基于PID控制的遗传神经网络在焦炉温度控制中的应用研究

以某焦化厂焦炉温度控制系统的开发为背景，提出了一种基于遗传算法的CMAC(小脑模型关联控制器)与PID复合控制方法来优化焦炉对象的温度控制．用遗传算法优化PID控制器的初始参数，然后再结合CMAC网络进行控制．针对焦炉生产过程的简化模型，在Matlab中对这种控制方法进行了仿真．仿真研究表明该方法应用于焦炉控制是可行的．     

改进遗传算法PID参数整定及在漂白温度控制中的应用

遗传算法（GA）是一种基于群智能的全局随机优化算法。针对简单遗传算法（SGA）收敛速度慢、易于早熟等缺点,采用改进的自适应交叉算子和自适应变异算子。结合兼顾性能指标和响应过程平衡的适配函数,以多种改进方式相结合的遗传算法对PID参数进行寻优整定。并将该控制器应用于纸浆漂白温度控制中,仿真结果表明：改进遗传算法能够明显改善收敛速度和寻优效果,当被控对象存在较大纯滞后、时间常数特性较大时,采用本方法优化PID控制器参数可获得比较满意的控制效果。     

基于IGA的漂白过程温度优化控制

针对工艺复杂的造纸过程漂白工段的温度控制优化问题,分析了漂白过程温度控制优化策略,提出了标准遗传算法的改进方法,采用基于改进型遗传算法(IGA)整定PID控制器的方法实现了对漂白塔温度的优化控制,并介绍了基于DCS的优化控制系统配置.仿真结果和实践证明了基于IGA的漂白过程温度控制优化方案的正确性和有效性.     

基于遗传算法的PID控制器参数优化研究

研究自动控制器参数优化问题,PID参数优化是自动控制领域研究的重要内容,系统参数选择决定控制的稳定性和快速性,也可保证系统的可靠性.传统的PID参数多采用试验加试凑的方式由人工进行优化,往往费时而且难以满足控制的实时要求.为了解决控制参数优化,改善系统性能,提出一种遗传算法的PID参数优化策略.通过建立遗传算法优化的PID控制器参数模型,在控制过程中将PID参数作为遗传算法中的个体,采用控制误差绝对值时间积分函数作为优化目标,动态调整PID的三个控制参数,进行PID控制参数的在线优化,将优化方案应用于农业温室温度控制系统进行了仿真.仿真表明,引入遗传算法的PID控制系统,提高了动态性能,增强系统稳定性和快速性,保证实现了控制效果.     

PMSM调速系统CMAC网络PID并行优化控制

针对永磁同步电机调速系统存在多变量、非线性和强耦合的控制特点,提出了基于混沌优化策略与自适应CMAC网络PID并行控制相结合的控制方法,并将其应用于永磁同步电机调速系统的参数设计中.该方法首先通过混沌搜索,得到PID控制器参数的次优值,然后再利用变尺度的方法在次优值附近找出PID控制器参数的全局最优值.与传统CMAC网络PID并行控制以及单纯PID控制相比较的仿真结果表明.该方法可以更好地提高永磁同步电机调速系统的控制精度和响应速度.     

基于CMAC与PID复合控制的汽轮机功率控制系统

针对汽轮机功率调节过程的非线性特征,提出了将CMAC神经网络与常规PID控制相结合的方法,并将其应用于汽轮机功率控制中。该复合控制方法可以实现前馈与反馈的联合控制,其中前馈控制由CMAC神经网络实现,反馈控制由常规PID控制器实现。通过对比分析CMAC/PID复合控制与常规PID控制的仿真结果,可以看到在不同的扰动因素存在时,CMAC/PID复合控制均能取得较好的控制效果。     

遗传算法对CMAC与PID并行励磁控制的优化

为解决同步发电机在不同工况下的PID控制参数最优化,干扰情况下的快速稳定等问题,提出了一种通过遗传算法来优化CMAC与PID的并行控制策略.由遗传算法来对PID参数进行全局择优,CMAC在其基础上进行局部择优,以达到所需要的控制效果.Matlab仿真表明该控制方案与传统控制方案相比具有优越性,通过现场试验表明算法的可行性和实际控制效果的优越性.     

飞机空调车的模糊CMAC-PID温度控制器设计

关于飞机地面空调温度优化控制问题,飞机地面空调车温度控制系统具有参考模型不精确、非线性、时变、工作环境不稳定等特点。针对实际温度控制系统中应用到的传统PID温度控制器存在超调量大、响应速度慢、抗干扰能力弱等缺点,设计了一种新的响应速度快、稳定性高和抗干扰能力强的模糊CMAC-PID控制器。温度控制器利用小脑神经网络(CMAC)较强的自适应能力,与模糊PID控制器并行工作,能够迅速、精确、稳定的达到系统所要求的温度值。用Matlab软件进行实验,结果表明控制方式有效地改善了系统的动态性能、稳态精度和鲁棒性,具有较好的工程应用前景。     

一种模糊PID控制器在制浆蒸煮过程中的应用

在分析造纸厂纸浆蒸煮过程数学模型的基础上，提出了一种模糊PID控制器。该控制器能够自适应地调节比例、积分和微分作用，使系统具有超调量小、鲁棒性、自适应性强、调节时间短的优点，克服了传统PID控制器的缺点。该控制系统用于某造纸厂4个蒸球的蒸煮控制，取得了良好的控制效果。     

采用遗传优化自适应模糊PID控制球杆系统

为解决球杆系统动态、静态性能不高的问题,提出了遗传算法优化自适应模糊PID控制器的控制方法.该模型在拉格朗日方程建立球杆系统数学模型的基础上,采用遗传算法优化模糊控制规则、隶属函数和自适应PID参数.在GBB1004系统中建立了遗传算法优化后的自适应模糊PID控制器以及控制模型,并对该控制器进行实验验证.实验结果证明了遗传算法优化后的模糊控制器有效地减小了系统的超调量,缩短了系统的调节时间,能够较好地控制球杆系统.     

Design and analysis of direct-action CMAC PID controller

This paper is to propose a direct-action (DA) cerebellar model articulation controller (CMAC) proportional-integral-derivative (PID) controller. The proposed controller, termed the DAC-PID controller, can generate four simple types of the nonlinear functions and then determine a control effort from those functions to control the process. In addition, the real-coded genetic algorithm is used to tune the parameters of the DAC-PID controller such that we can optimize those parameters. The performance of the proposed controller is also discussed in the sense of quantitative analysis. Simulation results demonstrate that the DAC-PID controller is superior to the conventional PID controller tuned by Ziegler–Nichols method and, moreover, as better as the optimal PID controller and the optimal fuzzy-PID controller.     

CMAC神经网络与PID复合控制的应用研究

阐述了CMAC神经网络的基本原理,并结合PID控制的特点,将CMAC神经网络与PID复合控制算法应用在工业领域的温度控制系统中,并同传统的Zieglar-Nichols阶跃响应法及单纯形算法作了比较。仿真结果表明:该复合控制算法具有较高的控制精度及良好的控制效果。     

改进遗传算法优化控制器参数的燃烧控制

主汽压和床温是循环流化床锅炉(CFBB)燃烧控制系统中两个重要的控制指标,直接影响着锅炉运行的安全性和经济性。常规PID控制大多采用人工凑试法来调整PID控制器参数,结果往往耗时且难以实现燃烧系统的实时控制。为了实现燃烧系统的实时控制,提出了一种改进遗传算法优化PID控制器参数的控制方案。在控制过程中,先利用前馈补偿解耦法对主汽压和床温进行解耦,再采用改进遗传PID控制器对两个对象进行独立控制。仿真结果分析表明,与常规PID控制相比,改进遗传算法优化PID控制器参数的控制方案可以有效地改善循环流化床锅炉燃烧系统的动态性能、稳定性能以及快速性能,并提高系统的控制品质。     

Research on the intelligent control algorithm for a robot joint actuated by McKibben muscles

A compound control algorithm is supposed to a robot joint actuated by McKibben muscles, which combines both CMAC control and PID control. The CMAC feedforward compensator realizes the joint system’s dynamic model. The PID controller realizes the feedback control in order to guarantee the system’s stability. The compound controller’s output takes control of the system’s actions. By the CMAC learning process, the PID output tends to zero, and the final controlled action is directed by the CMAC controller. Digital simulation results prove that this compound control algorithm has the very high tracking capacity, interference immunity, and quick system response.     

Design and Implementation of a Hierarchical‐Clustering CMAC PID Controller

In industrial control processes, proportional‐integral‐derivative (PID) control algorithm is widely employed. Therefore, it is meaningful to design advanced PID controllers, especially for nonlinear control objects. One of the advanced PID controllers is a cerebellar model articulation controller (CMAC) PID controller. In this controller, the PID control parameters are calculated and tuned. The CMAC achieves a higher accuracy by increasing the number of labels of each weight table; this requires a larger memory, and the generalization ability of the controller decreases. On the other hand, if the CMAC requires less memory, the generalization ability increases and accuracy decreases. Hence, in this paper, a novel CMAC in which the accuracy is compatible with the generalization ability is proposed in this paper. In the proposed CMAC, the number of labels of each weight table can be decided by using a hierarchical clustering technology. Moreover, the efficiency of the memory allocation is improved. The effectiveness of the proposed method is verified by experiments.     

柴油机自适应遗传非线性PID调速控制仿真

研究船用柴油机控制优化问题,柴油机调速要求快、稳、准。针对船用柴油机调速系统的时变、非线性及外界干扰等特点,传统PID调速稳定时间长,控制效果不佳。为提高喷油量达到控制准确度,改善调速系统性能,提出了一种柴油机自适应遗传非线性PID调速控制策略。采用Matlab对柴油机调速系统模型进行辨识并验证其准确性。利用非线性PID控制实现各参数增益的实时调整,提高了抗干扰能力,通过自适应遗传算法对系统的动态偏差进行监控,优化非线性PID控制器参数,减少了超调量,提高控制精度。仿真结果表明,采用自适应遗传非线性PID控制器稳定时间更短,鲁棒性强,控制精度更高,优化了柴油机调速系统性能。     

基于DCS的淀粉生产线自动控制系统

在介绍了马铃薯淀粉生产线工艺流程的基础上,提出并设计整套控制系统的方案.针对该控制系统中的关键技术作了简要的分析与仿真.在淀粉浓度控制方面采用常规PID控制,把淀粉浓度控制在14 Be左右.针对淀粉乳罐液位所出现的各种问题.提出利用小脑模型神经网络和传统PID复合控制的策略.仿真结果表明,该复合控制器算法减小了超调,提高了系统的控制精度,并且具备较强的抗干扰能力.现场运行结果表明,该控制系统完全达到该生产线的自动化要求,生产出来的淀粉达到了厂家的要求.