基于神经网络PID炉温控制系统设计

将 BP 神经网络控制策略引入炉温控制系统,通过神经网络模拟实现 PID 控制器参数在线调整.在电阻炉炉温控制系统模型的基础上,详细介绍了神经网络 PID 控制器的算法,并对经典 PID 参数选取进行了分析.最后将神经网络 PID 与经典 PID 控制效果进行了仿真比较.     

神经网络模型预报炉温的研究

高炉生产过程极其复杂,给炉温状态预报带来很大困难.文章提出炉温预报中的TD-BP神经网络模型,结合模型,对众多参数的重要程度进行分析,在分析各参数相关性的基础上确定炉温预报模型的输入参数,通过计算机仿真证明,取得较好的效果.     

基于加热机理的蓄热式加热炉钢坯温度预报模型

中针对蓄热式加热炉能耗较高,炉温参数控制难度大的问题.本文采用三维线性插值构建炉温分段线性模型.定义三维微元体微分模型建立了微分方程,并实施了差分变换.最后,根据工程实际应用工艺分析对运算进行了简化.文章同时考虑了炉内热辐射和对流对钢坯造成的影响,计算结果与实测数据进行了比较.     

基于神经网络PID炉温控制系统设计

将BP神经网络控制策略引入炉温控制系统,通过神经网络模拟实现PID控制器参数在线调整。在电阻炉炉温控制系统模型的基础上,详细介绍了神经网络PID控制器的算法,并对经典PID参数选取进行了分析。最后将神经网络PID与经典PID控制效果进行了仿真比较。     

高炉炉温预测控制的变系数回归模型

为更好地预测与控制高炉炉温的发展趋势，从高炉炉温控制的混合动力学方程出发，在将其差分离散的基础上，运用变系数回归的相关理论，建立了高炉炉温预测控制的变系数回归模型.同时运用加权最小二乘法对模型的参数进行估计，得到每一炉下具体的高炉炉温预测控制的回归模型.结合包钢6#高炉的数据进行预测控制模拟，取得了90%命中的预测效果.此外，还给出了每一预测时刻下控制变量、状态变量与铁水硅质量分数w(Si)之间的数量关系，为预测之后的控制奠定了模型基础.     

基于遗传算法的模糊-PID复合控制在电阻炉上的应用

目的用遗传算法对模糊控制器的控制规则的参数进行优化,提高炉温控制系统的动、稳态性能.方法实现模糊控制和PID控制在不同控制段的优化,并采用遗传算法优化控制参数和控制规则.结果使电阻炉炉温控制系统具有较高的控制精度和良好的动态特性和鲁棒性.结论采用MATLAB仿真及试验结果表明该方法有效可行,可以推广到其他温度控制系统的应用上.     

模糊自适应PID控制在电阻炉温控中的应用仿真

电阻炉是一个具有工作参数随炉温变化而变化的受控对象,具非线性和大滞后的特性,很难建立其精确的数学模型.本文设计了一种电阻炉温模糊自适应PID控制器硬件系统及控制逻辑,首先将电阻炉温度模型等效为一阶惯性滞后环节,根据系统误差e和误差变化率ec作为系统的输入量,然后采用一种模糊自适应PID控制方法,对PID的参数进行在线自动调整.为了验证设计系统的合理性,通过软件MATLAB对整个控制系统进行建模和仿真.仿真结果表明:设定电阻炉控制炉温为100℃时,采用传统的PID控制算法超调量为18.5%,经过600 s达到稳态;而采用模糊自适应PID控制算法的超调量基本为零,达到稳态时间为300 s,由此说明模糊自适应PID控制算法响应快、达到稳态时间短且稳态效果好;在仿真时间第600 s的时候对两种不同电阻炉炉温控制系统添加一个-5℃的干扰信号,模糊自适应PID控制系统波动小、恢复稳态时间短,说明其抗干扰能力强、鲁棒性好;因此,通过本文研究表明:将模糊自适应PID控制算法应用在电阻炉温度控制中,控制效果好、实用价值高.     

基于一维非稳态传热模型的炉温曲线优化研究

在回流焊接过程中,保证最优的传热系数能提高产品的质量和工作效率.针对某回焊炉的温度分布进行分段线性回归,通过有限元分析找到可优化参数,并且建立一维非稳态传热模型,以最优传热系数为优化目标,以各温区炉温及传送带速率为优化变量,采用有限差分法对已有的炉温曲线进一步改良,获得最佳指标值.结果 表明:该模型自适应性较强,能有效地保证各功能区温度过渡的连贯性.     

一种基于模糊预测控制的锅炉炉温控制仿真

锅炉的炉温控制一直是工业生产中的关键环节,锅炉对象具有强耦合、大延时、大惯性特征.传统PID控制由于模型匹配不佳在实际操作上会有较大的温度波动.该文将模糊数学与预测控制相结合应用在锅炉炉温的控制上,并与传统的控制方法进行了比对,仿真结果表明该方法能解决炉温控制波动较大的难题,对锅炉炉温这一类大延时系统有较好的适用性.     

参数自锁定PID控制方法在渗碳炉温控系统中的应用

设计出一种基于参数自调整模糊PID控制方法,并应用于渗碳炉温度智能控制.在simulink环境下,仿真结果表明,基于参数模糊自整定PID控制的渗碳炉温度智能控制效果优于单纯的传统PID控制以及模糊控制,具有超调量小,响应时间快,抗干扰性能强,对变参系统的鲁棒性强的控制品质.