能会影响设备的运行可靠性。以煤矿工作面中使用的DSJ160/350/3×500型带式输送机为研究对象,基于先进的变频技术设计了自动张紧系统。系统主要是通过电机、张紧滚筒、钢丝绳和滑轮组等对张紧小车的行程进行控制。整个过程中利用张力传感器对钢丝绳张力进行检测,并将结果实时传输到控制器中进行分析,控制器下达指令控制变频器输出电压,进而控制电机输出转速,实现闭环控制。使用的神经网络模糊PID控制技术具有良好的性能,工程实践应用表明,变频自动张紧系统达到了预期效果,创造了较好的安全、社会和经济效益。     

免疫RBF神经网络PID控制器在矿井输送机中的应用

针对如今复杂被控对象大滞后、非线性和时变性的特点,研究把人工免疫算法和RBF神经网络相结合对PID控制器进行参数寻优,应用到矿井输送机上。利用人工免疫算法,无需事先确定隐层结点个数,设计了一种动态的RBF神经网络,并且分析基于免疫算法的RBF神经网络的PID控制器的算法结构。通过仿真实验得知:研究设计的免疫RBF神经网络的PID控制器在抗干扰性、跟随性和鲁棒性方面都表现出了良好的控制效果,非常适合用于控制模型不确定的情况。     

基于负载预测的刮板输送机调速系统设计与应用研究

以SGZ1250/2400型刮板输送机为对象,对设备的主要结构参数及其工作原理、实践应用中存在的问题进行了简要分析。设计了调速方案,首先利用卷积神经网络并结合某时刻电机电流和齿轮啮合频率峰值数据,对设备的负载大小进行预测,然后利用模糊PID控制技术对设备的运行速度进行调节控制,以达到降低设备能源消耗的效果。经实验测试发现,卷积神经网络可以对设备负载进行精确控制,平均误差为438%,模糊PID控制技术充分发挥了PID控制和模糊控制的优势,具有很高的控制精度和稳定性,调速系统中使用的主控制器型号为S7-300型PLC控制器。将基于负载预测的调速系统应用到刮板输送机工程实践中,现场测试结果证明,各项功能都能够实现,达到了预期效果,使设备的故障率和电能消耗分别降低了10%和134%左右     

变频驱动刮板输送机负载特性及调速的智能控制策略研究

刮板输送机变频驱动是当前现代综采设备的需要。基于采煤机采煤量的随机变化,研究了刮板输送机生产过程中的负载特性。通过将模糊集合的概念及PID控制思想应用到刮板输送机的实时调速控制系统,并采用回归神经网络(DRNN)在线调整PID控制器的参数,使得刮板输送机的速度能随采煤机采煤量的不断变化,作出相应合适的调节。计算机仿真结果表明,该调速方法确保了输送机沿中部槽方向单位长度的载煤量恒定,同时也降低了能源损耗,减小了设备磨损,延长了设备使用寿命。     

神经网络PID在煤泥干燥温度控制中的应用

针对煤泥滚筒干燥机出口温度的控制,提出了应用基于BP神经网络的PID控制器对其进行控制,并研究了它的学习算法,进行了MATLAB仿真,通过仿真结果与传统PID进行了比较。仿真结果表明,神经网络PID控制器在煤泥干燥温度控制中具有很高的应用价值。     

基于神经网络PID控制器的矿井输送机控制系统

针对老式矿井输送机控制系统中存在的启动力矩小、启动电流大、调速范围窄等缺点,设计了基于神经网络PID控制器的开关磁阻电机调速系统,利用拥有自学习和自适应能力的BP神经网络建立速度自适应控制器。仿真结果表明,这种调速系统启动力矩大,转矩脉动小,具有较强的鲁棒性和良好的动态性能。     

基于神经网络PID综掘巷道超前支架支撑力自适应控制

掘进扰动下,煤炭深部开采高地应力会导致深部围岩大范围塑性破坏和强烈动力失稳,且持续时间较长,存在安全隐患,严重威胁着掘进工作面煤矿工人的人身安全。近年来,国内外学者在深部围岩压力变化规律、围岩控制理论和超前支护等方面开展了许多研究,但仍存在许多亟待解决的问题。超前支架的支撑力自适应围岩压力变化可充分利用巷道围岩的自承载能力,避免巷道围岩出现破裂、碎裂等现象。介绍了一种自移式超前支架的结构,分析了该支架支撑力液压控制系统,建立了该控制系统的数学模型,研究了该系统在无控制算法、传统PID控制和神经网络PID控制等情况下的系统性能;根据旗山矿的地质条件建立了围岩-超前支架力学耦合模型,利用FLAC3D软件仿真拟合得到了巷道围岩压力变化曲线;并以此曲线为输入,模拟研究了在传统PID控制和神经PID控制两种算法时超前支架支撑力对巷道围岩压力变化的自适应变化规律。研究结果表明,与传统PID控制相比,采用神经网络PID控制算法后,支架支撑力控制系统调节时间约为2 s,缩短了16倍,超调量约为6%,动态性能得到了改善;自适应围岩压力跟踪误差为0.005 5,改善了6.8倍,证明了神经网络PID控制策略能够对支架支撑力进行控制且其控制效果比传统PID控制效果有较大优势。     

矿井局部通风机的模糊神经网络PID控制器设计

 针对矿井掘进工作面通风的特点,提出了一种将模糊神经网络、遗传算法和PID控制相结合的局部通风机控制方法。该方法运用遗传算法优化模糊神经网络隶属度函数的中心值和宽度,借助BP算法优化连接权系数。实验表明,该方法能根据瓦斯浓度的变化在线自动调整风机转速,较常规PID控制器有着明显的优点。系统采用以TMS320F2407 DSP为核心的电路来实现PID控制器的设计和通风机的变频调速。