基于变论域模糊PID的纸浆浓度控制系统研究

针对传统模糊PID控制器因变量论域、比例因子、量化因子等参数设置固定不能实现纸浆浓度精确控制的问题,本课题提出将变论域思想与模糊PID控制相结合的变论域模糊PID控制算法。首先在模糊控制器中引入论域伸缩因子使模糊控制器输入输出变量的论域范围随纸浆浓度误差及误差变化率进行伸缩调整,以提高模糊控制器的控制精度;然后利用变论域模糊控制器对PID的3个参数进行调整,实现PID控制器的实时在线整定。仿真结果表明,变论域模糊PID控制算法可以有效地克服纸浆浓度控制过程存在的时变性、多干扰、时滞性缺点,能够实现纸浆浓度控制的稳定性和精确性。现场实际应用表明,应用变论域模糊PID控制算法的控制系统可将上浆浓度误差控制由±0. 3%降为±0. 025%以内。     

一种基于变论域的模糊控制器的设计及仿真研究

针对常规PID控制和常规模糊控制的缺陷,文章设计了一种基于可变论域的模糊控制器.并针对带有纯滞后的二阶控制系统给出了MATLAB实验仿真结果,仿真结果表明,对于带有纯滞后的系统,变论域模糊控制器能够很好地改善纯滞后系统的缺点,与常规PID控制和常规的模糊控制器相比,其具有响应速度快、无超调、无振荡以及控制精度更高的优点,具有较强的应用前景.     

基于模糊自适应PID控制的汽车涂装烘房温控系统研究

针对现今汽车烘房温度控制系统中存在设备规模庞大、控制程序繁琐,从而导致开车调试难、控制参数设置比较繁琐等问题。文章采用模糊自适应PID算法,将模糊控制与PID控制结合起来,利用模糊算法在线实时调整PID参数,把模糊自适应PID控制具体应用到烘房温控系统中,解决了传统烘房温控系统控制器依赖精确的数学模型的问题,增强了烘干室温度控制系统对不确定因素的适应性。并利用MATLAB对系统进行仿真,与传统单纯的PID控制进行比较,仿真结果表明基于模糊自适应PID控制的汽车烘房温控系统具有响应速度快、调整时间短、稳态误差小、超调量小等特点,有效改善了系统的动态性能和静态性能。图4表3参15     

基于模糊PID的颗粒食品定量称量控制

颗粒状食品由于具有较好的流动性,流动没有规律性,从而导致定量称量较为困难。为了提高颗粒装食品称量精度,设计了一种基于模糊PID的颗粒食品定量称量控制系统。首先分析了颗粒食品称量机机械结构以及工艺流程,并在此基础上设计了以松下PLC和触摸屏为核心的控制系统硬件结构。为了提高控制称量精度,克服传统PID控制自适应能力差的缺陷,在PID控制器中引入了模糊控制理论。最后对该控制系统进行了试验分析,试验结果表明该控制系统能够实现颗粒食品的高精度称量,称量精度能够控制在±1 g,完全能够满足称量要求。     

改进模糊PID的称重式包装机智能控制

针对称重式包装机称重控制系统存在非线性、时变、时滞的特性,导致称重精度低、稳定性差的问题,在传统模糊PID控制算法的基础上,引入模糊变量论域伸缩因子,提出域伸一种改进模糊PID算法。设计变量论缩因子使模糊变量论域跟随称重误差及误差率的变化而伸缩调整,将模糊变量论域调整为最佳范围,以避免因变量论域不恰当而引起的控制误差。利用改进模糊控制算法对PID参数进行在线整定,以实现称重控制系统高效、精确、稳定的控制效果。仿真结果表明改进模糊PID控制算法具有超调量小、响应速度快、抗干扰能力强的优点,该控制算法能够有效提升包装机称重效率和称重精度。     

人造板连续平压机液压油缸的位移模糊PID控制

针对人造板连续平压机升降系统控制精度低,多液压油缸同步控制困难等问题。分析了多液压油缸系统常规的控制算法,设计了具有自学习和自适应能力的模糊PID控制器,以弥补传统PID控制器在控制过程中的不足。在Matlab/Simulink环境下,搭建了多液压油缸控制系统仿真模型,仿真结果表明基于传统PID改进的模糊PID控制系统,控制精度高、收敛速度快、稳定性能好,能够很好地实现多液压油缸的准确控制。     

MDF施胶系统模糊神经网络PID控制

针对中密度纤维板(MDF)施胶系统中存在的非线性、纯滞后等现象,提出一种模糊神经网络PID控制方法。系统采用模糊神经网络控制器和PID控制器相结合的结构,改进了模糊神经网络自学习的能力,能够实时整定PID控制器的参数,提高控制系统的精度。仿真结果表明,模糊神经网络PID控制系统能够提高MDF施胶系统的响应速度和抗干扰能力,并且使MDF施胶系统具有较好的控制效果与控制精度。     

基于模糊神经网络的PID张力控制系统

由于卷绕张力控制系统是一个复杂、联动、时变、非线性系统,采用传统PID控制不能解决系统的非线性时变和PID参数的在线整定难等问题,为此提出一种控制算法——模糊神经网络PID复合控制方式,可根据系统的偏差及其变化率实时对PID的3个参数进行优化,达到具有最佳组合的PID控制,从而实现PID控制的自适应和智能化性能。通过MatLab软件,进行传统PID控制与模糊神经网络PID控制动态性能的仿真比较,结果表明系统采用模糊神经网络PID控制具有更好的动、静态特性和自适应性。     

基于S7-1200PLC的啤酒发酵温度控制系统研究

针对啤酒发酵温度控制系统具有时变性、非线性和滞后性的特征,运用传统控制方法不能实现啤酒发酵温度精确控制的问题。引入论域伸缩因子,设计变论域模糊PID控制器,实现PID参数在线精细整定;以S7-1200PLC控制器和KTP1000触摸屏为硬件基础,开发啤酒发酵自动控制系统,实现人机交互。啤酒发酵试验结果表明:啤酒发酵温度控制误差为±0.09℃,控制精度为0.75%,温度控制系统稳定性好、精度高,提高了啤酒质量。     

基于变论域模糊PID的啤酒发酵过程控制

针对啤酒发酵过程温度控制的大惯性、时滞及非线性等特点,在传统模糊PID控制算法的基础上引入变论域的思路,设计一种变论域模糊自适应PID控制器,可动态改变模糊控制器输入和输出的论域范围。实验数据表明,所设计的控制器具有超调量小、稳态精度高、动态调节能力强等优点。     

自适应模糊PID控制的无刷直流电机及仿真分析

文章通过对于自适应模糊PID控制的无刷直流电机和仿真技术进行了全面的分析,并且根据相关的理论基础建设了永磁无刷直流电机的相关数学模型,并且通过这个数学模型来转换成为电流双闭环调速控制系统。通过对于PWM进行的调节来达到转矩脉动减少的条件,从而保证模糊控制器与PID控制器能够各自适应相互之间的因子结合方式,并且通过自调节控制参数来不断完善PID控制器的相关理论功能。进一步提高PID的操控精度,而且还能够将MATLAB中的Fuzzy Toolbox和SIM ULINK以及Power System Blockset进行有机会结合,从而适应模糊PID控制的自适应,进一步提高了控制系统的准确度。通过PID与控制器之间的计算仿真,能够进一步使该方法得到比较有效的精度控制。     

基于模糊PID控制的水轮机调节的研究

目前水电机组中多是采用常规的PID控制,由于水轮机调节系统是一个水、机、电综合控制系统,具有非线性、时变、非最小相位等特点。传统的PID控制已经不能满足在不同工况下的水电机组的需求。文章基于模糊控制理论设计一种自适应的PID控制器,通过模糊推理简单有效地实现参数的实时优化,已达到满足不同工况下的水电机组控制的需求。最后,通过仿真实验,对比常规PID控制器与模糊PID控制器的控制效果。模糊PID控制器能更加有效地改善系统的性能。     

基于模糊神经网络PID控制的粉体包装计量控制系统

针对粉体包装计量控制系统由于传感器、螺杆的旋转惯性、零点漂移,下料冲击力等因素的影响而造成的系统延迟、非线性等问题,提出一种基于模糊神经网络PID控制粉体包装计量控制系统。利用模糊神经网络良好的动态控制特性和自学习能力来调整PID控制比例、积分、微分3个调整参数。借助MATLAB simulink仿真软件进行系统的模拟仿真。结果表明,该模糊神经网络PID控制系统稳定时间能缩短约45%,超调量约减少16%。由此可得模糊神经网络PID控制系统优于传统的PID控制系统。     

基于改进粒子群优化IPSO算法的茶叶烘干机温度控制策略

针对茶叶烘干机热效率低,温度不稳定、茶叶品质不易保证的问题,对燃煤式热风干炉进行研究,通过对粒子群算法(PSO)进行混沌处理,得出了一种改进粒子群算法(IPSO),然后通过IPSO对模糊PID控制器的参数进行优化,以解决粒子群算法易早熟、寻优效率低以及PID参数无法实时在线调整的缺点。根据热风炉的实时温度,自动调节热风炉的排烟量,以实现烘干机的温度恒定。同时,采用优化后的模糊PID控制策略对系统进行了仿真和测试。结果表明,该研究所用方法能根据烘干机温度有效控制热风炉排烟量,从而实时控制热风温度,实现恒温控制的目的。     

造纸厂污水处理控制系统的设计与实现

针对污水处理中曝气过程溶解氧控制对象的非线性、时变性以及不确定性等特点,提出了一种基于模糊自适应PID的控制方法,完成了溶解氧自适应模糊PID控制系统的设计,以Siemens S7编程实现.介绍了系统的工作原理、控制器设计、硬件和软件实现方案,并给出了试验结果.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.     

基于神经元的PID无菌包装预热控制技术

针对PID控制在无菌砖包设备预热控制系统中控制效果不理想的现状,课题组提出一种将神经网络应用于PID控制器的新策略。该PID控制器基于神经元控制预热温度,让PID控制参数在有监督的δ学习规则下进行自调整,从而实现在预热温度变化时能自行调整。最后运用Simulink对无菌砖包设备预热温控系统进行仿真,结果表明神经元PID控制器在预热温控系统中具有良好的控制性能,研究改善了PID控制在解决变参数和非线性问题的短缺方面,达到预热温度变化时自调整的目标。     

温度控制系统模糊PID算法的仿真研究

为保证温度控制系统的稳定性,把模糊控制和常规PID控制结合起来,提出了模糊PID控制器。首先建立了温度控制系统的数学模型,确定了系统的输入输出量,建立模糊控制规则,进行模糊推理。利用Matlab仿真,结果表明模糊PID控制器与常规PID的控制结果相比,不仅提高了控制系统的自适应能力和鲁棒性,而且改善了系统的动态性能与静态性能,能使非线性、大滞后的特殊系统达到良好的控制效果。     

基于模糊自适应PID的卷绕系统张力控制

卷绕控制系统对于张力控制效果的好坏会直接影响产品的品质。为解决传统PID控制参数不能跟随系统的变化而变化的问题以及降低算法程序和PLC编程的复杂程度,提出通过在上位机的WinCC全局脚本中编写模糊自适应PID控制算法实现PID参数的在线自适应整定,利用MatLab/Simulink进行系统仿真分析,并在西门子卷绕系统实验平台进行模拟实验验证。仿真结果表明:在模糊自适应PID控制下系统快速响应,没有产生超调,相较于传统PID控制更具优势;通过西门子卷绕系统实验平台得出实验结果与仿真结果相同。结论显示模糊自适应PID控制具有超调量小、调节时间短、适应性好、鲁棒性强等特点,其动态性能及稳态精度要优于传统PID控制。通过WinCC全局脚本编写算法程序可以有效降低程序的复杂度,提高可读性,从而达到更好的控制效果。     

置换蒸煮锅温差控制策略研究

为提高制浆过程中置换蒸煮系统在扰动和模型失配条件下的控制精度与鲁棒性,本课题基于置换蒸煮锅温差控制系统仿真模型,提出了一种基于模糊控制算法与粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）的置换蒸煮系统温差自适应PID控制方法。首先基于粒子群优化算法设置PID控制器参数的初始值,再利用模糊算法实现PID参数自整定,最后将控制效果与传统PID控制器以及模糊PID控制器进行对比。结果表明,在单一工况下,PSO-模糊PID控制器的综合性能最好,调节时间最短,超调量最低,有效保持蒸煮立锅内药液温度的一致性;针对压力阶跃扰动和模型失配,PSO-模糊PID控制器抗干扰性能更强,总体超调量更低,调节时间更短,具有良好的鲁棒性和自适应性。     

基于PID神经网络的纸浆浓度控制

本文将一种不同于用神经网络调整PID参数的新的融合算法—PID神经网络(PIDNN)应用于纸浆浓度控制。经过对纸浆浓度控制系统的仿真研究表明,PIDNN既具有常规PID控制器结构简单的优点,又具有神经网络自学习、自适应之能力,大大改善了纸浆浓度控制系统的性能。