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本文研究了催化裂化装置(FCCU)的优化控制问题,提出了适合于这种复杂工业过程的多变量预测控制策略,在集散控制系统上(DCS)实现,获得了满意的控制效果。 相似文献
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针对当今工业现场实际,过程控制复杂,具有慢时变、分布参数、非线性、大时滞特性,难以精确描述数学模型,很难达到自动控制的目的;提出了一种多模态集成智能控制方案:将专家控制、神经模糊控制集成在一起,通过对复杂工业对象THJ-3装置进行仿真和实时控制实验,取得了满意的控制效果。 相似文献
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张烁 《数字社区&智能家居》2007,(4):12-13
铝电解是一个复杂的工业控制过程,计算机技术的发展及在电解铝工艺上的应用,推动了电解槽生产过程控制自动化程度的不断加深,本文就75KA新型电解铝控制管理系统软件的开发及遇到的问题进行分析。 相似文献
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冶金石灰窑燃烧温度和进程的控制是保证产品质量的关键,由于它属于非线性、大滞后的热工过程被控对象,常规的PID和Fuzzy以及单纯的预测控制方法难以达到满意的效果.通过对其煅烧过程涉及的物理和化学反应机理分析,阐述了石灰窑生产系统的非线性、多变量和多参数影响的复杂特性以及系统的控制目标,并根据仿真要求对燃烧控制系统的数学模型进了参数辨识.在此基础上,采用预测控制和模糊决策相结合的控制方案,通过仿真分析验证控制算法的有效性,并以工业现场套筒石灰窑为应用对象,投入实际控制运行,取得了良好的效果. 相似文献
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回转窑煅烧过程运用软测量的建模方法及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决工业回转窑的生产过程中存在工艺复杂、建模困难和控制目标只能离线检测等控制难点的问题,在分析锌钡白回转窑煅烧过程运行机理和工艺流程的基础上,运用软测量的方法建立煅烧过程的控制模型。结合熟练工人的操作经验,采用模糊控制的方法对控制模型的PID参数进行自动整定,详细介绍了控制模型的建立过程和模糊参数自整定控制器的设计方法。现场运行取得了满意的效果。 相似文献
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基于模糊神经网络的SBR污水处理控制系统研究 总被引:1,自引:0,他引:1
序批式活性污泥法(SBR)污水处理过程是一个具有随机性、时变性和耦合性的复杂过程,传统的时间程序控制或流量控制难以获得满意的控制效果;提出了一个具有五层的模糊神经网络控制系统,分析了控制模型与算法,利用神经网络的学习能力来优化模糊逻辑的规则以及比例因子的调整,可实现SBR反应过程的最优控制。通过用MATLAB软件对控制系统进行仿真分析,结果表明系统具有优良的性能。 相似文献
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OPTOMUX分布式控制网络(100011北京西城区白孔雀艺术世界副3楼深圳陆海北京分公司)赵敏对于工业控制产品,不但要求其技术性能好,能满足复杂的工业现场应用的要求,而且要能保证运行的可靠稳定,具有极强的抗干扰能力,适应各种恶劣的工业环境;而对于分... 相似文献
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本文针对复杂工业过程优化与控制相互关联与耦合的关系,提出了过程优化与过程控制一体化技术的命题,并介绍了一种基于优化目标与控制目标折衷和辨识的适应性一体化技术策略的设计,仿真结果表明这种方法是有效的。 相似文献
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对于复杂工业过程来说,选择一个正确的控制结构往往是有困难的,这类困难在添加新的控制回路到已有的计算机分布控制系统尤为突出.现在选择控制器的方法大都借助于现场控制工程师的经验或者是通过复杂的优化算法来进行,因此之前建立了有效的以凸优化为基础的控制器结构降阶方法并讨论了该方法在大规模系统中的应用.基于造纸流程的结构,将这些... 相似文献
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过程控制不仅使被控对象的输出尽可能好地跟踪控制器设定值, 而且要对整个工业装置的运行进行控制, 使反映产品在该装置加工过程中质量、效率与消耗等指标, 即运行指标在目标值范围内, 尽可能提高质量与效率指标, 尽可能降低消耗指标, 即实现工业过程运行优化控制. 本文在综述了已有的运行优化与控制方法的基础上, 重点介绍了复杂工业过程的数据驱动的混合智能运行优化控制和运行控制半实物仿真系统, 并以赤铁矿磨矿过程为应用研究案例, 仿真实验和工业应用结果表明所提方法的有效性, 并指出了复杂工业过程运行优化控制研究需要关注的问题. 相似文献
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小型计算机控制系统的设计及应用 总被引:2,自引:1,他引:1
针对因经济、技术等因素的制约,当前众多中小型工矿企业自动化水平较低、采用大型计算机系统易造成资源浪费的现状,介绍了自行研制的适合中小型生产过程特点的小型计算机控制系统,包括组态和运行两大部分。使用可视化组态平台,可快速方便地开发出经济实用的监控系统。运行平台是交互式的图形用户界面,具有数据实时采集处理、历史数据存储和浏览、报警显示和对复杂工业对象的远程控制等功能,并内嵌OPC服务器,便于对系统进行远程访问和控制。应用结果表明,该系统具有良好的开放性和可靠性,各项功能正常,能满足实际工业生产的需要。 相似文献
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Generalized predictive control using recurrent fuzzy neural networks for industrial processes 总被引:11,自引:1,他引:11
This paper presents a design methodology for predictive control of industrial processes via recurrent fuzzy neural networks (RFNNs). A discrete-time mathematical model using RFNN is constructed and a learning algorithm adopting a recursive least squares (RLS) approach is employed to identify the unknown parameters in the model. A generalized predictive control (GPC) law with integral action is derived based on the minimization of a modified predictive performance criterion. The stability and steady-state performance of the resulting control system are studied as well. Two examples including the control of a nonlinear process and the control of a physical variable-frequency oil-cooling machine are used to demonstrate the effectiveness of the proposed method. Both results from numerical simulations and experiments show that the proposed method is capable of controlling industrial processes with satisfactory performance under setpoint and load changes. 相似文献
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A variable structure control (VSC) method for unstable industrial processes is proposed. The proposed control method is able to provide a highly satisfactory system performance and to tackle with robustness issues of the processes in the presence of uncertainties. An ITAE-based numerical tuning algorithm for acquiring optimal control parameters, and a direct auto-tuning mechanism for the proposed controller are also provided. The performance of the proposed VSC method is illustrated on some unstable process models including a continuous stirred tank reactor (CSTR), in order to show its effectiveness, validity and feasibility. 相似文献
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基于化工反应器间歇式生产过程的复杂特性,提出了一种结合多变量时序逻辑模糊自适应方法的控制器模型,并用于间歇过程操作单元的控制器设计,在实际应用中获得了满意的控制效果 相似文献