焦炉集气管压力的变结构模糊控制研究

提出了集气管的智能控制方法．详细介绍了新2#焦炉集气管压力控制器的设计方法．针对该焦炉集气管压力波动幅值大、压力振荡剧烈的情况，提出了变结构模糊控制算法；该方法对集气管压力的不同波动范围，通过采用不同的控制规则以及量化因子设计了两个模糊控制器．仿真试验以及现场实际运行结果表明，根据变结构模糊控制算法建立的控制系统能够迅速调节新2#蝶阀开度使压力在15s内达到稳定，实际效果证明了该算法的有效性和可靠性．     

基于改进量子粒子群算法的NCS模糊控制器参数优化

针对网络化控制系统中模糊控制器的量化因子和比例因子采用传统经验方法难以整定的问题, 提出了一种改进量子粒子群（IQPSO）算法对模糊控制器量化因子和比例因子进行优化。该方法将ABC算法中的搜索算子作为变异算子引入到QPSO算法中, 使得IQPSO算法较好地克服了QPSO算法保持种群多样性差容易早熟收敛的缺陷, 并以ITAE指标作为IQPSO算法的适应度函数对模糊控制器进行优化。典型工业过程仿真结果表明, IQPSO优化的模糊控制器具有比PID控制器和标准QPSO优化的模糊控制器更好的控制性能和适用性。     

基于改进量子粒子群算法的NCS模糊控制器参数优化

针对网络化控制系统中模糊控制器的量化因子和比例因子采用传统经验方法难以整定的问题,提出了一种改进量子粒子群(IQPSO)算法对模糊控制器量化因子和比例因子进行优化。该方法将ABC算法中的搜索算子作为变异算子引入到QPSO算法中,使得IQPSO算法较好地克服了QPSO算法保持种群多样性差容易早熟收敛的缺陷,并以ITAE指标作为IQPSO算法的适应度函数对模糊控制器进行优化。典型工业过程仿真结果表明,IQPSO优化的模糊控制器具有比PID控制器和标准QPSO优化的模糊控制器更好的控制性能和适用性。     

反应釜温度的智能优化模糊PID控制器设计

通过对反应釜温度控制系统的分析讨论,针对传统控制中响应速度慢、自适应能力差等问题,本文设计了一种基于粒子群算法的模糊自适应PID控制器。该控制器通过对不同工况下控制器的比例因子和量化因子的实时优化来改善反应釜温度控制效果。仿真结果表明,粒子群优化模糊自适应PID控制器与传统的PID控制器和模糊控制器相比,系统动态特性和静态特性均得到了较大的提高,自适应能力显著增强。     

基于改进QPSO算法的电动汽车模糊控制器参数优化

目前电动汽车常以无刷直流电机（BLDCM）作为驱动器,但BLDCM调速控制系统中模糊控制器的量化因子和比例因子采用传统方法,自调节能力弱,针对该问题提出一种改进QPSO算法（AMF-QPSO）实现对量化因子和比例因子的自适应调节。AMF-QPSO算法以收缩—扩张系数（contraction expansion,CE）控制方式为研究重点,提出粒子活性概念,并以其作为反馈量实现动态自适应调节CE系数; 同时,为防止种群高度聚集,采用精英群体随机交叉学习机制,对部分活性低的精英粒子进行扰动,增强种群后期多样性。最后,通过LabVIEW实验平台,以具体案例验证AMF-QPSO算法性能。实验结果表明,AMF-QPSO优化的模糊PID控制器具有比标准模糊PID控制器和QPSO优化的模糊PID控制器更好的控制性和自适应性。     

焦炉集气管的模糊专家控制方法及其应用

针对某钢铁焦炉集气管压力系统具有强耦合、强干扰、典型非线性的特点,提出了集气管的模糊专家控制方法,并详细介绍了新2#焦炉集气管压力控制器的设计方法。该方法将模糊控制、前馈控制、专家控制相结合,把三种方法的简便性、可靠性、抗扰动快速性、灵活性融为一体,发挥各自的长处。实际运行结果表明,当外界因素引起集气管压力波动时,系统能迅速调节N2#蝶阀开度使压力在30s内达到稳定,保证压力稳定在工艺要求波动范围内。     

基于GA的闪蒸罐压力模糊自适应PID控制

针对加氢裂化中对闪蒸罐压力控制的非线性、滞后性等问题,本文提出一种基于遗传算法的模糊PID控制器,用于改善闪蒸罐压力控制效果。该控制器利用遗传算法优化模糊控制器的量化因子和比例因子,从而实现模糊PID控制器参数K_p、K_i、K_d的自适应调节。结果表明,优化后的模糊自适应PID控制器与常规PID控制器相比,提高了绝热闪蒸罐压力控制的自适应能力和鲁棒性,改善了系统的动态特性和静态性能,对非线性和时滞性的控制效果更好。     

粒子群优化算法在Acrobot平衡控制中的应用

粒子群优化算法(PSO)是基于群体的演化算法,本质上是一种随机搜索算法,并能以较大概率收敛到全局最优。本文针对欠驱动Acrobot机械臂系统,利用模糊控制原理设计平衡控制器,运用粒子群算法对模糊控制器的量化因子进行在线优化,获得平衡控制器参数的最优值,以实现降低系统超调量,减少系统振荡和平衡时间的目的。仿真实验结果验证了该方法的有效性。     

交通信号公交优先控制策略及智能控制方法

针对公交优先交通信号控制问题,研究了公交优先的信号控制策略,提出了一种变论域模糊神经网络公交优先智能控制方法.提出了基于相位优先度值的公交优先相位选择方法,并给出了其数学描述.建立了绿灯时间的3层模糊控制模型,分别为红灯排队疏散时间、绿灯延长时间和论域调节因子模糊控制器,其中红灯排队疏散时间和绿灯延长时间两个模糊控制器的输出变量均采用变论域,论域的变化考虑混合交通、天气情况、车流转向等因素由论域调节因子模糊控制器确定.模糊控制器采用粒子群优化神经网络实现.仿真结果表明该方法具有较好的公交优先控制效果.     

基于PSO的恒力执行器PID型模糊控制器

针对打磨机器人在打磨过程中对恒力控制精度和响应速度的要求,提出了一种基于粒子群优化算法的恒力执行器PID型模糊控制器。设计新型PID型模糊控制器,减少设计规则库数量;提出变权重综合型适应度函数,结合误差积分绝对值和控制信号积分绝对值优化PID型模糊控制器的综合性能,同时减小超调量与稳态误差;采用自适应惯性权重策略加快粒子群迭代速度,使用粒子群算法对PID型模糊控制的比例因子进行优化。仿真结果表明,经过粒子群优化的PID型模糊控制实现了打磨力的平稳输出,响应速度提升10%,调节时间缩短14%,系统无超调、无振荡,提高了打磨力的控制精度。     

多座不对称焦炉集气管压力模糊解耦控制

某钢铁企业多座不对称焦炉具有容量不同、管道布局不同等特点, 使得基于传统解耦控制方法的集气管压力控制效果欠佳. 为此本文提出了一种多座不对称焦炉集气管压力模糊解耦控制方法. 从降低解耦控制器输入维数的角度出发, 采用动态耦合度方法可以实时确定多座不对称焦炉集气管的耦合关系; 并采用模糊解耦控制器对动态耦合度分析后的集气管压力进行实时解耦控制, 该方法从理论意义上证明了模糊控制的解耦原理, 实现了焦炉集 气管压力的解耦. 对于具有不对称特性的被控对象提供了一定的理论和实际应用价值.     

焦炉集气管压力控制的一种新方法

针对焦炉集气管压力系统的特点,提出一种基于神经元的自适应PID控制算法;将神经元与PID结合,在线调整PID参数;对单神经元自适应PID控制器进行了研究,并利用Matlab/Simulink进行了仿真,结果表明单神经元自适应PID控制算法明显优于常规PID控制算法;用本文提出的单神经元自适应PID控制器控制焦炉集气管压力,使集气管压力系统的抗干扰能力得到提高,取得了良好的控制效果。     

多焦炉集气管压力智能控制系统

针对多座焦炉集气管压力系统具有多回路、强耦合、非线性、参数时变的特点,SM-YL600A多焦炉集气管压力智能控制系统采用基于模糊控制理论的控制方法,并与计算机技术相结合,提出了一种切实可行的控制方法,解决了具有相互耦合的多座焦炉集气管压力稳定的问题。所提出的SM-YL600A多焦炉集气管压力智能控制系统成功应用于实际工程当中,实际运行结果表明,该智能控制系统保证了集气管压力系统调节的协调性、稳定性和快速性,提高了对工艺美术品变动和干扰的适应性。     

焦炉集气管压力设定值多目标优化研究

针对某焦化厂焦炉的集气管压力设定值主要是由工艺工程师人为给出的生产现状,提出集气管压力设定值多目标优化的研究方案。利用焦化厂海量的炼焦历史生产数据,综合考虑了炼焦能耗,焦炭产量及质量三个目标,采取了基于K-均值聚类的径向基神经网络来建立其与集气管压力的关联模型,并通过基于差分进化的粒子群的多目标优化方法来获取集气管压力设定值,通过仿真研究验证了方案的有效性。结果表明,上述优化方案可以给出最佳集气管压力设定值在保证质量的前提下,使能耗降低,产量提高,满足现场需求,可以为实际生产提供操作指导,为压力控制系统奠定了基础。     

集气管压力自适应模糊解耦控制系统的设计

针对焦炉集气管压力系统具有强耦合、强干扰、非线性等特点,应用模糊控制理论,提出了一种基于过程状态的自适应模糊解耦控制方法,对集气管压力进行控制;首先,通过在线获取过程状态选取相应的模糊控制策略,以期在复杂工况卞提高被控系统的性能——鲁棒性;然后利用模糊补偿解除了多座焦炉集气管压力之间的耦合;最后设计蝶阀专家控制器以适应蝶阀的特性,提高控制品质;实际运行结果表明,该系统具有控制灵活、响应速度快和稳态精度高的优点,对外界扰动具有良好的自适应能力。     

基于窄带物联网的巡检机器人目标跟踪控制系统设计

目前研究的巡检机器人目标跟踪控制系统存在目标位置误差大、目标跟踪控制效果差、采集的图像模糊等问题。为了解决上述问题,基于窄带物联网的巡检机器人目标跟踪控制系统。系统硬件以窄带物联网无线通信模块为基础,优化设计了Zigbee压力采集器、中央控制器和STM32主控电路,实现了巡检机器人目标跟踪控制系统的数据信息集中调度。Zigbee压力采集器主要由XBee控制模块、压力传感器两部分组成,同时设计了供电电路、晶振电路和复位电路,通过系统硬件,实现了对巡检机器人的跟踪、控制和监控,为系统提供了硬件支持。软件方面给出了系统的控制流程,设计了Zigee组网程序、嵌入式视觉处理程序和巡检机器人自主导航程序。实验结果表明,基于窄带物联网的巡检机器人目标跟踪控制系统目标位置误差较小、控制效果较好、图像更加清晰。     

参数自调整模糊控制器在微气压传感器测控系统中的应用研究

为了对真空测控系统进行动态气压控制,提出了一种参数自调整模糊控制器的设计方法。该方法利用参数调整控制器在线自动修正基本模糊控制器的量化因子和比例因子,从而改善基本模糊控制器对任意设定气压的控制性能。此外,在控制算法基础上引入计数器Counter来消除系统的频繁振荡。实验结果表明,该方案具有较好的控制效果,基本上解决了传感器所需真空测试环境1kPa～100kPa的动态气压控制问题。     

计算机模糊控制系统在焦炉集气管压力控制中的应用

结合先进经典的模糊控制理论,介绍SIEMENS PLC、SIEMENS组态软件WinCC 6.2、STEP7和Visual Basic 6.0在济钢焦炉集气管压力控制中的应用.     

焦炉集气管压力Fuzzy-PID控制系统设计

针对焦炉集气管压力这类多变量非线性系统，提出了一种基于Fuzzy—PID控制的智能分段控制方案．构成了焦炉集气管压力智能控制系统。采用Siemens公司的S7-200PLC进行控制．采用WinCC组态软件实现监控功能。实际应用表明，提出的控制策略有效解决了集气管压力控制过程中的多扰动、强耦合的非线性问题，具有良好的动态和静态特性，系统主要技术指标优于原指标。