基于生物质锅炉的模糊自适应PID控制系统仿真研究

在MATLAB/SIMULINK平台上,通过实验的方法建立了模糊自适应PID系统的仿真模型,给出了模糊自适应PID仿真的具体实现方法,并进行生物质锅炉控制子系统仿真应用研究,通过常规PID控制算法与模糊自适应PID控制算法对干扰信号的反应过程仿真结果对比,表明了模糊PID控制策略使系统具有强抗干扰性、灵活性和适应性强的优点,又具有控制精度高的优势。     

PEMFC的Elman神经网络建模与模糊神经网络控制

从质子交换膜燃料电池（PEMFC）实际应用的角度出发，采用Elman动态神经网络对PEMFC系统进行建模，以实验中采样到的PEMFC系统的工作温度输入输出数据训练网络，并采用动态反向传播学习算法根据误差不断调整网络参数直至达到要求精度。设计了一种适应模糊神经网络控制器，根据经验确定了初始隶属度函数和模糊规则，并采用自适应学习算法不断调整隶属度函数与模糊规则参数，使控制系统获得理想的输出。仿真实验以Elman神经网络模型为参考模型，使用自适应神经网络控制算法取得了较好的控制效果。总之，所设计的控制系统适合于控制PEMFC这样一类复杂非线性系统。     

带自调整函数的模糊控制器在风力发电机组中的应用

为改善系统输出功率的动态性能和稳态性能,运用一种由带自调整函数的模糊控制器与二元函数的分片双二次Lagrange插值算法相结合的控制算法,并详细分析了该算法实现过程的时效性和控制性能。自调整函数为指数函数,根据控制对象的具体情况和要求,用计算机键盘对自调整函数中的参数进行调试,参数确定后形成以偏差为自变量的自调整函数。为了提高复杂被控系统的控制精度,对模糊控制系统中的量化因子和比例因子进行了在线调整。运用SIMULINK的仿真结果表明,带自调整函数的模糊控制器和Lagrange插值法相结合的控制算法在风力发电机组中的应用显著改善了系统的控制品质和稳态性能。     

高压共轨柴油机喷油控制的研究

高压共轨系统喷油控制包括喷油压力控制和喷油器电磁阀驱动控制2个方面。喷油压力控制的核心是轨压控制,控制效果和精度取决于控制算法,仿真和实际控制结果都表明PID模糊自适应控制算法控制效果较好。喷油正时和喷油量控制精度与喷油器电磁阀驱动电路的设计有关,设计的驱动模块采用高电压、大电流来对电磁阀的开启加以控制,随后采用低电压、小电流的PWM波维持导通,满足了高压共轨喷油器电磁阀驱动控制的要求。     

基于BP神经网络的温度控制系统

文中介绍了基于BP(Back Pmpagation)的神经网络气化炉温度控制系统。对BP神经网络控制算法作了详细的介绍，运用模糊逻辑控制概念赋予隐层含义，并决定其节点数，同时用高斯核函数作为节点激励函数，并做了仿真研究，叙述了系统的硬件与软件构成，试验表明所设计的系统操作方便、安全可靠，所选择的控制算法适应性强，控制效果良好。     

基于RBF神经网络的电喷天然气发动机空燃比控制

电喷天然气发动机空燃比在工况突变时会剧烈波动,为提高控制精度,使用RBF神经网络和前馈PID控制算法相结合,由当前工况决定燃料基本喷射量,再由RBF神经网络预测的空燃比信号传递给PID控制器进行反馈调节。此外利用Matlab/Simulink软件进行仿真,建立了电喷天然气发动机空燃比仿真模型。仿真结果表明,该控制方法在节气门及发动机转速突变的情况下,过渡时间较PID算法明显减小,控制精度亦有提高。     

基于模糊自适应PI控制的光伏发电MPPT

介绍了光伏发电过程中最大功率点跟踪(MPPT)原理,并简要分析了常规控制算法在最大功率跟踪控制中的优缺点,提出将模糊自适应PI控制算法应用到光伏系统最大功率点跟踪的控制中,该控制方法能快速响应外界环境的变化,获得系统最大功率点,且可以有效消除系统在最大功率点附近的振荡现象,提高系统的稳定性。仿真结果表明,该方法能使系统稳定地工作在最大功率点,并且控制精度高,能灵敏反应外界环境的变化。     

基于模糊约束控制的WSN功率分配均衡器设计

对无线传感器网络(WSN)进行功率分配均衡控制设计,提高无线传感器网络的寿命,降低传感器网络节点的能量损耗,当前的WSN功率分配采用自组网交叉均衡机制,随着组网节点的增多导致功率分配不均衡。提出了一种基于模糊约束控制的WSN功率分配均衡器设计方法,首先进行WSN功率分配均衡组网设计,采用模糊约束PID神经网络控制算法进行WSN的功率分配均衡控制,进行功能模块化设计整个控制系统包括了预处理机模块、A/D转换模块、动态增益控模块、放大器模块、滤波模块和电源模块。采用ADSPBF537程序加载方式对控制算法进行DSP加载,实现均衡器的集成电路设计。仿真结果表明,该系统能有效实现WSN的功率分配均衡,节点剩余能量方差一直维持在最低,对WSN节点的能耗控制精度较高,降低了WSN的节点能量开销。     

空压机余热回收利用系统设计和控制算法研究

为提高公司现用空压机的使用效率,降低使用成本,设计一种空压机余热回收利用系统。采用板式换热器实现空压机出口高温气体热量的回收,利用主和副两套水箱、可变频调速循环泵、电动阀门和电加热器组成余热回收水循环系统,并对水循环系统的关键参数进行计算。空压机余热回收后,利用的目的是满足公司员工的洗浴用水,因此,采用模糊PID控制对主水箱中的热水量进行精确控制,以确保主水箱热水量满足供应。最后,对本系统的经济效益进行了分析,不考虑初期的一次性成本投入,则本系统每年会给公司节约至少70余万元。     

单元机组协调系统的神经网络解耦控制仿真研究

神经网络控制是一种新颖的智能控制方法。应用神经网络技术,对难以精确建模的复杂非线性对象进行神经网络模型辨识作为控制器,提高了响应的快速性和准确性,可满足工业过程所提出的安全性、可靠性与易实现性的要求。大型火力发电单元机组协调控制系统是一个相对复杂的多变量控制系统,控制对象具有大时滞、时变、非线性、强耦合的特点,传统的PID控制算法很难实现对过程参数的良好跟踪和理想的控制效果。针对单元机组协调控制系统的特点将神经网络解耦控制应用于单元机组协调控制系统中,仿真实验表明,神经网络解耦控制具有较强的适应性和较高的控制精度,提高了负荷的响应速率,控制效果优于传统的PID控制算法。     

智能控制算法对加热炉温度控制研究

针对当前加热炉温度控制存在的超调量大、震荡频率大等问题,基于智能控制理论的发展,将智能控制理论中的专家控制、模糊控制和神经网络控制与PID控制相结合,设计了智能PID控制算法,分别对这几种控制算法进行了数值模拟和实验研究.结果表明,智能PID控制算法的调节效果要明显优于传统的PID控制算法,其中,模糊自整定PID控制算法和模糊免疫PID控制算法在加热炉温度控制的应用上较为可行,神经网络PID控制算法也具有很好的发展和应用潜力.     

低温余热发电系统蒸发器的过热度控制

根据低温余热发电系统的特点,过热度的大小直接影响蒸发器的换热效率,分析得出可通过控制离心泵电机转速控制蒸发器过热度,以保证蒸发器换热效率。根据分析建立了基于离心泵和工质的模型,并设计了模糊PID控制器进行控制,进行了仿真,仿真结果表明,模糊PID控制器具有响应速度快,超调量小,振荡次数少,过渡过程时间短,稳定性和鲁棒性好等优点。在模糊PID控制器的作用下,低温余热发电系统运行更加平稳。     

基于改进型GA优化FNNC的SG水位控制系统仿真研究

蒸汽发生器水位直接影响到整个核电站的安全及稳定运行,但蒸汽发生器本身由于所具有的高度复杂性、非线性性、时变性等特性,导致传统的串级PID控制等方法难以取得好的控制效果.本研究在串级控制的基础上,采用模糊神经网络来对蒸汽发生器水位进行控制,该控制算法能够充分发挥模糊控制及神经网络的优点.另外,为了减小模糊神经网络参数初值的选择对控制器的性能影响,将一种改进型遗传算法用于模糊神经网络控制器的参数优化.仿真结果表明,设计的控制方法无论是抗干扰能力还是在鲁棒性方面与传统的串级PID控制及常规的模糊神经网络控制相比较都有了很大的提高.     

用多变量模糊神经网络实现双抽汽轮机热电负荷的解耦控制

由于经典控制理论和现代控制理论分别在双抽汽轮机电、热负荷协调控制应用中的不足，提出了用模糊神经网络控制来实现解耦控制。以15MW双抽汽轮机为例，建立系统动态数学模型，并进行了模糊神经网络解耦控制的数字仿真。     

基于有机朗肯循环的APU余热回收系统性能分析

为有效利用飞机辅助动力装置（Auxitlary Power Unit , APU）排气余热,基于有机朗肯循环（Organic Rankine Cycle, ORC）发电系统,构建了APU余热回收系统。系统以APU排气余热为输入,驱动ORC做功,输出电能,为机载设备提供二次能源。结合工程热力学原理,建立系统热力学模型,并通过Matlab编程对余热回收系统进行了仿真计算及性能分析。仿真结果表明,系统功率及效率随飞行马赫数增加而降低;APU余热回收系统在飞机低音速飞行时有良好的性能;马赫数小于1时,系统功率在12 kW以上,效率在11%以上,耗气率低于0.0262 kg/kJ。     

基于模糊滑模控制的电子节气门仿真

电子节气门是一个非线性系统。本文建立了电子节气门模型,并将滑模控制和模糊控制结合起来,应用于电子节气门系统。在MATLAB平台上建立了仿真模型,仿真实验证明模糊滑模控制算法能够较好地实现对电子节气门的控制。     

高压共轨柴油机共轨压力闭环控制算法的研究

轨压闭环控制算法是高压共轨的核心控制算法之一,为了精确控制轨压,对PID和PID模糊自适应两种控制算法进行了对比研究,在Matlab／Simulink仿真软件上进行仿真实验表明,PID模糊自适应控制算法较优,通过自动代码生成,并下载到开发板中,实际控制效果较好。     

基于自适应神经网络模糊PID的磨煤机控制研究

以衡丰发电厂钢球磨煤机辨识结果为研究对象,基于MATLAB/Simulink平台搭建自适应神经网络模糊PID的磨煤机控制系统仿真模型,通过自适应神经网络对模糊规则进行训练和学习,改进磨煤机出口温度控制、入口负压控制以及负荷控制策略.仿真结果表明:自适应神经网络模糊PID控制优化效果明显,在磨煤机50％工况下,相比传统P...     

分段模糊变桨距控制系统的设计与仿真

针对传统PID控制器应用的局限性,风电机组自身特性以及模糊控制的非线性行为和独立于系统模型的特点,提出了分段模糊变桨距控制系统.在大误差范围内,运用二维模糊控制器来提高系统的响应速度.小误差范围内,切入以表达式形式给出模糊规则的三维模糊变桨距控制器,以提高系统的控制精度.Simulink仿真结果表明,分段模糊变桨距控制系统表现出很好的控制品质,具有良好的鲁棒性.     

基于模糊控制的风力发电机组偏航系统研究

针对近年来风电机组大型化对偏航系统稳定性提出的高要求,提出将模糊控制应用于偏航控制系统中。分析了偏航控制系统的工作原理;对偏航系统设计了模糊控制器,并对其控制过程设计了软件流程图;在Matlab/Simulink仿真平台中搭建了该系统的仿真模型,进行了仿真实验,并与传统PID控制方法的控制效果进行了比较分析。结果表明,模糊控制系统能同时满足偏航系统对控制精度和稳定性的要求,其整体性能优于PID控制系统。