基于MCGS锅炉液位和温度控制系统的设计

分析锅炉液位和温度系统的控制特点，采用VB设计锅炉液位和温度控制器，利用工控组态软件MCGS的OLE扩展功能，将液位和温度控制器嵌入到MCGS组态软件中，实现液位和温度的自动控制。     

电机温度时滞耦合系统自抗扰控制仿真研究

电机温度过高会造成绝缘性能老化,电机安全性能下降;电机控制系统是典型的非线性系统,电机温度也因此具有时滞性和耦合性的特点,难以建立准确的数学模型;传统的方法对电机温度的控制精度较差,从而导致电机温度失控;为此,提出基于BP神经网络自抗扰控制算法的电机时滞耦合关系下温度控制方法;将BP神经网络与PID控制方法相结合建立电机温度网络自抗扰控制器模型,利用梯度下降法修正电机温度控制器模型的权值系数,从而实现了BP神经网络自抗扰控制器参数的实时调整;实验结果表明,利用BP神经网络自抗扰算法进行电机时滞耦合关系下温度调整,能够有效提高控制的精确度,缩短了控制过程中的时间延时。     

Smith模糊积分控制在焦炉系统中的应用

针对常规PID控制器在控制具有时变、大滞后等特性的焦炉温度系统时,控制效果不太理想的情况,提出了Smith模糊积分控制器;该控制器利用Smith预估控制克服大滞后因素对系统的影响;利用模糊控制解决被控对象参数时变的问题;利用积分控制来消除系统的稳态误差;仿真结果表明,采用Smith模糊积分控制器,系统的调节时间缩短,响应速度加快,抗干扰能力和适应参数变化的能力都比较强,并且具有更好的动态特性和稳态特性,有效地减少了炉温的波动。     

基于Vague集理论的数字控温器设计

针对模糊变量隶属度函数难以确定,描述信息包含不够准确、全面这一问题,利用Vague集理论知识,设计一种新型的温度模糊控制器。控制器对温度的控制根据温差设置为12级控制模式,利用Vague集的相似度量推理方法,匹配最佳控制模式。控制器输出的控制量为数字量。实验结果表明,整个系统设计过程简单,模糊隶属度区间值容易确定,控制过程效果较好,有很好的应用价值。     

飞机空调车的模糊CMAC-PID温度控制器设计

关于飞机地面空调温度优化控制问题,飞机地面空调车温度控制系统具有参考模型不精确、非线性、时变、工作环境不稳定等特点。针对实际温度控制系统中应用到的传统PID温度控制器存在超调量大、响应速度慢、抗干扰能力弱等缺点,设计了一种新的响应速度快、稳定性高和抗干扰能力强的模糊CMAC-PID控制器。温度控制器利用小脑神经网络(CMAC)较强的自适应能力,与模糊PID控制器并行工作,能够迅速、精确、稳定的达到系统所要求的温度值。用Matlab软件进行实验,结果表明控制方式有效地改善了系统的动态性能、稳态精度和鲁棒性,具有较好的工程应用前景。     

温控系统的仿真分析

以电阻坩锅炉温度控制系统为研究对象,采用自适应PID控制器的温度算法,利用Matlab仿真与实验研究验证了这种控制算法具有良好的控制效果。     

风机盘管空调器的模糊变频控制

本文介绍了一种利用单片机实现的较为经济的风机盘管空调器模糊变频控制器的硬件和软件设计,该控制器集模糊逻辑控制和数字正统波脉宽调制（ＳＰＷＭ）变频控制于一体。可自动调节风机转速和供冷（热）水量,保持室内温度稳定,节约能耗。     

模糊PID控制器的设计及其仿真

对非线性大滞后等特殊的系统,存在常规PID控制器控制效果不甚理想的问题,为此结合模糊控制和常规PID控制二者的优点提出了模糊PID(Fuzzy-PID)控制方法.首先建立模糊规则、进行模糊推理,确定PID控制器的参数,再由PID控制器直接控制对象,实现实时控制的目的.将所设计的模糊PID控制器应用于具有大时滞,对大惯性的皮革温度收缩测定仪温度控制系统检测其性能,计算机仿真试验结果表明:Fuzzy-PID控制器与常规PID控制器相比较,确实提高了仪器温度控制系统的自适应能力和鲁棒性,改善了系统的动态性能和静态性能,能使非线性、大滞后等特殊的系统达到了良好的控制效果.     

智能混合控制器在转炉干法除尘中的应用

转炉干法除尘蒸发冷却器出口烟气温度大多数采用常规串级控制方式,但转炉冶炼前期控制效果并不理想.对转炉冶炼过程及蒸发冷却器出口烟气温度的控制难点进行研究,找出常规串级控制方式的缺点,并设计出一种智能混合控制器.采用智能模糊控制器和常规控制器并联的控制方式,对蒸发冷却器出口烟气温度进行控制,控制效果理想.实际应用表明,同常规串级控制器相比,智能混合控制器具有响应快、被控对象稳定等优点.     

深度确定性策略梯度与模糊PID的协同温度控制

针对现有温度控制系统控温时间长、误差大的问题, 本文提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)和模糊自整定PID的协同温度控制. 首先, 模糊PID在控制大滞后系统时, 控制器不能立刻对产生的干扰起抑制作用, 且无法保证大滞后系统的稳定性等问题, 本文建立了模糊PID和DDPG算法相结合的温度控制模型, 该模型将模糊PID作为主控制器, DDPG算法作为辅助控制, 利用双控制器模型实现温度协同控制. 接着, 利用遗传算法对模糊PID的隶属函数和模糊规则进行寻优, 获得模型参数最优解. 最后, 在仿真实验中验证所提方法的有效性. 仿真实验结果表明, 本文提出的算法可有效减少噪声干扰, 减小控制系统的响应时间、误差和超调量.     

一种改进的Fuzzy-PID温度控制器设计及其在供热网控制系统中的应用

本文针对供热网控制系统的大时滞和非线性等特点,在以往Fuzzy-PID温度控制器的基础上,介绍了一种改进的设计方法。通过对现有模糊控制器的输入量的改进,提高了控制器的动态响应性能;同时利用组合遗传算法来优化PID的三个参数Kp,Ki,Kd,提高了控制器的控制精度;最后,通过一个供热网的温度控制系统的仿真实验验证了这种改进的Fuzzy-PID温度控制器有着较强的动态响应性能和良好的控制精度。     

基于可靠性技术的智能温度控制器设计与实现

针对传统温度控制器存在可靠性低、经济性差、能耗高和智能化弱等问题,研究出一款基于可靠性设计技术实现的智能温度控制器.在阐述智能温控器总体设计思路的基础上,通过采用故障预测与健康管理技术设计了主控制模块,实现了温控器的故障检测、诊断和预测功能,应用可靠性技术设计了电源模块、人机交互模块、晶振模块、数据存储模块、接口模块等子系统,实现了对环境温度参数的自动控制和人工智能管理,满足了控制器的可靠性和测试性设计要求.智能温度控制器经测试和试生产,结果表明设计方案可行,具有良好的市场前景,达到了节约能源和节约管理人力、物力的要求,对促进同类控制器产品设计技术进步有着重要的借鉴意义.     

基于神经网络的恒温控制系统的研究与设计

由于恒温控制的数学模型很难建立,针对这一难题提出了基于神经网络的PID控制器,侧重介绍了BP神经网络PID控制器算法的基本知识以及控制器的设计原理,通过实验仿真证明了神经网络PID控制器的控制效果比传统的PID控制在静态特性和动态特性方面都有所提高,而且具有较好的鲁棒性,该控制器在工业控制中将会发挥越来越大的作用.     

一种新颖的模糊自调整免疫反馈控制系统

针对低阶或高阶对象,提出一种新颖的基于生物免疫系统反馈机理的通用控制器结构。该控制器包括一个基本的Ｐ型免疫反馈控制器的一个增量模块,Ｐ免疫反馈规律由模糊控制器自动调整,激光热疗法中组织温度控制的计算机仿真结果表明,该控制器的控制性能优于常规控制器。     

变论域智能积分控制器设计

结合模糊控制理论,从优化模糊控制器的角度出发,将论域伸缩因子和智能积分结合起来,设计开发了基于可变论域的智能积分模糊控制器。利用LPC2132 ARM嵌入式芯片作为模糊控制器的核心,LabVIEW搭建监测平台。并针对带有纯滞后的温度控制系统给出了仿真结果。仿真结果表明,对于带有纯滞后的系统,变论域智能积分模糊控制器能够很好地改善纯滞后系统的缺点,对于大延迟、时变、非线性的工业过程系统能够很好的控制效果,其控制效果优于常规的模糊控制器,有较高的工程实用价值。     

基于变论域模糊增量理论的质子交换膜燃料电池温度控制

质子交换膜燃料电池(PEMFC)内部的电化学反应过程直接表现为温度的变化,所以有效的温度控制是保证燃料电池可靠性和耐久性的关键.本文将模糊增量控制用于PEMFC热管理系统中,将PEMFC的温度和电堆出入口温度差保持在设定值.首先,建立PEMFC热管理系统的动态模型,包括PEMFC电堆模型和辅助散热设备模型.然后,基于建立的系统模型,设计了一种变论域的模糊增量控制器.该控制器通过伸缩因子来动态调节模糊控制器中的量化因子和比例因子,实现对模糊论域的调节,从而提高控制的灵敏性和精确度.最后,将该温度控制方法用于10 kW燃料电池系统中,实验结果表明变论域模糊增量控制器相比于其他模糊控制方法,不仅具有更快的动态响应速度,还具有更强的鲁棒性和更高的控制精度.     

步进梁加热炉神经网络模型预测控制

针对步进梁式连续加热炉燃烧过程控制的温度分布非线性和滞后性,提出了一种基于非线性优化技术的神经网络模型预测控制算法。神经网络具有强大的自学习和非线性映射能力,把神经网络预测模型和非线性优化器整合为一个温度控制器,通过神经网络预测模型描述温度控制对象的动态行为,根据加热炉当前温度和出钢温度预测未来时刻的温度输出值,实现加热炉温度控制。实验结果表明,通过对网络模型进行大样本训练和对模型预测控制参数的优化,加热炉温度控制系统能快速达到控制要求,具有良好的抗干扰能力和温度跟随性能。     

混沌优化模糊控制器在铝电解控制中的应用

设计了基于CAN总线的预焙铝电解槽计算机控制系统的总体方案及基于混沌优化的电解质温度模糊控制器。将混沌优化算法引入模糊控制器,采用混沌粗搜索与细搜索相结合的优化方法,对量化因子、比例因子及控制规则进行优化。利用该控制器实现对预焙铝电解槽的温度控制。实验结果表明,该方法能有效地实现模糊器参数和控制规则的在线优化,控制具有鲁棒性好、适应性强、精度高等优点,算法结构简单,容易实现,控制性能优于普通的模糊控制器。     

基于模糊神经网络的温度控制系统设计

实验室温度控制系统要求精度高,并且具有非线性、大惯性及数学模型难建立等特性,这使得用常规PID控制器以及一般模糊控制器无法很好地满足系统要求,而本文在一般模糊控制器的基础上,融合神经网络技术,设计出模糊神经网络控制器,它既有模糊控制鲁棒性好、动态响应好、上升时间快、超调小的优点,又具有神经网络的在线自学习能力,可以实现温度的智能控制,在实际应用中取得良好的效果。     

基于高斯势函数网络的智能温度控制器

本文提出一种基于高斯函数网络的模糊温度控制器，给出了模糊神经网络控制模型和学习算法。通过自学习不断修正模糊控制器规则，使模糊控制器具有自学习和自适应能力。计算机仿真及温控结果表明，这种智能控制器具有良好的控制性能。