基于DSP的pH值在线监测与控制系统设计

溶液pH值的精确控制在工农业生产中有重要意义,针对pH值中和过程中存在的严重非线性和较大时滞性问题,设计了一个基于DSP的pH值在线监测与控制系统。采用带Smith预估器的模糊-PI智能控制算法,对污水处理过程中的溶液pH值进行了良好的控制。仿真及实际运行结果表明,该系统鲁棒性强、控制精度高、响应速度快,具有很强的实用价值。     

基于模糊自适应PID的污水处理pH值控制系统

针对污水处理中pH值对象的非线性、时变性以及不确定性等特点,设计的污水处理pH值控制系统采用模糊自适应PID控制方法,以MSP430单片机作为处理器核心实现.介绍了系统的工作原理、控制器设计、硬件和软件实现方案,并给出了测试和实验结果.结果表明:该控制系统弥补了常规PID和单纯模糊控制的不足,获得了更好的控制效果,同时硬件要求不高,实现简单,成本低,实用性强.     

油田污水处理最优控制系统研究

该文从便于实现计算机优化控制的角度，着眼于调整油田注水开发全过程的水质特性，即根据具体油田的地化参数，调整注入水的pH值，使注水管，油管的腐蚀，结垢及地层的结垢尽可能少，研究了油田污水处理控制新技术的优化控制算法，通过现场实验，建立了多参数控制对象模型，设计出了污水处理解耦控制模型和优化控制算法。     

一种用于pH值控制的非线性系统的实现

分析了pH值曲线的非线性特点,对PID控制和前馈控制中的非线性控制因素分别采用非线性增益和模糊控制的方法来实现,并在实际运用中取得了较好的效果。     

化工废水处理PH值模糊控制器的设计与仿真

本文介绍了化工废水处理pH值模糊控制器的设计方法,pH值中和反应本身具有严重非线性,常规PID对pH值进行控制难以取得理想效果,故在常规PID的基础上,采用模糊推理思想,根据不同的E、EO对pH值的PID参数进行在线修正,同时利用MATLAB进行仿真,仿真结果表明采用模糊PID控制可以取得更好的控制性能.     

遗传算法优化的模糊系统在发酵pH控制的应用

针对生物发酵过程中pH值的变化存在严重的非线性、时滞性和时变性等特点,采用模糊自适应PID控制方案,能够实时地在线整定PID控制参数,通过执行机构控制加入发酵罐中碱液的量实现pH控制,并采用遗传算法对PID初始参数进行优化。仿真结果表明,遗传算法优化后的模糊自适应PID控制具有上升快、调节精度高、稳定性好、过渡过程时间短和超调量小等优点,因此是有效的、可行的方案。最后,进行了软硬件的设计并做了验证实验。     

自调整模糊PID及其在pH值控制中的仿真研究

酸碱中和反应中pH值变化的严重非线性及时滞特性给其控制带来了极大的困难。针对这一难题,采用自调整模糊PID控制算法对其进行控制,在传统PID控制器的基础上加入了模糊推理机制,由于模糊控制无需对象的精确模型,因此其具有很好的自适应特性,并且能够克服非线性因素带来的影响,具有较强的鲁棒性。对洗衣粉生产的磺化、分酸工段中的pH值控制的仿真实验结果验证了自调整模糊PID控制器在pH值控制中具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。     

湿法炼锌过程中pH值先进控制的研究

在湿法炼锌生产中,pH值在浸出过程中的控制好坏不仅直接影响到锌焙砂的浸出量和浸出率,而且还制约着后续工序的产量和质量。而pH值中和过程中高度非线性,一直是控制界的难点。文中针对这一问题提出了把基于预测函数控制的非线性PID控制,用于湿法炼锌的pH过程控制中,以提高浸出过程中pH的控制精度。并与传统的PID控制进行了实验仿真及各级中、酸性浸出槽pH现场控制的实时曲线比较。     

基于模糊-神经网络的pH控制

提出了模糊-神经网络的pH控制方法,利用神经网络对非线性发酵系统进行模型辨识,模拟实际发酵罐;采用模糊控制算法,以发酵罐内pH的偏差和偏差变化率作为输入,蠕动泵加入的碱的量作为输出。仿真结果表明,pH值稳定在6.2±0.05,达到控制精度。     

炼油厂污水pH值模糊控制系统的设计与实现

酸碱中和是炼油厂污水处理中的一重要环节,pH控制过程是一个大时滞、非线性的变化过程,并且难以建立精确的数学模型,传统PID难以达到良好的控制效果。本设计采用自调整因子的模糊控制器,能较好的处理pH控制过程中的大时滞、非线性,并具有较强的鲁棒性。     

Nonlinear predictive control of a drying process using genetic algorithms

A nonlinear predictive control technique is developed to determine the optimal drying profile for a drying process. A complete nonlinear model of the baker's yeast drying process is used for predicting the future control actions. To minimize the difference between the model predictions and the desired trajectory throughout finite horizon, an objective function is described. The optimization problem is solved using a genetic algorithm due to the successful overconventional optimization techniques in the applications of the complex optimization problems. The control scheme comprises a drying process, a nonlinear prediction model, an optimizer, and a genetic search block. The nonlinear predictive control method proposed in this paper is applied to the baker's yeast drying process. The results show significant enhancement of the manufacturing quality, considerable decrease of the energy consumption and drying time, obtained by the proposed nonlinear predictive control.     

基于遗传算法的非线性控制系统参数优化方法

本文针对非线性控制系统参数优化问题,结合非线性控制系统理论、最优化理论及遗传算法,提出了一种新的仿真优化方法,该方法利用遗传算法来求解非线性控制系统参数优化问题,由于遗传算法是在解空间的多个区域内进行搜索,能以较大的概率跳出局部最优,因此可技巧以整体最优解。仿真结果表明,该方法是一种有效的非线性控制系统参数优化方法。     

基于蚁群遗传算法优化的质量矩拦截弹非线性预测控制研究

以所建立的质量矩拦截弹数学模型为基础,通过对模型合理的简化,得到一个耦合的非线性动力学系统,利用非线性预测控制设计了拦截弹飞行控制系统.针对非线性预测控制算法的参数一般采用试凑的方法进行优化设计,提出一种基于蚁群遗传算法的非线性预测控制参数优化策略,同时应用遗传算法对蚁群算法的蚂蚁路径进行优化,并给出了这一算法的具体实现步骤,最后将该优化方法应用于拦截弹飞行控制系统.     

污水处理模糊控制系统设计

提出了污水处理的一种模糊控制方法,通过加入污水池的碱量来动态控制污水的pH值．使污水的酸性变为弱碱性的中性溶液。     

基于强酸当量的pH值的多模型自适应控制

pH控制由于其严重的非线性一直是过程控制中的难题。基于强酸当量的控制方案在过程流流速远大于中和流流速的前提下将过程机理模型转化为近似线性模型,该方案具有对模型误差鲁棒的优点,已得到广泛的认可,但在中和曲线发生变化时其控制性能显著下降。为了克服这一问题,该文采用了基于混合型参数估计的多模型自适应控制方案。模型集的选取采用了固定模型与自适应模型相结合的方案。仿真结果表明,该设计方案能够有效的克服中和曲线变动带来的影响,具有良好的控制效果。     

On-line identification and optimization of feed rate profiles for high productivity fed-batch culture of hybridoma cells using genetic algorithms

In this paper, an on-line identification and optimization method based on genetic algorithms (GAs) has been used to optimize the productivity of a seventh-order nonlinear model of fed-batch culture of hybridoma cells. The parameters of the seventh-order nonlinear model are assumed to be unknown. The intention of this paper is to use GAs for (1) identifying the parameters of a seventh-order nonlinear model of fed-batch culture of hybridoma cells, and (2) determining the best feed rate control profiles for glucose and glutamine. The final level of monoclonal antibodies obtained by this method is then compared with the case where all the parameters are assumed to be known. It is found that the final level of monoclonal antibodies obtained by the on-line identification and optimization method is only about 3% less than the final level of monoclonal antibodies obtained by the case where all the parameters are assumed to be known. GAs proved to be a good alternative method for solving on-line identification and optimization problems.     

遗传算法在混合动力汽车控制策略优化中的应用

提出了一种基于浮点数编码遗传算法的混合动力汽车控制策略参数优化新方法。以一辆实际混合动力汽车样车的逻辑门限控制策略为例，分析并建立了控制策略参数优化的有约束非线性规划模型，其目标函数包含最小化油耗和排放。提出了采用稳态进化模型和浮点数编码遗传算法的参数优化方法，用于求解一组最优的控制策略参数。仿真结果表明，该方法可以找到一组全局最优的参数，将其用作离线参数优化，可以大大缩短控制器的实车标定时间。     

pH过程的FNNC-PI控制研究

在化工、生物及废水处理工程中 ,大量存在着的 p H过程需要得到精确的控制。由于 p H过程是一个具有严重非线性及滞后性的被控对象 ,传统的 PID控制或非线性 PID控制难以达到理想的控制效果。这里给出了一种模糊神经网络控制器与传统 PI相结合的控制方法 ,即 p H过程的 FNNC- PI控制方案 ,该方案能很好地处理 p H过程的严重非线性和滞后性 ,而且具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。