基于自适应模糊PID的注塑机温度控制及仿真

为了对注塑机温度精确控制,针对注塑机温度在传统比例积分微分(PID)控制系统中存在的控制偏差大、调节速度慢等诸多不足的现状,提出将模糊控制器和PID控制器相结合,构造成一个自适应模糊PID控制器,运用MATLAB软件建立传统PID和自适应模糊PID控制器模型,对机筒温度进行仿真对比。设定200℃为给定温度,最终仿真结果显示,与传统PID控制器相比,自适应模糊PID控制器实现了注塑机温度的实时控制,达到了超调量小,升温快速及稳态无误差等要求。表明了自适应模糊PID控制器比传统PID控制器对温度的控制效果更加良好。     

自适应模糊PID控制在陶瓷压机布料系统液压调速中的应用

受外界环境的影响,陶瓷压机布料系统采用电液比例阀控制液压调速具有非线性、时变性、磁滞性等特点,常规PID控制和常规模糊控制对布料系统的小车速度控制效果不够理想。本文设计了一种自适应模糊PID控制器,通过仿真结果表明,这种自适应模糊PID控制器既具有模糊控制灵活、响应快、适应性强等优点,又具有PID控制精度高的特点,它改善了布料系统速度的控制效果。     

陶瓷压机料车的液压调速控制方式的改进

陶瓷压机布料系统采用电液比例阀控制液压调速受外界环境的影响具有非线性、时变性、磁滞性等特点,常规PID控制和常规模糊控制还不能使布料系统的小车速度控制效果理想。笔者设计了一种自适应模糊PID控制器,通过仿真结果表明,这种自适应模糊PID控制器既具有模糊控制灵活、响应快、适应性强等优点,又具有PID控制精度高的特点。它改善了布料系统速度的控制效果。     

基于模糊自适应PID控制器的差压式管道检测机器人速度控制系统设计

针对差压式管道检测机器人的基本结构和调速原理,建立了相应的速度控制系统,明确了速度控制流程。应用模糊自适应思想,结合模糊控制和PID控制原理,设计了满足差压式管道检测机器人调速需求的模糊自适应PID控制器。     

在线自适应模糊PID控制器的设计与仿真

介绍模糊理论与PID控制相结合的智能模糊PID控制技术,分析模糊PID控制器的量化因子和比例因子对控制器性能的影响,由此指出常规模糊PID控制器在工业应用的局限性,并提出一种基于相关量化的在线自适应算法。仿真结果表明:在参考输入改变和受控对象参数漂移时,相比常规模糊PID控制器,改进的控制器具有更好的动态和稳态性能。     

模糊PID控制器的发展

将模糊控制技术和PID控制相结合，可克服常规PID控制器的不足，使PID控制器具有参数自适应能力。介绍了模糊控制器和PID控制器间的关系，从一维、二维及三维模糊控制器的输入－输出形式上，以及解析分析角度出发，可以说模糊控制器人本质上讲是一种非线性PID控制器。还总结了模糊PID控制器的结构。模糊PID控制器可分成两大类，一类由参数可变的PID控制器及一个模糊控制器共同构成，模糊控制器用于完成PID参数的在线整定，控制信号仍由PID控制器生成；另一类直接用模糊控制器来构造、实现PID控制功能。分别归纳了这两类控制器的多种结构形式。最后还对模糊PID控制器的发展进行了展望，提出了模糊PID 控制器结构的选择、控制器参数调整及控制器评价标准的确定这几方面是今后工作的重点。     

锦纶聚合釜温度模糊自适应PID控制系统研究与仿真

锦纶聚合釜温度具有非线性、大滞后等特点,使用传统PID控制器的控制效果不够理想。在建立聚合釜温度数学模型的基础上,采用模糊算法与PID控制相结合的模糊自适应PID控制算法,实现PID参数自整定,提高控制精度。基于MATLAB平台构建釜温控制系统模型,仿真结果表明所提模糊自适应PID控制算法效果优于传统PID控制。     

基于模糊自适应PID的注塑机机筒温度实时控制

为了提高注塑机机筒温度控制的稳定性、提高机筒温度控制精度,提出了一种模糊自适应比例积分微分(PID)的注塑机温度实时控制方法。采用热电偶传感器对机筒温度信号进行采集,并将其传送到控制器中通过模糊自适应PID控制运算,将采集信号进行数模转换后,自动地对加热系统进行精确控制。最后,利用Matlab软件对模糊PID和传统PID控制系统进行了仿真对比,并对温度实时数据进行了分析。结果表明:模糊PID控制系统动态响应更快、稳态性能更好,实际温度控制精度更高。     

塑料吹膜机的模糊PID温度智能自动控制

为了提高吹膜机温度控制精度,将传统比例积分微分(PID)控制与模糊控制相结合,提出了一种变论域模糊PID的吹膜机温度智能控制方法。采用变论域模糊控制规则实现PID控制参数的自适应在线调整,进而实现控制参数自整定和控制规则的自调整,并对该控制方法进行了仿真分析。结果表明:与传统的PID控制相比,模糊PID控制拥有更小的超调量,调节速度更快,控制器可稳定输出,完全能够实现吹膜机温度的稳定控制。     

应用自适应模糊-PI复合算法的塑料薄膜厚度控制研究

塑料挤出机工业系统中塑料薄膜厚度存在非线性及时变性问题,对塑料产品质量造成很大影响。针对这一问题,引入了模糊-PI复合控制算法解决塑料薄膜厚度的复杂系统控制。为了增加控制器的自适应性,加入自适应因子构成自适应模糊-PI复合控制。仿真实验与传统PID控制器对比结果表明:相比于传统PID控制器,自适应模糊-PI控制器产生更小的超调量及更快的系统响应速度;且当控制器达到稳定后,自适应模糊-PI控制器产生的平均绝对误差远小于传统PID控制器,具有更高的薄膜厚度控制精度。     

基于改进的PID算法控制的注塑机注射速度系统

注塑机的注射速度是影响塑料成品品质的一个重要因素,实现良好的注射速度控制难度较大。在现有文献研究的基础上,提出了一种改进的PID控制器。该控制器由常规PID控制器加一个设定点滤波器构成。利用注塑机注射速度系统的一阶积分时滞模型,进行了仿真实验,结果表明,改进的PID控制器具有良好的追踪性能和调节性能,并且鲁棒性较好,能够满足注塑机注射速度控制的需求。     

基于单神经元自适应PID控制的注塑机合模机构

设计了一个单神经元自适应比例积分微分控制器(PID)控制器,使用AMESim/Simulink联合仿真机制,建立了注塑机合模机构液压伺服系统的模型。由仿真结果看,与常规PID控制器相比,使用单神经元自适应PID控制器控制的系统有着更好的鲁棒性,系统获得了更好的环境适应性。     

基于自适应模糊PID的水泥窑分解炉温控系统研究

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,为此针对水泥窑分解炉温度控制系统,提出一种参数自适应模糊PID控制策略,并进行了仿真研究。结果表明:该控制系统响应速度快,调节时间短,控制精度高,控制效果优于传统的PID控制器。     

基于鲁棒PID控制器的注射机料筒温度控制系统

注射机的料筒温度是决定塑料成品品质的一个关键因素。基于一个假设,即存在一个稳定的实主导极点,并且这个极点的阶数超过所设计的PID控制器的可调整参数的数量。提出了一种新的基于多主导极点方法的PID控制器,研究了注射机料筒温度的一阶积分时滞系统的鲁棒控制。利用Matlab求解特征方程对s的各阶导数组成的联立方程组,得到主极点和PID控制器的可调参数。在注射机注射速度系统的一阶积分时滞系统下进行了仿真实验,结果表明:设计方法具有良好的追踪性能和调节性能,并且鲁棒性良好,能够满足注塑机料筒温度控制的需求。     

典型大时变时滞系统神经网络模糊PID控制及应用

针对典型大时变时滞系统,设计了一种基于神经网络的模糊PID控制器.该控制器综合模糊逻辑、神经网络与PID调节的各自优点,既具有模糊控制简单和有效的非线性控制作用,又具有神经网络的学习和适应能力,同时还具备PID控制的广泛适应性.该控制器能实现系统参数大范围失配情况下的闭环鲁棒稳定,并使闭环系统达到设定值无静差跟踪及满意的动态性能.     

基于神经网络和多模型的非线性自适应PID控制及应用

针对一类未知的单输入单输出离散非线性系统,提出了基于神经网络和多模型的非线性自适应PID控制方法。该方法由线性自适应PID控制器、神经网络非线性自适应PID控制器以及切换机构组成。采用线性自适应PID控制器可保证闭环系统所有信号有界;采用神经网络非线性自适应PID控制器可改善系统性能;通过引入合理的切换机制,能够在保证闭环系统稳定的同时,提高系统性能。理论分析表明,该方法能够保证闭环系统所有信号有界,如果适当地选择神经网络的结构和参数,系统的跟踪误差将收敛于任意给定的紧集。将所提出的方法应用于连续搅拌反应釜,仿真结果验证了所提出方法的有效性。由于该方法基于增量式数字PID控制器,在工业过程中有着广阔的应用前景。     

Implementation of Multimodel-Based PID and Intelligent Controller for Simulated and Real-Time Temperature Control of Injection Molding Machine

The proposed real-time multimodel for the injection molding process mainly contributes to the barrel temperature control. Good control of the plastic melt temperature is very important for injection molding in reducing the operator setup time, ensuring product quality, and preventing thermal degradation of the melt. The controllability and set points of the barrel temperature also depend on the precise monitoring and control of the plastic melt temperature. Motivated by the practical temperature control of injection molding, this article proposes a multimodel-based proportional integral derivative (PID) control scheme in real-time and the simulation studies of the PID, fuzzy, and adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) control schemes. The injection molding process consists of three zones, and the mathematical model for each zone is different. The control output for each zone controller is assigned a weight, based on the computed probability of each model, and the resulting action is the weighted average of the control moves of the individual zone controller.     

Control of injection velocity using a fuzzy logic rule-based controller for thermoplastics injection molding

Injection velocity to a large degree determines the melt injection rate during the injection phase, and it has critical impact on the molded part quality, such as shrinkage, warpage, and impact strength. An injection molding machine operates with different injection velocity profiles, barrel temperatures, molds, and materials. These strongly different molding conditions cause the injection velocity dynamics to very significantly and to make the control performance of the injection velocity poor with a typical PID controller. A real-time, closed-loop feedback and feedforward control system based on fuzzy logic has been designed, developed, and implemented to control the injection velocity. The fuzzy logic rules of the controller are optimized by analyzing phase plane characteristics. The controller output membership functions are optimized based on a 2^k factorial design technique. The experimental results reveal that the fuzzy logic-based controller works well with different molds, materials, barrel temperatures, and injection velocity profiles, indicating that the fuzzy logic controller has superior performance over the conventional PID controller in response speed, set-point tracking ability, noise rejection, and robustness.     

模糊PID控制器在无刷直流电机控制系统中的应用

针对传统PID控制依赖被控对象精确的数学模型,应用于无刷直流电机调速难于达到良好的动态响应的缺点,将模糊PID控制器应用于无刷直流电机的控制中,运用模糊控制原理对PID参数进行在线调整。在分析无刷直流电机数学模型和控制方法的基础上,在MATLAB中应用Fuzzy Toolbox和Simulink对无刷直流电机调速系统进行仿真。实验表明,模糊PID控制相对于传统的PID控制具有更好的动态和静态性能,控制精度也大为提高。     

Optimal anticipatory control of ram velocity in injection molding

This paper discusses a computer control system for ram velocity of an injection molding machine using optimal state feedback based on the linear quadratic control theory. A new approach for the selection of appropriate weighting matrices is presented in this context. The simulation results reveal that the optimal controller has improved performance over the conventional PID controller presently used, having faster speed of response, significantly better tracking performance, and better noise filtering properties. The execution speed and the core storage requirements would allow implementation even on a small online computer.