汽包水位模糊控制研究

针对汽包水位控制系统优化问题,基于模糊控制理论设计了一种二输入、三输出模糊自整定PID控制器,建立了汽包水位模糊自整定PID控制系统.并对基于传统PID控制和模糊自整定PID控制进行仿真对比分析.结果表明:模糊自整定PID控制可以很好地改善控制系统的动态和静态特性,使汽包水位的稳定性明显提高.     

工业锅炉汽包水位的模糊控制方案设计

针对汽包锅炉给水过程的特点,分析了控制对象的特性.汽包水位的控制以前大多采用常规PID控制方式, 其控制参数是固定不变的,不能进行在线调整.因而采用了一种模糊自适应PID控制器,将该控制器应用于锅炉汽包水位三冲量控制系统.仿真结果表明,与传统PID控制器相比,该控制器具有良好的动静态性能和鲁棒性能,实现了汽包水位的自适应调节.     

基于变论域模糊PID的锅炉汽包水位控制系统仿真研究

汽包水位是锅炉正常运行的主要指标,也是锅炉能提供符合质量要求的蒸汽负荷的必要条件.通过对工业锅炉汽包水位控制的动态分析,确定了三冲量水位控制方案,采用一种变论域的混合模糊PID控制器进行控制.仿真结果表明,该控制器的控制效果优于传统PID与模糊PID,在扰动较大时更能体现出优越性.     

工业锅炉汽包水位模糊PID控制策略的研究

汽包水位是工业蒸汽锅炉安全、稳定运行的重要指标 .运行过程中 ,负荷冲击、电网电压、燃料品质等因素均影响汽包水位的动态特性 .目前 ,汽包水位的控制大多采用常规PID控制方式 ,由于其控制参数是固定不变的 ,其控制效果往往难以满足要求 ,造成系统不稳定甚至失控 .介绍了Fuzzy在线自校正PID参数控制器原理和该控制器在工业锅炉汽包水位控制系统中的应用 ,结果表明该控制方式取得了更优良的控制效果     

工业锅炉汽包水位模糊PID控制策略的研究

汽包水位是工业蒸汽锅炉安全、稳定运行的重要指标.运行过程中,负荷冲击、电网电压、燃料品质等因素均影响汽包水位的动态特性.目前,汽包水位的控制大多采用常规PID控制方式,由于其控制参数是固定不变的,其控制效果往往难以满足要求,造成系统不稳定甚至失控.介绍了Fuzzy在线自校正PID参数控制器原理和该控制器在工业锅炉汽包水位控制系统中的应用,结果表明该控制方式取得了更优良的控制效果.     

锅炉汽包水位系统的预测函数控制

在给出具有可测干扰系统的预测函数控制(PFC)算法的基础上,结合预测函数控制、串级调节的优点,提出了锅炉汽包水位控制系统的PFC—PID透明控制策略:内回路采用PID控制快速消除给水流量的扰动,外回路采用带前馈补偿的PFC控制,可有效地克服汽包水位系统的另一主要扰动——蒸汽流量的扰动,同时PFC的强鲁棒性保证了在对象特性变化的情况下系统仍然具有良好的调节品质。计算机仿真结果显示了该控制策略的有效性和实用性。     

工业锅炉汽包水位控制系统的优化

传统的PID控制方法不能完全有效解决汽包水位问题,因为它具有多变性、非线性以及强耦合等特点.因此研究了模糊神经-PID这种控制策略,将模糊神经网络的PID控制器作为给水控制系统的锅炉汽包水位调节器,可实时整定PID控制器参数,以适应控制系统的响应快速性、调节平稳性、及抗干扰能力的要求.仿真结果表明:工业锅炉汽包水位控制系统中可以采用模糊神经-PID控制策略进行优化.     

基于模糊自整定PID的锅炉汽包水位控制研究

火电厂锅炉的汽包水位在负荷变动较大的情况下,采用传统的PID控制效果并不理想.为此,将模糊自整定控制引入锅炉汽包水位的3冲量控制系统中,同时设计了模糊控制器,很好地实现了PID控制器参数的在线调整.仿真结果表明,该系统的动态性能好,自适应能力强,控制效果良好.     

锅炉汽包水位模糊RBF自适应控制

针对汽包水位常规的PID控制方式,采用了一种模糊神经网络智能控制器,该控制器结合了模糊控制与神经网络学习能力强的特点,将2种智能控制相结合,在线调整控制器参数,整定出一组优化的控制器参数。仿真结果表明此控制器显著地改善了汽包水位的动态性能和稳定性能。     

锅炉汽包水位的模糊控制

分析了锅炉汽包水位的动态特性及其传统PID控制方法存在的问题,根据模糊控制理论建立一个锅炉汽包液位模糊控制系统。通过在Matlab软件simulink下仿真,取得了较好的控制效果,实现了对锅炉汽包液位的实时监控。     

基于模糊自调整PID控制器的汽包水位控制

针对热电厂汽包水位波动频繁,模型复杂的特点,设计了汽包水位模糊自调整PID控制器。该控制器充分结合了PID控制器稳态精度高和模糊控制器鲁棒性强、响应速度快的优点。设计出的控制器在MATLAB仿真软件中进行仿真,从仿真效果上验证了所设计控制器的优越性。最后将得到的模糊控制算法运用到工厂所用的分散控制系统中,使用效果良好。     

锅炉汽包液位控制系统设计

汽包是锅炉系统受热并产生蒸汽的重要枢纽,控制汽包液位保持在设定的范围内,是锅炉系统安全、稳定运行的重要工作任务。本文分析研究了汽包液位与给水和蒸汽用量之间的动态关系,采用三冲量控制方式,结合微分先行-PID控制算法,基于西门子S7-300 PLC,设计了以锅炉汽包液位自动控制系统,系统投运后,有效提高了汽包液位的控制品质,取得了良好的应用效果。     

具有内模结构的锅炉汽包水位PID控制

锅炉是向诸多工业生产过程提供热能与动力的重要设备之一.为了有效地克服汽包水位的负调现象,采用一种基于三冲量控制方案的内模PID控制方法,即副回路利用常规PI控制算法快速抑制给水流量变化带来的干扰,主回路采用内模PID控制算法用以克服蒸汽流量变化产生的扰动.仿真结果表明所提出的控制策略能够加快响应,减小超调,缩短调节时间,算法简单易于工程实现且具有较强的鲁棒性.     

用微粒群算法实现水轮机调节器参数的优化设计

目前水轮机调节系统PID参数整定一般都是根据经验公式或现场反复试验获取,它往往不易获得最佳参数.为了保证获得最优水轮机PID调节器参数,本文研究了利用微粒群优化（PSO）算法进行参数优化设计的新方法.PSO算法是一种新的仿生优化方法,具有结构和运算简单的优点.仿真试验结果表明,用微粒群算法优化水轮机调节器参数,可以获得满意的控制精度和效率.与改进的遗传算法优化结果相比,各项控制性能指标（如调节时间、负调、超调量等）都优于遗传算法整定的PID调节器.     

基于BFO-PSO的LT-MED海水淡化温度控制

提出一种基于混合粒子群算法和细菌觅食算法的温度控制器,重点研究了菌群优化粒子群（BFO-PSO）算法的性能,包括突变、交叉、步长变化、趋化步骤和细菌的生命周期等。利用MATLAB仿真平台将其与传统比例积分微分算法（PID）及粒子群算法（PSO）进行控制效果对比,发现该方法效率高。与传统PID和PSO调节的PID相比,细菌觅食优化算法的智能PID在系统响应速度和系统稳定性能上都有很大的提高。     

基于蚁群算法优化RBF神经网络的汽温系统控制

针对火电厂主蒸汽温度模型不确定性的问题,提出一种智能复合控制方法.采用粒子群算法优化蚁群算法参数,将改进蚁群算法对径向基神经网络PID的权值进行优化,从而实现了对主蒸汽温度的动态控制.仿真结果表明,基于改进蚁群算法优化的径向基神经网络PID控制器使被控系统具有快速响应速度和很好的抗干扰性能,证明了该方法的有效性.     

基于粒子群优化的汽温系统神经网络自整定PID控制

为了使神经网络PID取得更好的控制性能,采用改进的粒子群算法对神经网络的权值进行优化,通过对具有严重参数不确定性、多扰动以及大迟延的电厂主蒸汽温度被控对象进行的仿真研究结果表明,所提出的嵌入混沌序列的小生境粒子群算法可以避免局部极小,具有全局优化的能力,对神经网络PID的权值优化是成功和有效的,使得具有多模型特性的汽温控制系统在不同的负荷下均获得很好的调节品质。     

PID参数模糊自整定控制在液位控制系统中的应用

针对液位控制过程中存在的大滞后、时变、非线性的特点,提出了PID参数模糊自整定控制算法。运用阶跃响应测试对双容水箱液位系统建立数学模型选取恰当的隶属度函数和PID控制规则,设计PID参数模糊自整定控制器。最后,利用MATLAB工具对PID参数模糊自整定控制算法和传统PID控制算法进行仿真比较。仿真结果表明,与传统PID控制算法相比,PID参数模糊自整定控制算法具有超调小、调整时间短等特点。