模糊自整定PID控制在主汽温控制中的应用

火电厂主汽温控制系统中的被控对象具有大滞后、大惯性等特点,并且影响主汽温变化的因素有很多,主蒸汽流量、减温水流量、烟气温度都会使其发生变化,因此很难用传统的PID控制将被调量控制在规程中允许的偏差范围内.而主汽温作为锅炉的主要参数之一,其稳定性对电厂的安全经济运行有至关重要的作用,因此将模糊控制和PID控制相结合,设计了模糊自整定PID控制器,实现了PID控制器参数的在线自整定.仿真结果表明,模糊自整定PID控制比常规的PID控制超调小且调节时间短,具有比较好的应用前景.     

基于控制量补偿的过热汽温混合型模糊自调整PID控制研究

本文针对惰性区具有多个参数及迟延摄动的电厂锅炉过热汽温控制问题及其对汽温响应和抗扰动特性的特殊要求，提出一种基于控制量补偿的混合型模糊自调整PD控制策略。仿真结果表明，这种混合模糊控制方法和利用自适应遗传算法优化获得的固定参数PID控制方式相比，显著的改善了汽温响应特性，同时较好的解决了采用常规PID控制器的过热汽温系统中，控制器的参数整定无法同时兼顾设定值跟踪响应特性和干扰抑制特性的问题。     

超临界锅炉过热汽温神经网络内模控制

锅炉过热汽温是燃煤机组运行中的重要参数,过高、过低都会对机组的安全经济运行构成威胁.由于锅炉结构复杂,系统庞大,汽温对象具有变时滞、变参数等特性,喷水减温系统采用的串级PID控制,在大范围变工况下效果往往很不理想,且PID参数整定耗时耗力.为此,该文针对600 MW超临界锅炉过热器的喷水减温系统,研究了过热汽温神经网络(ANN)内模控制方案.基于Matlab建立了汽温系统的ANN正模型和逆模型,并设计出ANN内模实时控制器.仿真表明,与原串级PID控制相比,该方案显著改善了过热汽温的控制品质.     

神经网络PID在直流炉汽温控制中的应用

在大型火力发电厂中,由于主汽温对象具有大延迟、大惯性、非线性以及时变性的特性,导致了对其控制比较困难。将PID控制器和具有学习功能的神经网络相结合,是智能控制的一种新的途径。本文针对超临界直流锅炉主汽温对象的调节特点,将中间点温度信号作为前馈引入主汽温调节系统,利用神经网络进行系统辨识,运用单纯形法寻优PID控制参数,达到最优控制效果。     

BP神经网络PID控制器在汽温控制中的应用

通过将BP神经网络和常规PID控制器结合，提出了一种新的火电厂超临界机组过热汽温控制方案。将这种方法应用干主汽温控制，可以有效克服过热汽温对象的大滞后和大惯性，并能够克服对象在运行中参数变化的影响，获得良好的控制品质。仿真试验表明：所设计的系统在控制品质、鲁棒性方面明显优于常规PID控制系统。     

ARX-Laguerre模型PID预测控制及其在过热汽温控制中的应用

针对火电厂过热汽温控制的特点,提出了一种基于ARX-Laguerre模型的PID预测控制算法(ALMPCPID),该算法使用增量式的ARX-Laguerre模型作为预测模型,将滚动优化的性能指标改为PID控制器的形式,并利用带遗忘因子的最小二乘递归方法对模型参数进行在线辨识。将ALMPCPID算法应用于过热汽温控制系统进行仿真研究,仿真结果表明该方法可有效应对过热汽温系统的特性变化带来的影响,控制效果优于常规预测控制策略,具有很好的应用价值。     

单神经元控制器及其在过热汽温控制中的应用

:文中把神经元的学习特性和常规的PID控制算法结合起来 ,设计了单神经元控制器 ,并将其应用于过热汽温控制系统 ,通过仿真试验表明 ,基于该单神经元的过热汽温智能控制系统具有良好的控制品质。     

基于PSD算法的单神经元PID控制器在汽温控制中的应用

介绍将自适应PSD控制算法中递推计算并修正增益的方法引入单神经元PID控制，形成了具有增益自适应能力的控制器，设计了基于ISD算法的单神经元PID控制器，并应用于超临界机组过热汽温控制系统。仿真结果表明，基于PSD算法的单神经元PID控制器具有较强的自适应能力和鲁棒性，其控制品质优于常规的PID控制器和一般单神经元控制器。     

简化的模糊自调整PID在主汽温控制的应用

针对电厂主汽温控制对象迟延较大的特点,提出一种用简化的模糊控制器调整PID的参数,由于规则库规模缩小,其建立变得较为直观,推理计算更迅速,使实时控制成为可能。仿真结果表明:用这种方法建立的主汽温控制系统有较好的控制品质。     

一种主蒸汽温度的鲁棒串级PID控制系统设计

火电厂主汽温系统是典型的大滞后开环稳定系统，其过程模型可以等效为常用的一阶加纯滞后形式（FOPDT）。该文基于最小二乘法直接辨识FOPDT模型，并基于FOPDT模型，采用鲁棒控制理论中的技术设计PID控制器，使得被广泛应用的PID控制器具有较强的鲁棒性，同时避免了直接采用控制理论设计的控制器阶次较高而不便于实现的问题。对主汽温系统的计算机仿真研究结果表明了该文方法的有效性，在模型变化情况下获得了较强的鲁棒控制性能，而且采用的PID控制器易于在广泛使用的分散控制系统（DCS）和现场总线控制系统（FCS）上实现，具有一定的应用价值。     

神经网络在火电厂主蒸汽温度控制系统中的应用

本阐述了火电厂主蒸汽温度控制中面临的问题,并介绍了神经PID控制在工业上的应用,提出用神经PID控制改进主蒸汽温度控制并用MATLAB进行了仿真。     

神经网络PID工业温度控制系统研究

本文介绍了一种神经网络PID控制器,并将它与传统PID控制器、模糊控制器和神经网络控制器进行比较。神经网络PID控制器综合了PID控制器和神经网络控制器的优点并弥补了它们各自的不足之处。通过上述各种控制器在工业温度控制系统的仿真研究表明,神经网络PID控制器具有超调小,过度时间短,控制精度高的优点,对大滞后的温度控制系统有很好的控制效果。     

神经网络PID在温度控制系统中的研究与仿真

本文提出一种基于BP神经网络的新型智能PID控制方法和一些BP神经网络的基本概念。同传统的PID控制相比较．神经网络智能PID控制有许多优点。把BP神经网络的PID控制方法应用到工业领域的温度控制系统中，仿真结果表明：这种控制方法具有较高控制精度和较强的适应性以及良好的控制效果。     

火电厂锅炉主汽温控制策略的比较研究

锅炉的主汽温被控对象是一个大惯性、大迟延、非线性且对象变化的系统,常用的汽温控制系统有串级PID控制和基于BP神经网络的PID控制。串级PID控制一般能将主汽温控制在允许的范围内;基于BP神经网络的PID控制将神经网络所具有的自学习能力与PID控制器的鲁棒性相结合,能实现对非线性、大时滞系统模型的控制。对这两种策略在不同负荷下进行了实验仿真,该结果对当前电厂的经济性和安全性有一定参考价值。     

注塑机料筒多段温度PID神经网络解耦控制系统

注塑机料筒温度是一类多变量、强耦合、大惯性控制对象，本文根据注塑机料筒温度控制的要求，利用PID神经网络构成多变量解耦控制系统。文中分析了注塑机温度控制的特点，给出了网络的结构和算法，对多段温度系统进行了实时仿真，显示了PID神经网络对注塑机料筒温度控制的良好解耦性能和自学习控制特性。     

基于RBF网络的PID控制在温度控制系统中的应用

某涡扇发动机主燃油泵调节器的燃油调节具有随发动机进口总温变化而不断修正的特性,在实验室采用常规PID控制方式不能满足发动机进口总温大范围变化时的控制要求,为此,兼顾神经网络的自适应性,提出了一种基于RBF网络的参数自整定PID控制器。将其应用于发动机进口总温控制系统中,实验结果表明,它具有强的自适应能力和鲁棒性,控制品质优于常规PID控制器。     

一种神经网络PID控制在燃料电池测试系统中的应用研究

对燃料电池测试系统中露点加湿器的温度控制进行研究,提出了一种用BP神经网络进行参数整定、积分分离的PID控制算法.利用神经网络的任意非线性表达能力,通过对系统的学习来调整PID参数,实现最优的PID控制.通过在实际燃料电池测试系统中的实验表明,这一算法实现的PID控制系统控制稳态好、过冲小、收敛快.     

农业温室温度的智能辨识控制

农业温室温度控制过程中,温度的精准控制是一个非线性、滞后的问题,实验表明,现有的PID控制很难实现对农业温度的辨识控制,控制过程的准确率,收敛速度慢等问题。提出建立农业温度控制模型,通过采用LI—RBF神经网络辨识器对农业温度控制系统进行辨识,以及LI-RBF神经网络与PID控制相结合,构成LI-RBF—PID控制策略。通过系统跟踪辨识结果比较,以及LI-RBF—PID控制器控制参数在线自整定的农业温度控制曲线表明,该方法优于PID控制,实现了农业温室温度智能辨识控制。     

基于模糊神经网络PID算法的电阻炉温控系统

由于电阻炉温控系统是一个大惯性、大滞后、时变、且非线性的系统,采用传统PID控制不能解决系统的非线性、时变和PID参数的在线整定难等问题,为此提出一种控制算法—模糊神经网络PID算法。可根据电阻炉的温度的偏差及其变化率实时对PID的3个参数进行优化,达到具有最佳组合的PID控制,从而实现PID控制的自适应和智能化性能。使用MatLab的simulink仿真,通过传统PID与模糊神经网络PID阶跃响应曲线的比较,表明系统采用模糊神经网络PID算法具有更好的动、静态特性和自适应性,对突加的外部的扰动具有良好的抗干扰能力,具有实用价值。     

基于神经网络的恒温控制系统的研究与设计

由于恒温控制的数学模型很难建立,针对这一难题提出了基于神经网络的PID控制器,侧重介绍了BP神经网络PID控制器算法的基本知识以及控制器的设计原理,通过实验仿真证明了神经网络PID控制器的控制效果比传统的PID控制在静态特性和动态特性方面都有所提高,而且具有较好的鲁棒性,该控制器在工业控制中将会发挥越来越大的作用.