改进遗传算法PID参数优化在流浆箱总压控制中的应用

稀释水水力式流浆箱的总压控制直接关系到纸张质量的好坏,传统的PID方法对于非线性、参数时变性和模型不确定性的对象控制精度较低。虽然传统遗传算法可以优化PID参数,提高精度,但是收敛速度慢,整定时间长,限制其在高速纸机控制中的应用。针对这些问题,本课题以纸机流浆箱总压控制为研究对象,采用改进的遗传算法来整定PID参数,通过优化交叉和变异算子、增加当前最优追踪策略以及改进收敛准则等方法来提高遗传算法的全局寻优能力和收敛速度。仿真结果表明,用改进的遗传算法整定后的流浆箱总压控制PID具有更快的响应速度和更好的鲁棒性。     

纸浆浓度控制系统的设计

介绍了应用自整定PID控制的纸浆浓度控制系统的设计。首先建立纸前沿浓度控制的数字模型，包括干扰和参数变化的分析，在此基础上进行了自整定PID控制器的设计。通过固定参数PID控制器和自整定PID控制器实际运行效果的比较，表明设计的自整定PID控制器具有很高的性能。实际运行结果表明，系统可以实现初次应用时控制参数自整定和过程参数变化情况下控制参数自整定，保证系统一直在最优状态运行。     

基于模糊 PID 控制的加热炉温度控制系统的设计

文章介绍了以单片机为核心,以加热炉为控制对象的模糊PID温度控制系统。当使用模糊控制时,虽然系统技术要求即调节时间与超调量已经满足,但产生了系统的稳态误差。PID控制算法被使用后,系统的技术要求即超调量与调节时间不能同时满足。因此将具有智能性的模糊控制与具有可靠性的PID控制相互结合起来,设计了一种控制器,该控制器具有参数自整定和模糊PID的功能,在线整定了PID参数Kp、Ki和Kd。经过实验证明,理想的控制方案就是采用参数自整定模糊PID控制。     

基于模糊PID控制的加热炉温度控制系统的设计

文章介绍了以单片机为核心,以加热炉为控制对象的模糊PID温度控制系统。当使用模糊控制时,虽然系统技术要求即调节时间与超调量已经满足,但产生了系统的稳态误差。PID控制算法被使用后,系统的技术要求即超调量与调节时间不能同时满足。因此将具有智能性的模糊控制与具有可靠性的PID控制相互结合起来,设计了一种控制器,该控制器具有参数自整定和模糊PID的功能,在线整定了PID参数Kp、Ki和Kd。经过实验证明,理想的控制方案就是采用参数自整定模糊PID控制。     

基于IPSO的PID参数自整定在流浆箱总压控制中的应用

稀释水水力式流浆箱的总压控制直接关系到纸张质量的好坏,而传统的PID整定方法精度较低,使用标准粒子群优化算法可以提高精度但是算法敛速度较慢。针对这些问题,采用改进的粒子群优化算法来自整定 PID参数,通过使用非线性递减惯性系数和动态加速因子策略来提高算法的寻优速度及精度。仿真结果表明,用改进的粒子群优化算法整定后的流浆箱总压控制PID有更好的响应速度和鲁棒性。     

PID控制参数的快速经验整定法

本文介绍了常用的PID控制原理．PID参数的快速整定方法以及通过应用于聚酯生产线的I／A集散控制系统上实践得出的PID参数整定经验数据．     

基于改进PSO算法的PID优化用于黑液液位控制

制浆过程中碱回收蒸发工段黑液液位控制直接影响着黑液浓度和蒸发效率。针对黑液液位非线性、大时滞及时变性的特点,传统PID方法控制精度较低,使用标准粒子群算法可以优化PID参数,提高精度,但是收敛速度慢,整定时间长。针对这些问题,采用改进的粒子群算法来整定PID参数,通过动态调整惯性因子和加速因子,以及改进收敛准则等方法来提高粒子群算法的全局寻优能力和收敛速度,并在MATLAB/SIMULINK仿真实验平台上,比较了传统PID方法、标准PSO算法和改进PSO算法对黑液液位的控制效果,结果表明改进PSO算法优化的PID控制缩短了调节时间,降低了超调量,说明改进粒子群算法优化后的黑液液位PID控制具有更快的响应速度和更好的鲁棒性,有效地提高了控制质量。     

改进PSO算法在中密度纤维板热压机压力PID控制优化中的应用

针对中密度纤维板生产过程中热压压力控制存在的大惯性、纯滞后和非线性问题,提出具体的解决方法。运用PID-FUZZY复合控制方式,采用改进PSO算法优化压力PID控制,提出了基于PSO优化算法整定PID控制器参数的设计方法,实现对热压过程的优化控制。通过仿真实验和结果分析得出,采用改进PSO算法优化压力PID控制具有稳定性好、超调量少、震荡现象少等优势特点。     

基于RBF神经网络的PID控制整定

基于RBF神经网络的PID控制整定分析,通过MATLAB构建CSTR对象模型,综合生产环境与各种干扰性因素,利用整定PID参数的方式进行控制分析,效果显著。基于此,文章主要对基于RBF神经网络的PID控制整定的相关内容进行了简单的分析论述。     

基于模糊神经网络的PID张力控制系统

由于卷绕张力控制系统是一个复杂、联动、时变、非线性系统,采用传统PID控制不能解决系统的非线性时变和PID参数的在线整定难等问题,为此提出一种控制算法——模糊神经网络PID复合控制方式,可根据系统的偏差及其变化率实时对PID的3个参数进行优化,达到具有最佳组合的PID控制,从而实现PID控制的自适应和智能化性能。通过MatLab软件,进行传统PID控制与模糊神经网络PID控制动态性能的仿真比较,结果表明系统采用模糊神经网络PID控制具有更好的动、静态特性和自适应性。     

水泥养护室温度参数自整定模糊PID控制算法研究

针对水泥养护室温度控制自动化程度低、温度控制很难达到国标要求的现状,提出参数自整定模糊PID控制算法.该算法通过实时修正PID参数来确保系统精度及稳定性.Matlab仿真结果表明,参数自整定模糊PID控制系统比传统的PID控制具有更好的稳定性和鲁棒性.     

一种自整定PID/PI及其在纸张定量控制中的应用

结合纸张定量控制难点，提出了一种能用于大时滞过程的自整定PID／PI控制算法。该算法参数整定简单，对过程模型的依赖性小，只需获得实际过程Nyquist曲线与S平面负虚轴交点处极限环信息便能完成PID／PI控制器参数的自整定，易于在线实现。参数整定基于幅值裕度和相角裕度鲁棒性能指标，算法鲁棒性强，适于纸张定量回路具有大时滞的工业过程控制。     

基于粒子群算法与改进Ziegler-Nichols算法的PID整定方法

针对Ziegler-Nichols算法设计的PID控制器阶跃响应不理想,不具有灵活性等缺点,提出基于粒子群算法与改进Ziegler-Nichols算法的PID整定方法。采用粒子群算法优化了Ziegler-Nichols算法中的幅值和相角,设计了具有更好性能指标的PID控制器。实验结果表明采用该方法进行参数整定后的PID控制器响应速度较快,降低了系统的超调量。     

一种基于泛布尔代数的自整定PID及在纸页定量控制中的应用

针对多纸种造纸机纸页定量控制系统的特点，提出了一种基于泛布尔代数的自整定PID控制方法。该方法舍弃寻求被控制对象的精确数学模型，根据不同时刻的偏差及偏差变化率，对PID控制器的参数进行在线整定。利用此方法对纸页定量控制系统进行了仿真试验研究，仿真结果表明，该方法整定参数简单、工程实现容易。     

模糊自整定控制算法在纸幅横向定量控制中的应用

针对纸幅横向定量控制具有多变量、时变、非线性等特点,提出了一种在线自整定模糊PID控制算法,采用模糊推理对PI参数实现自整定。仿真结果表明,该控制算法控制效果优于传统PID控制。结合河北某造纸厂纸幅横向定量控制系统实际应用,控制效果得到很大改善。     

ECS700 PID控制回路在纸机上的应用

PID控制方法以其结构简单、可操作性强等优点被广泛应用于工业控制中。本文应用ECS700系统PID功能块实现PID控制功能。同时介绍了ECS700系统的特点和结构,PID方法的控制原理以及ECS700系统中PID功能块的使用方法及参数整定方法。     

基于Fuzzy-PID的液奶杀菌温度控制

传统PID控制方法在液奶杀菌系统中控制精度低, PID参数不能根据系统变化做出适当调整,因此将模糊控制理论与经典PID控制相结合,形成参数自整定的模糊PID液奶杀菌温度控制算法。介绍液奶杀菌工艺及控制原理,根据液奶温度误差及温度误差变化率对传统PID中比例、积分、微分参数做出适当调整,从而实现温度的在线自动控制。仿真结果表明,模糊PID的温度控制方法能适应参数多变的复杂系统,液奶温度控制更加稳定,该控制方法对于提升液奶品质具有重要作用。     

基于NCD优化的三容系统非线性PID控制

多流程系统具有非线性、强耦合、动态缓慢等突出特点,在生产实践中应用十分广泛。本文针对具有代表性的三容系统,讨论了一种非线性PID控制器的增益参数的拟合函数,并基于NCD优化技术对其参数进行了整定,仿真实验表明,该控制方法具有响应快,动态性能好等优点。     

改进蚁群算法在盘磨进退刀控制中的应用

在制浆过程中,盘磨进退刀控制直接影响着纸浆的质量。PID控制算法因其结构简单、易实现等优点而被广泛应用于造纸工业中。然而,PID参数不易整定且易产生超调和震荡,这会导致在盘磨进退刀控制中出现碰刀问题,使盘磨磨片遭到磨损,进而影响纸浆正常生产。本课题在基本蚁群算法基础上提出了一种改进蚁群算法并将其用于PID参数整定。MATLAB仿真结果表明,该方法可以快速、准确地找到最佳的PID固定参数,解决了传统PID整定方法过分依赖人工经验、耗时长等问题。     

基于模糊自整定粒子群算法的多圆盘过滤机槽体液位控制系统

槽体液位是多圆盘过滤机白水回收效率的重要影响参数,但多圆盘过滤机槽体液位控制存在非线性、时滞等问题,同时由于过滤圆盘旋转使液位产生波动,从而液位检测值存在波动,应用常规PID控制难以达到理想控制精度。本课题在分析粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的基础上,提出了一种基于模糊逻辑的参数自整定粒子群算法,用于液位控制PID控制器的参数优化,实现对槽体液位的精准控制。MATLAB/Simulink仿真实验表明,与常规PID控制、基于标准PSO算法的PID控制相比,本控制方法具有响应速度快、超调量小、鲁棒性强的优点,能够起到良好的控制效果。本控制方法已经应用于工程实际,控制效果良好,提高了液位控制精度,能够实现液位的精准控制。