基于LabVIEW疲劳试验机模糊PID控制系统研究

针对疲劳试验机传统PID控制算法容易超调的问题,设计了模糊PID控制算法的交流伺服疲劳试验机控制系统。该系统由交流伺服电缸提供动力,以引伸计测得的位移量作为控制系统的反馈,经模糊PID控制算法将计算出的相对位移量传送至运动控制卡,实时调整伺服电缸的输出位移量,达到闭环控制的目的。试验表明,在疲劳试验机中,采用模糊PID算法的控制系统相比传统PID能够有效降低系统的超调量,且动态响应速度提升了16%,控制精度也相应有所提升。     

模糊自适应免疫控制在发酵过程中的应用

工业发酵是在密闭的容器中进行,利用夹套进行加热和冷却,其温度控制具有很大的应用价值。但这种被控对象往往存在严重的积分纯滞后现象,采用常规的控制算法难以达到所要求的控制品质,尤其是对超调量有较严格的限制时,常规的PID等算法很难达到令人满意的效果,将模糊免疫PID控制算法与自适应控制算法相结合,设计了一种模糊免疫自适应PID控制算法。当被控对象由于干扰等原因特性发生改变时,该算法具有一定的自适应能力。仿真结果表明,该方法具有超调量小;调整时间短和鲁棒性强等优点,控制效果优于常规的模糊PID控制等方法。     

基于模糊单神经元PID控制在煤炭分拣机器人中的应用

针对传统的PID算法在煤炭分拣机器人控制系统中由于其运作过程中出现的时变负载和非线性等问题,系统无法得到良好的性能指标。为此,提出了改进的单神经元PID控制算法来代替传统的PID控制,同时为了进一步提高单神经元PID控制的动静态性能,在该算法的基础上,引入了模糊控制来整定单神经元PID的输出增益。建立煤炭分拣机器人控制的Simulink仿真模型。仿真结果表明:模糊单神经元PID控制具有响应速度快、控制精度高且抗干扰性和鲁棒性强等优点。     

基于预测控制的煤矿主煤流缓冲仓设计

以姚桥煤矿井下主煤流缓冲仓智能监控保护系统为背景,引入了基于区间控制的动态矩阵预测算法(DMC)。通过对带式输送机进行受力分析,建立起煤流量与带速之间的关系模型。然后设计了以PID控制器为副回路,DMC为主控回路的DMC-PID串级控制算法,并与传统PID串级控制算法进行比较,利用Simulink进行仿真验证。     

改进浮选剂自控方式

针对长规PID调节器难能施控的系统滞后时间随过程变量变化的系统,提出了组合式自修正PID控制算法。这种算法是在经典PID算法基础的改进,容易在微处理器系统上实现,却拥有较经典PID更高的调节品质。     

蚁群算法在重介质智能化选煤过程中的应用

首先分析重介质选煤的基本原理,为后续改进悬浮液密控制算法提供了思路及理论支撑;通过建立重介质选煤优化控制的数学模型,求取系统的传递函数,并结合蚁群算法设计了重介质选煤系统悬浮液密度的控制方法;最后将基于蚁群算法与基于传统PID的重介质选煤控制进行仿真分析,蚁群算法的波动累计和较PID算法的波动累计和减少了11.5%,灰分值的均方根误差减少了45%,证明了采用蚁群算法进行控制能够保证灰分值更加稳定。     

交流伺服系统中一种FUZZY-PID控制器

针对交流伺服系统存在参数时变,负载扰动以及交流电动机自身和被控对象的严重非线性特性、强耦合性等不确定因素,采用传统的控制方法无法满足控制要求。提出了一种FUZZY-PID控制算法,靠近平衡点的位置采用PID算法,远离平衡点采用模糊控制算法。实验结果表明,系统的控制效果良好,具有一定的实用价值。     

模糊PID在煤矿井下水泵控制中的应用

井下采煤时,要大量排水,需对排水设备进行合理控制。在控制系统上采用可编程控制器(PLC),控制算法上采用PID、模糊和模糊PID算法。文章采用后者模糊PID算法编程,利用比重传感器反馈的信号,实时修改PID中参数,达到较好的控制效果。     

模糊PID控制算法在车牌生产线张力控制系统中的应用

采用偏差E和偏差变化率Ec的变化规律为依据的模糊PID控制算法,对车牌生产线中难以整定的张力进行在线修改,建立模糊控制规则的监控系统表,并用MATLAB的仿真工具进行仿真实验.结果表明,与传统PID控制算法比较,模糊PID控制算法具有灵活性好,控制适应性强,动态、静态性能好等优点.     

动态权重差异演化PSO优化PID算法在带钢对中控制系统中的应用

以带钢冷连轧对中控制系统为研究对象, 通过分析比较ZN法、遗传算法、标准粒子群优化算法(PSO)以及改进型粒子群优化算法(MPSO)来优化PID控制算法优劣, 最终确定动态权重差异演化的粒子群(MPSO)优化PID控制算法最优, 从而设计了MPSO-PID控制器, 结果表明其能达到系统预期精度要求, 能使系统更快速、更稳定地运行。     

基于粒子群算法-模糊PID控制的前驱体材料反应釜pH值优化控制

针对锂离子电池前驱体材料工业生产中反应釜pH值控制存在的非线性、时滞性以及易受干扰等控制难点,引入基于粒子群算法-模糊PID控制的自整定算法,采用MATLAB的simulink仿真软件对算法进行仿真,并与传统PID算法进行对比,以验证自整定算法的快速性、稳定性与鲁棒性。将该算法应用于工业实践中,并与传统PID控制进行对比,系统最大超调量、稳定时间、频率波动范围、pH波动范围均得到改善,显著提高了系统控制性能,为解决前驱体材料生产中反应釜中pH值控制提供了解决途径。     

模糊自适应PID在矿井提升机中的应用

在矿井提升机运行过程中,由于被控变量具有时变、非线性、不确定等因素,传统PID控制算法难以满足控制要求。采用基于模糊自适应PID控制器实现对矿井提升机的控制,用MAT-LAB/Simulink对模糊自适应PID和传统PID进行了仿真分析。     

基于灰色预测的MFAC在铝热连轧张力控制中的仿真研究

针对重庆某铝加工厂双机架铝带热连轧机机架间张力波动问题, 分析了影响张力波动的原因。为提高张力系统的控制精度, 对传统PID控制器进行了算法改进, 采用无模型自适应算法进行控制器设计, 并加入灰色预测模型, 通过超前预测来补偿系统延时及参数时变, 形成新的控制律作用在被控对象上。仿真结果显示, 基于灰色预测的无模型自适应控制在跟踪性、适应性、克服大时滞能力方面与传统的PID控制相比有很大的优越性。     

基于神经网络PID综掘巷道超前支架支撑力自适应控制

掘进扰动下,煤炭深部开采高地应力会导致深部围岩大范围塑性破坏和强烈动力失稳,且持续时间较长,存在安全隐患,严重威胁着掘进工作面煤矿工人的人身安全。近年来,国内外学者在深部围岩压力变化规律、围岩控制理论和超前支护等方面开展了许多研究,但仍存在许多亟待解决的问题。超前支架的支撑力自适应围岩压力变化可充分利用巷道围岩的自承载能力,避免巷道围岩出现破裂、碎裂等现象。介绍了一种自移式超前支架的结构,分析了该支架支撑力液压控制系统,建立了该控制系统的数学模型,研究了该系统在无控制算法、传统PID控制和神经网络PID控制等情况下的系统性能;根据旗山矿的地质条件建立了围岩-超前支架力学耦合模型,利用FLAC3D软件仿真拟合得到了巷道围岩压力变化曲线;并以此曲线为输入,模拟研究了在传统PID控制和神经PID控制两种算法时超前支架支撑力对巷道围岩压力变化的自适应变化规律。研究结果表明,与传统PID控制相比,采用神经网络PID控制算法后,支架支撑力控制系统调节时间约为2 s,缩短了16倍,超调量约为6%,动态性能得到了改善;自适应围岩压力跟踪误差为0.005 5,改善了6.8倍,证明了神经网络PID控制策略能够对支架支撑力进行控制且其控制效果比传统PID控制效果有较大优势。     

模糊PID控制算法在车牌生产线张力控制系统中的应用

采用偏差E和偏差变化率Ec的变化规律为依据的模糊PID控制算法，对车牌生产线中难以整定的张力进行在线修改，建立模糊控制规则的监控系统表，并用MATLAB的仿真工具进行仿真实验．结果表明，与传统PID控制算法比较，模糊PID控制算法具有灵活性好，控制适应性强，动态、静态性能好等优点．     

基于遗传算法和卡尔曼滤波器的PID控制

针对PID控制系统中参数的整定及控制干扰信号和测量噪声信号,提出基于遗传算法和卡尔曼滤波器的PID控制方法。系统利用遗传算法优化PID参数,通过卡尔曼滤波器抑制控制干扰信号和测量噪声信号。仿真结果表明此方法响应速度快、抗干扰能力强、达到了全局最优PID参数整定,有效地滤除系统的控制干扰和测量噪声信号,具有比传统PID控制方法更好的动态和静态控制性能,控制品质有较大的改善和提高。为PID控制系统的研究提供了一种方法。     

井下带式输送机智能调速控制系统设计与研究

针对目前我国矿用带式输送机采用的控制模式大多为开环控制,实际运行过程中输送速度与负载不匹配,造成电能浪费的问题,介绍了一种基于遗传算法改进的模糊PID控制策略,采用主从式结构,实现了输送机智能化调速。通过在MATLAB中仿真实验分析,结果表明:遗传算法优化后的模糊PID控制较传统的PID控制具有更小的超调量、更优的系统抗干扰能力和响应速度,实现了节能控制。同时,组态软件实现了带式传输机运行状态的监控。     

基于免疫克隆算法的自整定PID控制器在矿井提升机的应用

传统的PID控制器难以满足矿井提升机在重复运动时的时变性、非线性的特点,引入免疫克隆算法优化PID控制参数,以FPGA搭建硬件平台构成自整定PID控制器,通过功能仿真分析实验结果可知,这种自整定的PID控制器不仅能够提高系统的收敛速度及控制精度,还保障了矿井提升机的稳定、安全运行。     

基于改进粒子群算法的双闭环直流电动机调速研究

针对现行PID控制器参数整定与优化的缺陷,通过将一种改进的粒子群优化算法(PSO)应用于双闭环直流调速系统,实现直流电动机调速及PID控制器参数在线优化。采用系统的阶跃响应等对改进PSO算法的优化结果进行对比分析,表明改进的PSO算法比传统工程设计法能获得更好的动态性能指标,以及更快的跟随性与鲁棒性,为PID参数优化提供了一个综合性能较好的实用方法。     

基于ATmega32温控仪的设计

介绍了一种基于工业级单片机ATmega32的PID温控仪系统的结构、功能和原理,着重研究了温控仪系统的PID控制算法。讨论了PID控制算法在数字控制系统中的实现,给出了以ASTROM提出的极限环法为基础的PID参数自整定的原理,实现了极限环法PID参数自整定功能在温控仪系统中的应用。