制粒机温控系统设计与仿真

制粒机调质温度是现代饲料生产过程中的重要参数之一,必须控制在最佳值附近。而调质温度被控对象具有大时滞,非线性以及参数时变的特性。传统的Smith预估器难以取得良好的控制效果。针对上述问题,提出一种IMC-Smith预估控制算法,算法将Smith预估器与内模控制相结合,采用内模控制原理和积分平方差指标设计给定点追踪控制器。在Matlab平台上对IMC-Smith控制算法进行模型匹配和模型失配的仿真,仿真结果表明控制系统性能较常规Smith预估控制有较大的提高,证明了控制方案的有效性。     

一类基于Smith预估器的神经元控制器的实现研究

本文提出一种基于Smith预估器的神经元控制器的实现方法,该神经元控制器的控制算法是不完全微分先行PID控制.利用MATLAB仿真软件对该控制器在电加热炉中的应用进行仿真研究.仿真结果表明,该控制器具有Smith预估控制和神经元控制的优点.     

基于自适应Smith控制率的煤样燃点检测仪表温度控制系统

煤样的燃点是煤炭的重要物理属性,是煤炭开发、运输及使用过程中的重要的技术参数;针对煤样燃点检测中温度控制的工程需要,介绍了一种基于AT89C55单片机内核的煤样燃点检测仪表设计方法,重点研究了其温度控制系统的特点、关键技术问题及其解决办法;为了有效地解决对于煤样加热炉这一时滞、大惯性、时变参数受控对象的控制问题,采用了一种基于指数遗忘的递推最小二乘算法(Recursive Least Squares with Exponential Forgetting,RLSEF)的Smith控制器(Smith Controller);仿真结果表明该自适应Smith控制器可以有效地补偿受控对象的时滞、大惯性特性,并能很好地适应系统参数的变化。当加热炉惯性时间常数在2000~6000s间按正弦规律交替变化时,在温度上升到64.9℃后,实际升温速度就可进入要求的升温速度(5±0.25℃/min)的范围之内,满足该仪表的设计要求。     

电加热炉温度系统的PID-模糊Smith复合控制方法研究

针对电加热炉温度控制系统，研究了PID-模糊Smith复合控制方法。该控制方法利用Smith预估算法克服纯滞后，利用模糊控制来提高系统的鲁棒性，利用PID控制来提高稳态精度。在模型匹配和失配情况下进行了仿真研究，结果表明复合式控制器具有良好的稳定性和鲁棒性，对于大时间滞后的电加热炉温控系统是一种实用而简便的控制方法。     

积分分离PID算法的电阻炉温度控制系统

为使大惯性、纯滞后的电阻炉温度控制系统的动态性能和稳态精度满足要求,提出了Smith预估结合积分分离PID算法;设计了温度控制器的硬件系统;对控制系统进行辨识;分析了Smith预估结合积分分离PID算法与单纯Smith预估控制算法的区别,并对两种控制算法进行了比较分析,确定了电阻炉温度控制系统参数;最后对Smith预估结合积分分离PID算法进行了电阻炉的温度控制实验;实验结果表明,采用Smith预估结合积分分离PID算法提高了电阻炉温度控制系统的稳定性,降低了系统的超调,稳态精度达到0.2℃,其动态性能和稳态精度满足系统控制要求.     

冷连轧AGC 系统的自适应Smith 广义预测控制

针对冷连轧AGC 系统存在较大的时间滞后以及对象模型参数时变的特点,提出了一种自适应Smith 广义预测控制算法. 该算法用Smith 预估器来克服滞后的影响,利用激光测速仪间接测量AGC 系统的滞后时间以修 正Smith 预估器的时滞部分模型,使用渐消记忆递推最小二乘算法在线辨识对象参数来修正Smith 预估器的非时滞 部分的模型,并根据辨识得到的对象参数设计自适应广义预测控制器代替传统Smith 预估算法中的PID 控制器. 仿 真研究表明,在模型失配及干扰的情况下,该控制算法仍然具有良好的控制性能和鲁棒稳定性能.     

基于电加热炉温度系统的Smith-FNNC-PI复合控制器研究

针对大滞后的电加热炉温度控制系统,研究了一种由Smith预估控制、模糊神经网络控制(FNNC)与传统PI相结合的复合控制器。该控制器将模糊控制具有的较强逻辑推理功能、神经网络具有的较强自学习能力以及传统PI控制的优点融为一体。仿真结果表明该复合式控制器具有良好的稳定性和鲁棒性,对于大时间滞后的电加热炉温控系统是一种实用而简便的控制方法。     

改进Smith控制与RBF单神经元PID的换热器控制系统

为了高效控制工质出口温度,维持换热器稳定运行,针对Smith预估控制算法及径向基函数(RBF)神经网络辨识单神经元比例-积分-微分(PID)控制算法特点,提出了Smith控制算法和RBF神经网络辨识单神经元PID相结合的控制策略,对Smith控制算法在结构上进行了改进,以提高RBF神经网络辨识单神经元PID控制的抗干扰能力,减少Smith控制算法对模型的依赖程度.仿真分析表明:应用于换热器工质出口温度控制系统,改进算法控制性能显著优于其它控制方法,抗干扰能力得到了大幅提高.     

纯滞后过程控制算法的研究

介绍了工业过程控制中PI控制算法、Smith预估控制算法和采样PI控制算法。给出了采样PI控制算法及控制原理，分析了控制器参数对控制性能的影响，给出了控制器参数选择的方法。并利用：Matlab选取典型一阶纯滞后对象，在控制对象纯滞后时间和增益改变时进行了动态仿真。仿真结果表明，采样PI控制和Smith预估控制具有较强的鲁棒性，而且算法简单、容易实现．所以更适用具有纯滞后的工业过程控制。     

预测控制在步进梁加热炉先进控制中的应用研究

传统的步进梁加热炉控制采用经典PID控制器，在流量的平稳性，温度的快速跟踪等方面受到控制器本身的限制，而且不能达到好的解耦效果。使用基于预测控制的多变量约束控制地，采用两组预测的方法，针对上海宝钢步进梁加热炉模型，进行了综合控制的仿真研究。控制策略节能指标纳入控制器的设计，对燃料流量和空气流量采用综合控制。仿真结果表明了这种先进控制算法在解耦、节能指标、跟踪平稳性等方面表现出了良好性能，表现了多变量控制的优点，使预测控制在加热炉对象上的成功应用有了理论上的证实。     

水平辊道式玻璃钢化炉及其温度控制系统研究

首先分析水平辊道式玻璃钢化生产线的构成与工艺流程,然后进行控制系统结构设计.钢化玻璃品质控制的关键在于温度控制,因为钢化玻璃电加热炉是一个非线性、时变、大滞后系统.在数学建模的基础上,将增益自适应补偿Smith 算法运用于电加热炉温度控制,取得比传统PID控制更优的控制效果.     

多路高精度扩散炉温度控制系统的设计

针对传统的扩散炉温度控制系统的精度低、生产工艺控制能力差的现状,设计实现了扩散炉多路高精度温度检测控制系统。系统采用三路热电偶采集扩散炉内温度值并通过基于Smith预估的PID控制,控制三组加热装置的启停,以达到对炉温的控制,控制精度可达1‰,并采用液晶显示模块和按键组成人机交互界面。     

电加热炉系统预测函数PID控制算法的研究

由于电加热炉系统具有大时滞、时变性、非线性等特点,提出了一种新型预测函数PID控制算法.该算法将PID控制算法和预测函数控制算法结合起来,通过预测被控对象的未来输出值,得到一个新的优化目标函数,实时优化控制参数,得到控制量的解析解.仿真结果表明,与常规PID控制和预测函数PID串级控制相比,所设计的控制器满足系统对快速性和稳态精度的要求,系统具有较强的抗干扰性和鲁棒性,能够实现对电加热炉系统的有效控制.     

分布式光纤拉曼测温系统信噪比优化研究

针对分布式光纤拉曼测温系统(ROTDR)信噪比较低的问题,在传统累加平均算法的基础上,提出利用小波包去噪以及埃尔米特插值算法对后向拉曼散射信号进行处理来提升系统信噪比。该方法首先在数据采集端对散射信号进行累加平均去噪,然后使用埃尔米特插值算法进行色散补偿,最后选取sym6小波基对散射信号进行小波包去噪处理。实验表明,该方法将系统信噪比由27.6159 dB提升至32.6988 dB,而且有效补偿了系统的色散效应。选取8 km光纤进行实验,光纤全程温度波动范围从0.65℃~1.15℃降低至0.36℃~0.75℃,不同温度的测量误差中位数小于0.5℃。综上,本文提出的信号处理方案可有效提升系统信噪比及降低系统测温误差。     

基于PID算法的大功率泵浦激光器温控系统设计

设计了一种基于数字PID算法的大功率泵浦激光器温度控制系统,该系统采用ARM2210作为处理器,高精度NTC（负温度系数热敏电阻）和TEC（半导体制冷器）分别作为温度传感器和温控执行元件,并对传统的PID算法和参数进行改进和整定、修正,驱动芯片选用MAX1968,在节省大量电路设计的同时大大提高了温度控制精度和抗干扰能力。实验结果表明：该系统在0～40℃温度范圆内的控温稳定性优于±0．05℃,能够有效抑制LD波长的漂移。     

基于两级Smith预估补偿的加热炉温度串级控制

对于具有纯滞后的温度串级控制系统,提出了主副回路基于两级Smith预估补偿的串级控制结构;通过内模-PID整定方法设计了两级Smith预估装置进行补偿控制,仿真证明了方法的有效性。仿真结果表明,该方法能够有效消除纯滞后环节的影响,得到良好的系统鲁棒性和动态控制性能,解决了汽油加氢反应进料加热炉温度串级控制系统中加热炉出口温度的时变性及滞后性等控制难点。     

模糊控制在加热炉上的应用

介绍了加热炉模糊控制系统完全用模糊控制代替常规的PID算法,并构成串级并联控制系统对加热炉的加热温度进行控制,结果表明：抗干扰能力强,精度高,节省了能源,保护了环境,取得了良好的调节品质。     

一种新型的神经网络在工业加热炉中的应用

针对工业控制过程中较为常见的一种控制过程—电加热炉的炉温控制,采用了一种基于模糊基函数的模糊神经网络控制器,并给出了应用于此模糊神经网络的自学习算法。最后,将该模糊神经网络控制器应用于实际的工业加热炉炉温控制系统中。应用结果表明,该控制方案可改善具有时变及大滞后的炉温控制系统,特别是对于一些缺乏先验知识的实际工业控制过程,该控制策略具有良好的控制效果。     

网络控制系统Smith Fuzzy PID控制器的设计

针对网络控制系统中普遍存在的时延问题,提出了一种将模糊自适应算法和Smith预估补偿算法与常规PID控制器相结合的智能控制策略。该方法充分利用了Smith预估控制算法对带时延系统的良好控制能力,同时利用模糊推理算法实现对PID参数的在线自整定,进一步改善PID控制器的性能。仿真结果表明,基于该智能控制器的网络控制系统克服了传统PID控制超调量大及常规Smith预估补偿过分依赖于被控对象精确数学模型的缺陷,可以有效降低时延对系统性能的不利影响,使被控对象具有良好的动、静态特性。