基于扰动抑制的差分进化算法的纸浆浓度控制系统

目的为了解决传统单PID控制优化算法仅关注跟踪性能,无法满足在纸浆浓度控制系统等工业生产环节中控制品质和成品良率的需求。方法将PID控制系统离散化以计算在高斯扰动下的输出方差作为扰动抑制的依据,并结合ITAE指标通过差分进化算法优化PID性能。结果仿真表明,该整定方法可以通过权值选取优化的偏好,自由调节PID控制器的性能表现,对比基于Z-N法的PID控制和基于PSO算法优化的PID控制,基于扰动抑制差分进化算法的PID控制的ITAE指标为14.3495,输出方差为31.8530,均优于其他2种算法。结论基于扰动抑制的差分进化算法可以通过用户自定义权重来协调纸浆浓度的输出方差和跟踪性能,从更实际的角度整定纸浆浓度控制系统的PID控制器参数,使得控制系统的性能指标满足工业生产要求。     

基于遗传算法的PID控制系统设计

基本遗传算法设训PID控制系统,并针对一阶纯时滞系统进行了仿真,取得了较为满意的控制效果,同时,对PID控制系统参数稳定区域的算法进行了论述。     

史密斯预估补偿控制与PID控制的比较研究

比较了两种工业过程控制中的控制器,PID控制器和史密斯预估补偿控制器.介绍了四种PID参数的整定方法,分别为试凑法确定PID调节参数、Ziegler-Nichols参数整定方法、最优PID整定算法、运用Matlab/simulink中的NCD Outport(非线性控制设计输出端口模块)模块对PID参数进行最优整定.史密斯预估补偿控制器主要用于工业控制中的大延时系统控制,以提高系统的阶跃响应性能.在理论上,史密斯预估补偿控制器提供了一个有效的方法来提高控制效果.运用Matlab/Simulink仿真方案对前述两种控制方法进行了仿真比较,结果表明,在有较大延时情况下,史密斯预估补偿控制能获得比PID控制更好的结果.     

吹膜机的模糊自整定PID温度控制系统的设计及应用

根据吹膜机温度控制系统的大滞后、非线性等特点,将常规PID控制和模糊控制相结合,设计了一种模糊自整定PID温度控制系统,该系统通过模糊控制规则实现PID控制器的参数的在线调整,以获得PID温度控制的最佳控制效果。建立了Simulink仿真模型,并对吹膜机温度控制系统的简化模型进行了仿真和分析。仿真结果表明:模糊自整定PID控制器有更小的超调量和更快的调节时间,使系统具有更好的控制性能。     

基于神经网络PID智能复合控制方法研究

PID控制器被广泛应用在工业过程控制领域,但是在实际应用中往往具有非线性、时变不确定性,导致PID参数整定难以达到最佳控制要求.本文将神经网络技术应用于PID控制中,利用神经网络具有的非线性函数逼近能力,通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制.本文采用了BP神经网络PID控制器,实现PID参数的在线自整定,通过仿真实验比较,BP神经网络PID控制比传统的PID控制和单神经元网络PID有好的控制效果.     

基于MiniMax原理的鲁棒PID参数整定方法

传统的 PID 参数整定方法没有充分考虑被控对象的不确定性信息,造成被控对象动态特性大范围变化时控制品质不理想。本章利用 SQP 算法给出了基于 MiniMax 原理的鲁棒 PID 参数整定方法,仿真表明对不确定度范围内的所有对象,鲁棒 PID 均可以获得较好的控制品质。     

基于BP神经网络的盾构推进速度自适应PID控制

盾构掘进过程中地质多变,推进速度要求实现非线性控制,因此对控制方法提出较高的要求.在分析了盾构推进液压系统原理的基础上,建立了盾构推进速度仿真模型,设计了基于BP神经网络的盾构推进速度自适应PID控制器,运用MATLAB软件对常规PID推进速度控制和基于BP神经网络的自适应PID推进速度控制进行了阶跃响应仿真对比,并对基于BP神经网络的自适应PID推进速度控制的正弦跟踪特性进行了仿真.仿真结果表明基于BP神经网络整定的PID控制具有良好的跟踪能力和鲁棒性,相比于传统PID控制系统响应迅速,超调量小,具有很高的响应精度和良好的在线整定能力,对于盾构推进速度这种非线性过程,控制效果比较理想.     

基于多目标优化PID的纸浆浓度控制系统

目的 针对纸浆浓度PID控制系统在时滞性、稳定性、耦合性方面的不足,提出一种基于多目标优化的纸浆浓度PID控制方法.方法 对纸浆生产工艺进行分析,结合纸浆浓度PID控制系统,设定多属性的决策变量,建立对应的目标函数和约束条件;从质量、产量、成本、环境等4个方面对纸浆浓度PID控制过程进行多目标优化,构建基于多目标优化的纸浆浓度PID控制模型;采用改进量子粒子群算法对多目标优化模型进行求解,获得Pareto最优纸浆浓度控制方案;将建模方法、优化算法、优选方法进行耦合,从而形成"建模-求解-优选"全过程的纸浆浓度控制方法.结果 通过对纸浆浓度控制优化前后的决策变量进行比较分析可知,多目标优化PID控制方法在评价指标方面满足了质优、高产、低耗的多目标优化的可控性要求;相较于传统PID控制方法,IPSO-PID控制方法的响应速度更快,具有更好的鲁棒性;在PID参数优化方面,文中的优化模型整定控制参数在0.05 s内达到稳态阶段,稳态误差更低,具有更好的稳定性.结论 在保证系统鲁棒性的同时,基于多目标优化算法的纸浆浓度PID控制系统可实现对纸浆浓度的精确性和稳定性控制,更好地满足实际工业生产的要求,确保纸张质量的品质.     

改进粒子群算法的啤酒灌装机液位控制PID参数整定

目的 整定最优的PID控制参数,对啤酒灌装机中贮液罐液位进行控制,以保证PID控制器能满足啤酒生产中的控制要求。方法 结合Rosenbrock搜索法和个体扰动策略来改进粒子群算法,并利用改进算法整定PID参数,最后将整定好参数的PID控制器用于控制液位对象;基于Matlab进行仿真实验,利用粒子群算法与文中方法做比较。结果 通过Matlab仿真验证,改进了粒子群算法整定的PID参数,其跟踪特性的调节时间为16.18 s,超调量为10.20%,IAE性能指标约为6.09;粒子群算法整定结果表明,跟踪特性的调节时间为27.72 s,超调量为26.90%,IAE性能指标约为7.23。结论 与原始粒子群算法相比,文中算法整定的3个PID参数在控制液位对象时综合性能评价指标更好,且能使系统平稳过渡,超调较小,响应速度快,调节时间快,其控制器性能能满足啤酒灌装机的生产要求。     

基于LabVIEW与MATLAB混合编程的自抗扰控制系统设计与仿真

以直流力矩电机作为控制对象,对经典PID控制系统进行改进,采用LabVIEW与MATLAB/Simulink的混合编程方法搭建了自抗扰控制系统,并通过仿真接口工具包将其导入LabVIEW,以NI PXIe-8135控制器为下位机进行实时仿真,验证了自抗扰控制系统相比经典PID控制系统提高了系统的快速性、精度及抗扰能力,同时验证了联合仿真的可行性.