基于PLC的模糊控制在造纸过程中的应用

针对造纸过程的复杂性、工艺特点及要求。对造纸过程的水分控制提出了一种基于PLC的模糊控制法，并介绍了模糊控制器的设计及其PLC实现法。实践表明，该控制器能满足造纸过程对水分的工艺要求，且具有良好的鲁棒性。     

PSONN在可编程控制系统PID参数优化中的应用

研究可编程控制系统优化问题,可编程控制系统具有非线性、时变性等特点,传统PID控制器优化方法难以建立精确的数学模型,使得系统参数设定困难,导致可编程控制系统的控制效果不理想。为了解决传统的PID算法所带来的问题,利用RBF神经网络非线性、自学习能力,提出一种基于粒子群神经网络的PID参数优化算法。将粒子群和神经网络相结合,形成了一种智能控制算法,并将应用于可编程控制系统。测试结果表明,粒子群神经网络提高了PID控制参数优化速度,提高了可编程控制系统可靠性和鲁棒性,具有一定的理论和实用价值。     

神经网络PID工业温度控制系统研究

本文介绍了一种神经网络PID控制器,并将它与传统PID控制器、模糊控制器和神经网络控制器进行比较。神经网络PID控制器综合了PID控制器和神经网络控制器的优点并弥补了它们各自的不足之处。通过上述各种控制器在工业温度控制系统的仿真研究表明,神经网络PID控制器具有超调小,过度时间短,控制精度高的优点,对大滞后的温度控制系统有很好的控制效果。     

PLC在矿井掘进中的应用

本文介绍了矿井掘进系统的组成及工作原理,对矿井掘进机的控制原理进行了分析,提出了用SIEMENS S7200系列可编程逻辑控制器对矿井掘进机(EBZ-132/90)进行逻辑控制.结合矿井掘进机对控制系统的要求及运行工艺的需要,分别对系统硬件和软件构成及功能进行了详细说明;运行表明设备控制系统的硬、软件功能完善,工作可靠.     

S7-300PLC在精馏塔温度控制系统中的应用

针对精馏塔温度系统结构复杂和精确度要求高等特点,采用西门子S7-300可编程控制器PIE对系统温度进行控制.控制回路采用单参数模糊PID调制法;同时,将单参数模糊PID控制和可编程控制器的逻辑判断指令结合起来,使PID控制更为灵活,较好地满足了生产过程的要求.实际运行结果验证了PLC应用于精馏塔温度控制系统的可行性及精确性.     

神经网络模糊控制在交流调速系统中的应用研究

研究交流调速系统的控制方法,利用神经网络来实现交流调速系统的模糊控制。通过实际交流变频调速系统的实验表明,当突然加、减负载时,神经网络模糊控制与PID控制相比,具有恢复时间短、超调和振荡小等特点。神经网络模糊控制特别适用于结构复杂、干扰大且控制精度要求高的系统。     

PLC在供水系统中的应用

本文介绍了PLC系统对自来水厂配水设备的自动控制，根据装置的特点和用户的使用情况，选用增量式PID调节。并通过软件和硬件的合理配合，使系统实现软启、软停及恒压供水。     

PLC在污水处理中的应用

根据某污水处理厂的工艺特点,设计了一套PLC控制系统,它不仅具备了传统继电器对污水处理的控制功能,而且界面友好,可靠性高,成本低。本文主要介绍了西门子公司S7-300系列PLC在污水处理中的应用。     

PLC网络在无功电压调控系统中的应用

介绍了一种由多套PLC系统与微机组成通信网络对发电机无功电压进行调控的方法。其中，PLC将EM235模块采集的电压信息通过串口反馈给上位机，并依据上位机下达的指令，输出宽度可调的脉冲信号控制发电机的无功电压。由于每台发电机组都配有单独的PLC进行无功调控．因此响应速度快，调节精度满足实际使用要求。     

神经网络在PLC控制系统中的应用

神经网络具有自学习、自调整、自适应能力。本文介绍了由PLC控制实现的神经网络PID自适应控制器。实验表明，该技术对于提高控制精度是行之有效的。具有在调速系统中推广应用的价值。     

基于模糊控制的泵类电机节能装置的研究

本文对泵类负载电动机的节能技术展开研究,在软、硬件上分别采用模糊PID控制理论和双闭环控制策略,通过对电机转速的控制,减小泵出口节流造成的能耗,以实现节能的目的,提高企业的经济效益。     

基于PMAC的模糊自整定PID算法设计

在工业控制系统优化设计中,可编程多轴运动控制器(Programmable multi-axes controller,PMAC)系统采用脉冲+方向的控制方法,控制精度要求高,对稳态特性及动态特性要求很严格,其工作环境较为复杂,固定的PID参数工作适应性差,很难满足控制要求.为提高控制精度和性能,提出采用PMAC的PID控制算法及参数整定,设计出一种结合PMAC的自适应PID控制算法,对环境条件的变化,对负载变化和系统干扰有一定的适应性,且能自动矫正控制动作,满足系统控制要求.通过PMAC运动控制器的嵌入式PLC程序实现算法,仿真结果表明,自整定模糊PID控制算法很好地改善了伺服系统的稳定性和静、动态特性,达到了很好的控制效果.     

串联型模糊神经网络PID控制器的设计

该文提出了一种串联型模糊神经网络PID控制器的设计方法 ,该方法利用人工神经元网络的聚类功能来对反馈回来的误差输入量进行分类 ,然后串联一个模糊控制器 ,并根据人工神经网络的分类结果来构造模糊规则库 ,使整个控制器既具有PID调节的功能 ,同时避免了神经元网络的发散问题 ,并解决了模糊规则库构造的困难 ,从而实现对PID控制器参数的智能调节。     

遗传算法自适应模糊神经网络控制

神经网络能够以任意精度逼近任意复杂的非线性关系,具有高度的自适应和自组织性,在解决高度非线性和严重不确定系统的控制方面具有巨大的潜力.但一般神经网络训练算法如BP算法训练速度慢,受初值影响大且易陷入局部极小点,该文提出了一种基于模糊神经网络的间接自校正控制系统,控制器以高斯隶属度函数的径向基函数（RBF）神经网络结构,利用改进的遗传算法（GA）对结构和参数进行同步优化,改进适应度函数指导搜索过程,在保证稳定情况下大大加快了收敛的速度.神经网络正向模型（NNP）利用弹性BP算法进行离线辨识,使得到的模型泛化性能好.     

基于模糊神经网络的涡喷发动机控制系统设计

针对微型涡喷发动机ECU控制系统具有时变性和非线性的特点,为改善微型涡喷发动机控制系统的控制性能,将模糊神经网络PID控制方法应用于ECU的转速与推力控制系统中;首先,利用某微型涡喷发动机的试车数据通过系统辨识方法得到其数学模型,其次针对模糊PID无法在线调参的弊端,引入模糊神经网络控制方法对微型涡喷发动机ECU系统进行控制;为模拟发动机在工作过程中遇到的干扰问题,在仿真过程中加入了干扰信号,通过与传统PID、模糊PID的仿真结果对比验证得出,模糊神经网络PID在涡喷发动机转速控制系统中响应速度更快约为1 s,超调量更小约为0,在有干扰的情况下恢复稳定状态的时间更短,约为0.5 s。     

模糊神经网络PID在数字舵机控制中的应用

针对某型号数字舵机系统在非线性时变的复杂条件下,传统的PID控制器响应速度慢,精度低,抗过载能力差的缺点,通过对模糊神经网络算法的研究,结合传统的PID控制器,设计了模糊神经网络PID控制器。分别将两种控制算法应用到舵机系统进行实验可以得出,模糊神经网络PID控制器使得舵机位置环阶跃响应上升时间从80ms减小到35ms,超调量从10％减小到小于5％,在频率特性测试中反馈曲线衰减从-2.79dB减小到-0.77dB,相移从65°减小到35°,同时系统非线性引起的畸变明显改善。     

模糊神经网络PID控制在焊缝跟踪中的应用

1 Introduction Real- time seam tracking is the key step for welding automation. Because welding itself is a complex process, the factors that affect the welding have uncertainty and non - linear characters. Therefore, classical control in seam tracking cannot carry a satisfying result. In latter- day, Fuzzy mathematic and Neural Network appearance, being used on uncertain nonlinear system, and have a good effect. The hybrid controller, which combines Fuzzy con- trol and PID control, uses F…     

基于模糊控制器的炉温控制算法仿真与应用

针对电阻炉数学模型时变的特点,提出了一种带积分输出的模糊控制器设计方案.以带积分输出的模糊控制算法为基础,对实验室电阻炉的炉温控制装置进行了软件设计,并以西门子S7-200可编程控制器为平台,采用组态王监控系统软件对控制算法进行了调试.Matlab仿真结果表明,带积分输出的模糊算法能够较好地适应数学模型时变的控制对象,得到满意的控制效果.     

神经网络PID在温度控制系统中的研究与仿真

本文提出一种基于BP神经网络的新型智能PID控制方法和一些BP神经网络的基本概念。同传统的PID控制相比较．神经网络智能PID控制有许多优点。把BP神经网络的PID控制方法应用到工业领域的温度控制系统中，仿真结果表明：这种控制方法具有较高控制精度和较强的适应性以及良好的控制效果。     

基于模糊神经网络PID算法的电阻炉温控系统

由于电阻炉温控系统是一个大惯性、大滞后、时变、且非线性的系统,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算法。可根据电阻炉的温度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。使用MatLab的simulink仿真,通过传统PID与模糊神经网络PID阶跃响应曲线的比较,表明系统采用模糊神经网络PID算法具有更好的动、静态特性和自适应性,对突加的外部的扰动具有良好的抗干扰能力,具有实用价值。