基于神经网络的三容水箱液位控制系统辨识

针对三容水箱液位控制系统的滞后、非线性特性,难以用传统的机理方法进行辨识,提出了用BP网络辨识该系统的方法。采用并联型辩识结构,训练网络采用Levenberg-Marquardt算法和BFGS拟牛顿算法,仿真结果表明,这两种算法用于BP网络辨识该系统效果较好。     

基于神经网络的三容水箱液位控制系统辨识

针对三容水箱液位控制系统的滞后、非线性特性,难以用传统的机理方法进行辨识,提出了用BP网络辨识该系统的方法.采用并联型辩识结构,训练网络采用Levenberg-Mararquardt算法和BFGS拟牛顿算法,仿真结果表明,这两种算法用于BP网络辨识该系统效果较好.     

三容液位系统的单神经元PID控制仿真研究

分析了串接式三容水箱液位系统的数学特性,采用阶跃响应法确定了被控对象的数学模型.在此基础上,分析研究了PID控制算法以及进行单神经元自适应整定的可行性.在MATLAB R2006a环境下编写m程序,进行了仿真测试.实验表明,在三容液位系统中,单神经元PID控制算法的超调量小,控制品质是令人满意的.     

三容液位系统的单神经元PID控制仿真研究

分析了串接式三容水箱液位系统的数学特性,采用阶跃响应法确定了被控对象的数学模型。在此基础上,分析研究了PID控制算法以及进行单神经元自适应整定的可行性。在MATLAB R2006a环境下编写m程序,进行了仿真测试。实验表明,在三容液位系统中,单神经元PID控制算法的超调量小,控制品质是令人满意的。     

基于Web的水箱液位控制系统仿真平台开发

以水箱液位控制及仿真系统为背景,研究了基于Django的Web架构设计方案,使用Python语言开发了基于Web的水箱液位控制系统仿真平台。实测结果表明,用户能够方便地通过远端浏览器访问仿真系统,实现水箱液位控制系统的实时仿真,为自控系统线上实习及实训提供了便利。     

三容系统的自解耦控制器设计与仿真

利用自解耦控制方法(SDC)研究三容系统的液位控制。首先使用线性扩张状态观测器对三容系统中的耦合、非线性部分和扰动进行估计及补偿,进而通过设计合适的控制律来实现系统中每个子系统的自解耦。仿真结果表明,与传统的自抗扰控制相比,自解耦控制方法对期望的液位值具有良好的随动跟踪性能、较快的响应速度、鲁棒性更好。     

水箱液位模拟控制系统的微机化改造

采用研华工控主机,ＰＣＬ－７１１ｓ模拟量数据采集板（８路１２位Ａ／Ｄ１路１２位Ｄ／Ａ）及Ｃｅｎｉｅ软件、自制切换接口板等,实现了水箱液位模拟控制系统（原采用的是ＤＤＺ－型仪表）的微机化改造,使之既能保持原控制系统的实验平台,又可增加计算机控制的实验场所。     

基于dSPACE的水箱液位控制系统

以水箱液位系统为研究对象,基于dSPACE-DS1103单板系统和Matlab/Simulink软件环境,建立了水箱液位系统的实时控制平台。在该平台上,使用dSPACE提供的Real-Time Interface（RTI）,通过扩展Matlab的实时工具箱Real-Time Workshop（RTW）,实现了从Simulink模型到dSPACE实时硬件代码的自动下载。水箱液位控制系统采用双闭环串级控制,其主调节器分别采用常规PID和单神经元自适应PID控制器进行实验研究。实验结果表明在该实时控制平台上,液位控制系统采用单神经元自适应PID控制器能够获得良好的动态性能,满足对液位的控制要求。     

分数阶滑模控制算法在四容水箱中的应用及仿真

针对四容水箱系统存在模型不确定性、动态性能缓慢、耦合严重等问题,设计分数阶滑模控制算法对水箱液位进行控制.对传统整数阶滑模面和趋近率加以改进,得到控制效果更为灵活的分数阶滑模面和趋近率.使用李雅普诺夫理论对分数阶型滑模控制器的渐进稳定条件、适用范围、特性进行理论分析,提出算法的设计方法.通过与分数阶PID控制器比较,仿...     

基于自适应动态规划的三容水箱液位控制

针对三容水箱液位控制中传统方法都要建立其数学模型的问题,提出了ADHDP(action dependentheuristic dynamic programming)方法,它无需参考模型,且具有在线学习和最优控制的特点。在Matlab上模拟了三容水箱在不同环境下的运行情况,实验结果验证了该方法的有效性和鲁棒性。     

基于参考模型的自适应模糊控制系统设计与仿真

参考模型自适应控制可以应用于各种不同类型的模糊控制系统。介绍了基于参考模型的自适应模糊控制系统的结构,设计了模糊自适应控制器,并进行了仿真。仿真结果表明,基于参考模型的自适应模糊控制系统有良好的控制性能。     

三容系统的解耦神经网络PID控制

三容水箱是常见的非线性强耦合系统,利用一种非线性动态解耦的方法对其进行解耦(其特点是能利用非线性补偿的方式将该类系统各回路输入与输出之间完全解耦),然后采用基于BP神经网络的PID控制策略对其进行控制,并利用MATLAB进行仿真。仿真结果证明解耦的有效性,表明了BP神经网络的PID算法比传统的数字PID具有更强的抗扰动性。     

基于MATLAB的FUZZY控制器的设计和仿真

本文基于MATLAB软件，简述了模糊控制器的设计和仿真。在进行FUZZY控制时引入一个Ⅰ型积分环节用来消除模糊控制固有的静态偏差。此外，通过编写M文件的S函数，在线实现量化因子、比例因子自动调整，提升模糊控制的效果，同时给出了仿真实例，结果表明有较好的控制效果。     

基于PSO-PID汽包水位系统优化控制

针对锅炉汽包水位控制动态响应缓慢、滞后大等问题,提出了一种将粒子群PSO(Particle Swarm Optimization, PSO)算法与PID控制相结合的控制策略,设计了一套PSO三冲量PID自适应控制器,实现对水位的控制.结果表明,PSO-PID算法在汽包水位控制上超调小,调整时间短.     

基于递阶模糊控制的锅炉汽包水位控制系统

针对锅炉汽包水位控制系统非线性、延迟等特点,提出将模糊控制应用于此系统,结合双冲量控制方式来消除"虚假水位",实现锅炉汽包水位平衡,并采用递阶方式来生成模糊控制规则,以解决多输入系统控制规则数量过多的难题。仿真结果表明,递阶模糊控制应用于此系统具有较强的鲁棒性和调节性能,提高了系统的动态和静态性能指标,总体性能优于常规模糊控制方式。     

一种自适应模糊控制系统的设计与仿真

模糊控制是在模糊集合理论基础上发展起来的,模糊控制器的设计主要不依靠被控对象的数学模型,但它却非常依靠控制专家或操作人员的经验知识,若缺乏这样的控制经验,很难期望它能获得满意的控制效果.因此,模糊控制器应向着自适应、自组织、自学习发展,使得模糊控制参数或规则在控制过程中自动地调整、修改和完善,从而使系统的控制性能不断改善,达到最佳的控制效果.本文将表格查询学习算法和最近邻聚类学习算法采用加权平均的方法结合起来,确定系统的模糊控制规则,运用基于MATLAB环境下的“模糊推理工具箱”对自适应水位模糊控制系统进行了仿真,取得了很好的控制效果.     

交通信号2级模糊控制系统的优化设计与仿真

分级模糊控制能有效减少模糊规则数,易于提取模糊规则,适于交通状况复杂的城市交通信号控制,但难以由人工合理定义全部模糊隶属度函数.采用遗传算法对2级模糊控制器中模糊隶属度函数进行优化,对1个4相位单交叉口进行了多次仿真.仿真结果表明,该方法能有效降低通行车辆在交叉口的平均等待时间,明显优于传统控制方法.     

工业锅炉主汽压力和汽包水位的自校正控制系统仿真研究

本文对工业锅炉主汽压力和汽包水位的控制,分别采用了自校正控制器控制,仿真试验表明,自校正控制器对于动态特性比较复杂的对象有很好的控制效果。