基于遗传算法和神经网络的PID控制参数的优化研究

针对传统的PID控制中参数整定的难题，采用智能控制技术优化PID参数，利用神经网络进行系统商务谈判识，建立对象模型，在此模型基础上，运用遗传算法寻优PID控制参数采用变交叉 概率和变异概率自适应遗传算法寻优得到PID控制参数，与传统的整定结果相比较，遗传算法优化效果更好，最终达到最优的控制效果。     

基于概率鲁棒的PID控制器设计方法研究

针对具有实参数不确定性的热工过程，基于概率鲁棒方法，提出一种PID控制器设计方法。根据被控对象模型的参数摄动状态，计算闭环系统满足各条性能设计要求的概率，并对其进行综合作为优化算法的目标函数，利用遗传算法对PID控制器参数进行优化，用蒙特卡罗实验对控制系统进行鲁棒性检验。针对4种典型的热工过程进行了仿真试验，并与基于标称参数的设计方法以及传统的整定方法进行了比较。仿真结果表明，基于概率鲁棒的PID控制器设计方法对模型参数不确定性具有较好的鲁棒性，在被控对象存在一定的不确定性时，系统能以最大的概率满足设计要求，因此适用于具有参数不确定性的典型热力过程的控制。     

泵房恒压模糊自整定PID控制系统仿真

针对泵房恒压供水的复杂大滞后系统,传统PID控制难以保证任何工况下始终具有较好的控制性能和快速响应。提出泵机组恒压调速控制系统采用模糊自整定PID控制策略,从而实现PID参数实时整定,并设计出一种模糊自整定PID控制器。根据一个实际泵房恒压参数模型在Matlab/Simulink中搭建仿真模型,仿真结果表明模糊自整定PID的控制器比传统PID具有输出响应快、调节时间短、无超调、稳态精度高、对参数具有较强的鲁棒性等优点,能够很好地解决泵房复杂大滞后系统问题。     

模糊自整定PID控制及其在过热汽温系统中的应用

在工业生产过程中,许多被控对象随着运行工况的变化,其对象特性参数或结构将发生很大改变,单一参数的控制器难以获得所需的调节效果。针对这种情况,基于模糊逻辑的智能性和PID控制器的简单实用性,提出了模糊自整定PID控制策略。PID控制器参数的整定被分为粗调和细调2个阶段,粗调阶段基于发电机组负荷进行模糊预整定,基本适应运行工况的大范围变化,细调阶段基于系统的被调性能指标进行再整定,以进一步适应运行工况的小范围变化并克服各种可能的干扰。对具有严重参数不确定性、多扰动以及大迟延的电厂主汽温度被控对象进行了仿真研究。仿真结果表明：所给出的控制策略能较好地适应对象动态模型的大幅度变化,保持较优的鲁棒调节性能。     

一种新型鲁棒PID控制器参数整定方法

针对复杂工业过程中存在的一类模型不确定问题,提出了一种新的鲁棒比例积分微分(PID)控制器参数整定方法。通过对优化目标的分析,将鲁棒PID控制器的参数整定问题转化成一个求解最小-最大优化问题,并引入合作进化粒子群优化算法对该最小-最大优化问题进行求解。针对实例的仿真结果表明,利用该方法整定得到的鲁棒PID控制器具有良好的鲁棒性,提高了性能指标,当过程对象操作范围发生大的变化时,该控制器能获得满意的结果。     

基于遗传算法PID参数寻优的电加热炉温度控制系统

针对工业过程中常见的一阶大滞后对象的PID参数整定问题,提出自适应遗传算法对PID控制进行参数寻优。应用自适应遗传算法对电加热炉温度控制器参数进行优化,并将结果与常规的PID控制方法进行比较,仿真与实际结果表明,当被控对象存在较大纯滞后特性时,采用本方法优化PID控制器参数可获得比较满意的调节效果。     

基于Fuzzy自整定PID的主汽温度控制系统设计与仿真

针对火电厂主汽温对象的大滞后、大惯性、非线性等特点,提出将模糊控制与常规PID控制相结合的新思路,设计了Fuzzy自整定PID参数的控制模型,通过现场实际采集的历史数据,对系统进行仿真分析.结果表明这种新的控制策略可以很好地解决主汽温系统的非线性和滞后性问题.     

基于协同进化算法的水轮机模糊PID调节系统研究

针对常规遗传算法在优化水轮机模糊PID调节系统的模糊规则时，对于模糊PID整定公式中的三个比例因子的确定采用手动调整的不科学性，本文提出了一种新的基于协同进化算法的参数自整定模糊PID控制算法，该方法采用协同进化算法同时优化模糊PID控制的模糊规则和模糊PID整定公式中的三个比例因子，通过模糊推理的方法求解PID参数的变化量，对PID参数进行自动整定，为了避免优化得到的模糊规则之间发生跳变，在目标函数中引入一光滑因子。仿真结果表明，该控制算法具有良好的静态、动态性能和很强的鲁棒性。     

变论域模糊自整定PID控制在主汽温系统中的应用研究

火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大延迟和时变等特性，采用常规PID串级控制方法难以获得满意的控制效果。通过引入变论域模糊控制原理来整定PID参数，从而实现了变论域模糊自整定PID控制。它充分综合了变论域模糊控制、PID控制的优点。通过对锅炉过热蒸汽温度控制系统的仿真研究表明，变论域模糊自整定PID串级控制的控制效果优于常规的PID串级控制，能适应对象参数的变化，具有较强的鲁棒性和自适应能力，控制品质好。     

基于混沌遗传算法的主汽温系统RBF-PID控制

针对火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大迟延等特性,提出一种基于混沌遗传算法的径向基函数神经网络整定PID参数的控制策略。利用遗传算法优化神经网络权系数,同时利用混沌优化方法的局部快速搜索能力,实现全局最优化。该控制策略不仅具有常规PID串级控制的特性,而且具有智能控制器的自学习能力,增强了系统对不确定因素的适应性。仿真研究结果表明,这种方法具有全局优化的能力,对PID控制的参数优化设计是成功和有效的,系统动态品质明显优于通常的PID串级控制,系统控制性能得到了较大提高。     

火电机组主汽温控制优化策略的研究

针对火电机组汽温控制中的对象特性多变、抗扰动性能差、控制器难于整定等问题,将智能优化算法应用于汽温控制系统中,系统地提出了一套适用于工程实际的汽温控制优化策略,即高精度对象辨识、控制预估算法、扰动预估算法、控制器的鲁棒优化等,通过一个具体实例说明应用步骤,现场应用证明了该方法的有效性。     

基于Laguerre模型的过热汽温自适应预测PI控制系统

针对火电厂锅炉过热汽温控制的特点,设计1种基于Laguerre模型的自适应预测PI控制器。该预测控制器采用对时延具有良好逼近能力的正交Laguerre函数模型作为预测模型,利用带遗忘因子的最小二乘法在线辨识Laguerre预测模型的系数,以提高系统适应工况变化的能力;滚动优化指标采用比例积分型结构,以提高系统的快速性和鲁棒性。通过对具有严重参数不确定性、扰动以及大迟滞的电厂过热汽温被控对象进行仿真研究,结果表明该方法能够很好地适应对象特性的变化,且控制系统的性能比常规串级控制系统有较大提高。     

基于遗传算法在线辨识的内模控制及在一类大时延变参数对象的应用

提出一种基于遗传算法(GA)在线参数辨识的内模控制,并应用于大时延变参数对象,构成对该对象的智能控制系统,使控制系统的鲁棒性得到了提高。应用内模控制对火电厂过热器温度控制进行仿真研究,并探讨了实际应用的可能性。研究结果表明,采用内模控制方法对过热器温度控制具有很好的控制效果。     

基于阶梯式广义预测控制的锅炉主蒸汽温度控制系统

针对电厂锅炉主蒸汽温度难以投入自动控制的问题，在充分了解系统特征，综合考虑各项扰动因素后，有针对性地提出阶梯式广义预测控制策略，该算法引入10个影响因素，能解决大惯性、大时延及多扰动系统控制问题。算法应用于平圩电厂的2008t/h锅炉，成功解决了该厂主蒸汽温度难投自动的问题。并使控制指标优于疗颁标准。应用实践证明该技术具有很高的市场推广价值。     

一种改进的遗传多目标优化算法及其应用研究

为解决含多个目标和多约束的优化问题,本文结合了非支配排序思想、精英保留策略,小生境技术,并对传统的小生境技术中基于个体适应度的淘汰技术进行改进,提出了一种向量模适应度函数来作为淘汰准则,得到一种改进的Pareto遗传多目标优化算法。通过最小化两个多元目标函数,验证了该算法能够获得更加均匀分布的Pareto前沿,避免了局部收敛的问题。在此基础上,将改进多目标优化算法用于PID控制器参数整定,以锅炉过热汽温串级控制系统为例进行了仿真研究。结果表明改进的遗传多目标优化算法可以获得多组对应不同性能指标的控制器参数,为决策者提供了更多的选择余地,具有很好的应用价值。     

PFC-PID串级控制在主汽温控制系统中的应用研究

针对火电厂主汽温控制系统大惯性，大迟延，慢时变以及扰动因素较多，常规串级PID控制难以取得满意的调节效果的特点，该文介绍并分析了预测函数控制（PFC）的基本原理和特点，给出了一阶加纯滞后系统的预测函数控制的具体算法，并将PFC和PID控制相结合，提出了PFC－PID串级主汽温控制策略，系统的内回路采用PID控制，内回路和主调节区对象构成PFC的广义被控对象，对广义被控对象进行拟合简化得到一阶加纯滞后对象，作为PFC的预测模型，算法简单；预测模型失配时，系统仍具有良好的控制品质，易于工程实现，具有较高实际应用价值，大量的仿真实验表明，采用PFC－PID串级控制策略的主汽温控制系统的动态品质明显优于采用PID串级控制策略的系统，具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。     

Robust tuning of two-loop automatic control systems

We propose a solution to the problem of finding trade-off robust tuning parameters for two-loop automatic control systems by means of a numerical simulation method using the authors’ version of the Optim-MGA evolutionary optimization algorithm. Results from calculating and analyzing a two-loop superheated steam temperature control system employing a PI controller and a differentiator are presented.     

PID自动整定和阶梯式GPC在大型电站锅炉中的应用

将PID自动整定和阶梯式广义预测控制（GPC）同时运用到大型工业锅炉的重要控制回路（如汽包水位和主蒸汽压力）中。而阶梯式GPC的应用则突破了以往GPC等方案只用于小型锅炉的控制、大型锅炉仅进行仿真或仅对过热蒸汽温度等回路进行控制的状况。针对在线计算的快速性要求,对GPC进行修改,得到阶梯式GPC方法,使计算量比GPC的递推算法大为减少,使之满足实际应用的要求。2种方法均在某420 t/h锅炉中取得了很好的实际控制效果。