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球磨机多模型PID型神经元网络控制系统 总被引:4,自引:0,他引:4
针对球磨机制粉系统的多变量、强耦合、非线性、时变性等特点,提出了采用基于PID型神经元网络的多模型控制方法,在不同工况下系统的时变特性采用多个模型进行描述,而每个模型的控制器则采用PID型神经元网络进行解耦控制。通过在线计算模型匹配程度,选择相应的模型和控制器,组成闭环系统,切换算法实现多模型间无扰切换,同一工况慢时变采用控制器参数自调整来提高鲁棒性。PID型神经元网络是一种特殊的3层前向神经网络,其隐层单元分别为比例(P)、积分(I)和微分单元(D),各层神经元个数、连接方式、连接权值的初值按PID控制规律确定。仿真结果表明,文中提出的控制方法相比传统控制方法有更好的控制品质,跟踪快、鲁棒性强、解耦好,较好地解决了球磨机系统的时变性、耦合性等问题。 相似文献
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球磨机混合优化前向神经网络PID解耦控制系统 总被引:5,自引:0,他引:5
针对球磨机制粉系统的多变量、强耦合、非线性和时变性等特点,提出球磨机的混沌PSO与BP混合优化前向神经网络PID解耦控制系统.在这种控制器中,PID控制器的控制参数采用神经网络进行自适应整定,神经网络的权值采用混合优化算法进行调整.仿真结果表明该控制方法跟踪快、鲁棒性强、解耦好,控制品质优于传统PID解耦控制方法,较好地解决了球磨机的时变性、耦合性等问题. 相似文献
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针对钢球磨煤机(球磨机)制粉系统控制过程中存在的多变量、强耦合、非线性和时变性等特性,提出了自抗扰控制器(ADRC)解耦控制方案,将多变量球磨机制粉系统作为多个单变量回路系统,对每个单变量回路系统设计自抗扰控制器,建立ADRC球磨机制粉控制系统;将各变量间的耦合作为各单变量回路系统的外部扰动,由扩张状态观测器(ESO)进行估计,并在前馈通道中进行补偿,以对各耦合变量进行解耦.仿真试验结果表明,与常规球磨机PID解耦控制相比,球磨机自抗扰解耦控制系统具有适应性、抗扰性和解耦能力强的良好控制品质. 相似文献
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针对时滞多变量耦合系统,研究了带有多时滞的多变量稳定过程的解耦内模控制,根据开环系统的时滞给出了一种时滞系统多变量解耦方法,由于理想的多变量时滞系统内模控制器设计复杂,且根据内模控制理论设计的控制器一般是高阶的,因此采用模糊控制方法设计模糊内模控制器。其宗旨是首先根据过程对象的模型,设计多变量时滞解耦的预补偿器,对其进行对角优势化,利用补偿后的主对角元素作为内模控制的预估模型,设计了多通道模糊内模控制器。仿真结果表明,该方法具有很好的解耦能力,鲁棒性强;方法简单,易于实现。具有工程应用价值。 相似文献
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针对风力发电系统数学模型复杂、时变性强、参数间存在耦合及受外部干扰严重等特点,基于内模理论方法,分析提出了一种适用于风机变桨距控制,且仅需要对滤波时间常数整定即可设计系统控制器的简捷内模PID方法,使系统在设计上可以不依赖于被控对象的准确模型,并使控制方法的实现得到了简化.基于该理论设计了变桨距控制器,并通过Matlab对系统进行了仿真,结果表明:控制方案可行,且使风力发电机输出功率维持最佳,系统鲁棒性好,抗干扰性强,对工业过程的复杂控制系统设计提供了一种参考. 相似文献
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基于内模--PID控制的球磨机负荷控制系统的设计 总被引:5,自引:0,他引:5
基于中储式制粉系统的工作特性和控制难度,提出了把振动信号和差压信号相结合表征磨煤机的存煤量,并采用比例、积分、微分控制(PID)与内模控制相结合的控制球磨机负荷的串级控制模型。良好的仿真效果表明,这种方法能有效地提高系统的自适应能力,改善了系统的控制效果。内模控制与PID控制相结合的控制方式能广泛用于工业过程控制。 相似文献
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火电厂钢球磨煤机专家模糊PID解耦控制方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
针对钢球磨煤机(球磨机)制粉系统多变量、强耦合、非线性、大滞后的复杂控制对象难以建立准确的数学模型,以及常规PID解耦控制算法控制效果不理想等,提出了专家模糊PID解耦控制方法,该控制方法能够对PID参数进行实时整定,可适应球磨机制粉系统在不同工况下的控制要求。以略阳电厂球磨机制粉系统为对象,对球磨机专家模糊PID解耦控制系统进行了仿真验证。结果表明,该控制系统控制品质较好,能够适应球磨机制粉系统在不同工况下PID参数的实时调整,具有较好的控制效果,控制性能和鲁棒性均优于常规PID解耦控制。 相似文献