白酒节能蒸馏系统输出管路压力控制研究

针对白酒节能蒸馏系统输出管路压力控制的高精度、快响应要求,笔者以白酒节能蒸馏系统为研究对象,对其输出管路压力控制特性开展了相关研究,首先介绍了白酒节能蒸馏系统输出管路压力闭环控制原理,并搭建关键元件数学模型,控制器选用工控机控制的增量式PID控制器,采用果蝇和Ziegler-Nichols算法对PID控制器的参数进行了寻优,对压力控制模型施加阶跃信号、1 Hz和2 Hz的正弦信号进行仿真对比分析,研究结果表明:在1 Hz和2 Hz正弦信号下,两种控制算法优化的节能蒸馏系统输出管路压力控制跟踪性能均较好;果蝇算法优化的压力控制系统对正弦信号的响应性能优于Ziegler-Nichols算法,基于果蝇算法,节能蒸馏输出管路压力响应曲线超调量缩小了39％,调整时间下降了33％,稳态误差降低了17.7％.     

白酒节能蒸馏系统输出酒流量控制性能研究

为实现白酒节能蒸馏系统输出酒量精确调整,建立了白酒节能蒸馏系统输出酒量开环传递函数,基于Simulink搭建了白酒节能蒸馏系统输出酒流量仿真模型,分别采用果蝇算法和Ziegler-Nichols算法对输出酒量PID控制器参数进行优化,分析了阶跃信号、正弦信号、随机信号下的白酒节能蒸馏系统输出酒流量控制性能的优化效果。研究结果表明：阶跃响应下,基于果蝇算法,输出酒流量超调量减小了1.41%,调整时间降低了0.449 s,稳态误差减小0.003 L/min;正弦信号激励下,基于果蝇算法和Ziegler-Nichols算法优化的系统跟踪性能均较好;随机信号频率增加,基于果蝇算法的波动范围较小。     

基于不同信号类型的采煤机滚筒位置控制性能研究

为实现采煤机滚筒位置精确调整,建立了滚筒位置控制系统开环传递函数,基于Simulink搭建了采煤机滚筒位置仿真模型,分别采用果蝇算法和Ziegler-Nichols算法对PID控制器参数进行优化,对系统施加不同信号模拟采煤机实际工况,研究了两种算法对滚筒位置控制性能的优化效果。结果表明:基于果蝇算法优化的系统阶跃响应超调量、调整时间、稳态误差等指标均减小,系统正弦响应平均跟踪误差缩小45%以上,系统随机响应曲线波动范围均减小,因此基于果蝇算法优化的系统在工况变化时具有较强的鲁棒性。     

FOA-PID控制器在悬臂式掘进机截割头升降控制系统中的应用

为提高悬臂式掘进机截割头升降控制精度,在建立系统数学模型基础上,分别采用FA算法和FOA算法对PID参数进行优化,对FA-PID控制器和FOA-PID控制器控制性能进行仿真分析,并为了验证两种控制器实际控制性能进行了实验研究.得出结论:对于幅值为1 mm的阶跃信号以及不同频率的正弦信号,FOA-PID控制器响应性能均优...     

液压挖掘机铲斗位置控制系统研究

为提高液压挖掘机铲斗位置控制性能,在建立铲斗位置控制系统开环传递函数基础上,分别采用蚁群算法和模糊算法进行铲斗位置PID控制器参数优化,并仿真比较了2种算法优化的系统响应性能和抗干扰性能。仿真结果表明:相比模糊算法,在加随机干扰力和不加随机干扰力2种情况下,基于蚁群算法的系统对于阶跃信号的超调量、调整时间、稳态误差等指标均降低;对于正弦信号的最大跟踪误差、平均跟踪误差均缩小5%以上。     

一种基于改进的粒子群优化算法的神经网络PID控制器

针对多输入多输出(MIMO)复杂过程控制中控制性能偏慢等问题,对神经网络PID控制器以及PID控制理论物理机制之间的相互作用进行了研究。对神经元PID控制器隐层和输出层之间的初始权值进行了归纳,提出了一种粒子群优化算法,提高了PSO算法的收缩因子以保证优化的收敛性,并进行了Matlab仿真。研究结果表明,所提出的神经网络PID控制器的改进粒子群算法优化,在高耦合效应的复杂MIMO对象中具有良好的精度以及快速响应的特性。     

大功率马达试验台改进粒子群优化PID控制

针对某型大功率液压马达试验台加载系统的控制性能进行分析,完成马达试验台所需试验。采用变量泵对被试马达进行加载,在加载过程中通过改变泵的排量实现对加载转矩大小和方向的精确控制。根据马达试验台的实际工况,建立阀控非对称缸系统数学模型,并对建立的控制系统模型进行仿真分析。在控制系统中加入PID控制器来提升系统的动态响应特性,然后使用全局搜索能力较强的线性惯性权重（LDW）粒子群算法（PSO）对PID控制器进行优化,并通过仿真软件进行对比分析。研究结果表明：使用PSO算法优化的PID控制系统响应速度快、调整时间短、跟踪性能好,相比于原控制系统,采用PSO算法优化的PID控制器有效提高了系统的动态响应性能。     

基于改进的免疫克隆算法的PID参数优化

依据PID控制器的控制原理,结合人工免疫算法和克隆选择原则,提出了一种新的基于周期变异的免疫克隆算法,并基于此算法在线优化PID控制参数,仿真结果表明控制输出能快速平稳地跟随期望输出值,系统响应可以获得良好的实时性、稳定性和较高的控制精度。     

轧机辊缝自动控制系统研究

为提高轧机辊缝控制精度,建立了轧机辊缝控制系统开环传递函数,分别采用人工鱼群算法和蚁群算法进行轧机辊缝PID控制器参数优化,基于Simulink仿真比较了2种算法优化的系统响应性能和抗干扰性能。仿真结果表明:人工鱼群算法相比蚁群算法,系统阶跃信号的超调量下降了12%以上,调整时间缩短了14%以上,稳态误差降低了25%以上;采用人工鱼群算法的系统随机信号响应曲线波动范围均小于采用蚁群算法的系统,因此经人工鱼群算法优化的系统响应性能以及抗干扰性能均优于蚁群算法。     

二自由度机器人轨迹跟踪误差控制优化研究

为了提高2自由度机器人控制系统响应速度,降低其输出误差,设计改进模糊PID控制器,并对2自由度机器人角位移跟踪效果进行仿真验证。给出多连杆机器人的动力学模型,设计模糊PID控制器。利用粒子的迭代搜索原理对模糊PID控制器参数进行优化,从而得到模糊PID控制器参数的最优值,使机器人控制系统具有更好的抗干扰能力。以2自由度机器人为例,利用Matlab软件对机器人角位移和转矩进行仿真,在不同环境中比较优化前和优化后的输出效果。结果显示：采用改进粒子群优化算法优化PID控制器参数,2自由度机器人控制效果明显优于模糊PID控制器。2自由度机器人优化后的模糊PID控制器,不仅响应速度快,而且抗干扰能力强。