基于Bang-Bang模糊自适应PID的干燥窑温度控制

为解决产品干燥窑温度控制过程中温度参数不易及时、准确调整的问题,该文提出了一种Bang-Bang(时间最优控制)模糊自适应PID复合控制器,利用Bang-Bang控制能最大限度的提高干燥窑温度的快速性和模糊自适应PID能提高干燥窑温度控制的准确性,使系统静态、动态都有比较理想的性能。建立干燥窑温度模型,并对该模型进行Bang-Bang模糊自适应PID控制和PID控制的仿真,两者比较结果:表明:Bang-Bang模糊自适应PID的响应明显比PID控制的响应效果优越。     

PVC聚合釜温度自适应控制

针对PVC聚合釜温度控制系统的大时滞和非线性等特点,采用一种串级＋分程＋FuzzyPID自适应控制的方案,实现了主调节器PID参数依据不同的生产负荷进行自我整定,副调节器的P参数依据不同的反应阶段进行自我变换,实践证明提高了控制系统的动态响应性能和稳定精度。     

Bioreactor temperature profile controller using inverse neural network (INN) for production of ethanol

This paper presents the use of inverse neural networks (INN) for temperature control of a biochemical reactor and its effect on ethanol production. The process model is derived indicating the relationship between temperature, pH and dissolved oxygen. Using fundamental model obtained data sets; an inverse neural network has been trained using the back-propagation learning algorithm. Two types of temperature profile are used to compare the performance of the INN and conventional PID controllers. These controllers have been simulated in MATLAB for a quantitative comparison. The results obtained by the neural network based INN controller and by the PID controller are presented and compared. There is an improvement in the performance of INN controller in settling time and dead time and steady state error over the PID controller.     

基于ARM的模糊自适应PID温度控制系统设计

为了解决传统PID控制器控制电冰箱温度所存在的响应速度慢、控制精度不高等问题,本文采用自整定模糊PID控制算法设计了模糊PID控制器,并在MATLAB环境中进行了仿真,与常规PID控制器的性能进行了对比,结果表明模糊自适应PID控制器的响应特性优于传统的PID控制器,响应速度更快,稳态精度更高,超调量更小,提高了电冰箱温度控制系统的性能.最后在ARM芯片上实现模糊控制算法,模糊控制表采用新方法二维矩阵存储,以便方便查询和管理,更好地满足温度调节的实时性.     

基于自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统

网络控制系统中存在着时延、丢包、网络干扰等问题。针对网络控制系统中存在恶化系统的控制性能,甚至导致系统不稳定的因素,提出了一种基于自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统,它能根据系统的实际输出与期望输出误差,利用自适应模糊控制和神经网络自学习的原理进行控制参数的自行调整,以符合控制系统的实际要求,同时,分析了网络延时,丢包率及网络干扰因素对系统性能的影响。利用TrueTime工具箱建立了包含自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统的仿真模型,并将其分别与基于常规PID控制器的网络控制系统和基于模糊参数PID控制器的网络控制系统进行了比较。实验结果表明,在相同的网络环境下,基于自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统的控制效果比基于常规的PID控制器和基于模糊参数PID控制器的要好,且具有较好的抗干扰能力和鲁棒性能。     

电子束快速成型温度自适应模糊PID控制系统

将自适应模糊PID控制技术应用于电子束快速成型温度控制系统中,通过温度采集装置实时得到被加工件的温度信号,与设定值进行对比从而得到温度偏差及偏差的变化率,将温度偏差及偏差的变化率作为模糊控制器的2个输入变量,以自适应模糊PID控制器输出控制量调节电子束流大小,实现电子束快速成型温度的闭环控制.仿真结果表明,该控制系统具有调整时间短、稳态误差小、超调量小,即在电子束快速成型过程中,采用自适应模糊PID控制器比采用传统的PID控制器或模糊控制器可以得到更好的动态响应性能和控制精度.     

强制循环蒸发系统的非线性自适应解耦PID控制

本文结合现场的实际过程数据,首先应用能量平衡建立了强制循环蒸发过程的动态模型.针对该过程的多变量、非线性以及强耦合特性,在常规增量式PID控制器的基础上提出基于神经网络与多模型切换的非线性自适应解耦PID控制策略.该控制器是由线性自适应解耦PID控制器和基于神经网络的非线性自适应解耦PID控制器以及切换机构组成.其中线性自适应解耦PID控制器可以保证系统的稳定,而基于神经网络的非线性自适应解耦PID控制器则可以有效地提高系统的性能.上述过程的PID参数是通过广义预测的方法得到,最后通过仿真表明,上述控制方法不仅消除了回路间的耦合,在稳定生产的同时提高了蒸发的效率.     

基于BP网络的飞轮电池电力转换控制研究

飞轮电池储能用集成电机时变非线性特点使得传统PID控制难以得到理想的控制性能,为此基于BP神经网络研究了一种新颖的飞轮电池电力转换器。该控制器结合BP神经网络自学习能力和PID控制的全局渐近稳定性能,通过神经网络在线优化调节PID参数,以实现对飞轮电池的高性能控制。其中,采用变学习速率的神经网络学习算法,学习速率随收敛过程误差的大小而自适应地进行调整,同时使用遗传算法(GA)优化得到PID参数的初始值,这可加快神经网络学习训练的收敛速度并避免陷入局部最小,进一步提高控制性能;另外,PWM采用SVPWM技术以增强能量转换效率和减小转矩脉动。数字仿真表明,基于所提出的BP-PID控制的电力转换矢量控制系统能够使飞轮电池在充放电两端都具有较快动态响应,较小超调,较高稳态精度以及较强的鲁棒性,控制效果明显比传统PID好。     

模糊免疫PID控制器及其在苛化过程中的应用

在实际生产中,苛化工段温度控制系统中常用的常规PID控制器难以获得理想的控制效果。该文设计一种基于免疫反馈机理的PID控制器,采用Centroid反模糊化方法,得到每个模糊控制器的输出,使PID控制器的3个参数随控制器输出的变化而变化。仿真结果证明,该设计的控制效果优于常规PID控制,能适应对象参数的变化,具有良好的控制品质、较强鲁棒性和自适应能力。     

Temperature control in catalytic cracking reactors via a robust PID controller

The stabilization of fluid catalytic cracking reactors is tackled in this paper. A robust PID control law is developed in order to control the outlet reactor temperature. The suggested control is based on a reduced order model of the reactor given by a system of ordinary differential equations. The controller is synthesized using an input/output linearizing control law coupled to a proportional-derivative reduced order observer to infer on-line the unknown heat of reaction. The proposed control algorithm leads to a classical PID structure. New tuning rules are given, based on the system structure, estimations and closed-loop time constants. This control strategy turns out to be robust against model uncertainties, noisy temperature measurements and set point changes. The performance of the reaction temperature in a tubular riser reactor is numerically compared when the proposed control scheme and standard PID controllers are applied.     

高精度实时荧光定量PCR温控系统的设计与仿真

针对目前国产实时荧光定量PCR温控系统升降温速度慢和精度低的问题,提出了一种改进的模糊自适应PID算法。首先根据热力学公式,建立了实时荧光定量PCR温控系统的数学模型,在模糊自适应PID算法的基础上加了一个在线调整量化因子和比例因子的智能调整器,根据设定的模糊控制规则实时优化PID参数、量化因子和比例因子,由PID控制器和智能调整器控制实时荧光定量PCR的温度。采用Simulink对PCR温控系统进行仿真,结果表明：设计的模糊自适应PID控制器控制精度达到[0.1 ℃],快速稳定以后,能达到[0.01 ℃],升降温速度大于等于[7.0 ℃/s],完全能够满足实时荧光定量PCR温控系统对温度精度和升降温速度的要求。     

基于模糊分数阶PIλDμ控制的AC/DC变换器

作为AC/DC电力变换装置的核心,控制系统控制效果的好坏直接影响电压输出波形的质量.为了进一步提高AC/DC电力变换装置的控制性能,增强系统的鲁棒性和稳态性,提出一种模糊控制与分数阶PIλ Dμ控制相结合的复合控制策略,并将其用于十二脉波整流电路的控制系统中.采用模糊控制器可以很好地实现对控制参数的自适应调整,分数阶PIλDμ控制器在非线性系统的控制过程中能够取得比整数阶PID控制器更好的控制效果.仿真和实验结果表明,改进后的控制器具有较强的灵活性和鲁棒性,稳态性和自适应能力得到增强,适用于非线性时变系统.     

Real-time control of a water-gas shift reactor by a model-based fuzzy gain scheduling technique

A model-based fuzzy gain scheduling technique is proposed. Fuzzy gain scheduling is a form of variable gain scheduling which involves implementing several linear controllers over a partitioned process space. A higher-level rule-based controller determines which local controller is executed. Unlike conventional gain scheduling, a controller with fuzzy gain scheduling uses fuzzy logic to dynamically interpolate controller parameters near region boundaries based on known local controller parameters. Model-based fuzzy gain scheduling (MFGS) was applied to PID controllers to control a laboratory-scale water-gas shift reactor. The experimental results were compared with those obtained by PID with standard fuzzy gain scheduling, PID with conventional gain scheduling, simple PID and a nonlinear model predictive control (NMPC) strategy. The MFGS technique performed comparably to the NMPC method. It exhibited excellent control behaviour over the desired operating space, which spanned a wide temperature range. The other three PID-based techniques were adequate only within a limited range of the same operating space. Due to the simple algorithm involved, the MFGS technique provides a low cost alternative to other computationally intensive control algorithms such as NMPC.     

大滞后系统控制中专家-模糊PID方法的应用

为解决大滞后系统控制难度大的问题,设计了专家-模糊自适应PID控制器,这种控制器既具有模糊PID控制器高精度、稳定性、鲁棒性高的优点,又具有专家控制器进入稳定状态快的特点。对双容大滞后系统控制的仿真实验结果表明,该方法在动态性能上均优于单独采用模糊自适应PID方法,并且能够较快地进入稳定状态。     

Modeling and control of an LDPE autoclave reactor

A two-compartment four-cell model is developed for the adiabetic slim type autoclave reactor for free radical polymerization of low density polyethylene (LDPE). It is possible to determine not only the reactor performance represented by the monomer conversion and the reaction temperature but also the properties of the polymer product characterized by the average molecular weight and the polydispersity. It turns out that the reactor performance predicted is in good agreement with the plant data and the properties of the polymer product are estimated within reasonable ranges of actual values. The steady state multiplicity is found to exist and is examined by constructing the bifurcation diagram. The effects of various operation parameters on the reactor performance and the polymer properties are investigated systematically to show that the temperature distribution plays the central role for the properties of the polymer products. Therefore, it is essential to establish a good control strategy for the temperature in each compartment. The adaptive pole-placement control algorithm is applied to the temperature control of the adiabatic slim type autoclave reactor. The recursive least square method is used for the model identification. To accomplish a satisfactory control, the estimator and controller are initialized during the period of start-up. It is shown that the reactor system can be adaptively controlled by the pole-placement control algorithm, especially when the reactor temperature distribution is changed.     

PID控制在火箭炮伺服系统中的仿真实现——改进的专家自适应PID控制

针对传统PID（Proportional-Integral-Derivative）控制无法兼顾部分系统的静态性能和动态性能,结合专家PID控制原理,提出了一种改进的专家自适应PID控制器的设计方案,对某火箭炮伺服系统进行仿真跟踪。给出了伺服系统的分析设计过程,利用MATLAB/Simulink完成了改进的专家自适应PID控制器在某伺服系统中的仿真应用,得到了良好的跟踪特性图,说明了该方法的有效性。     

一种自适应PID控制及其在发电机性能测试装置中的应用

针对经典PID控制参数整定困难且受时变、非线性等因素影响不能达到预期控制效果的实际情况,设计了一种具有自学习能力的自适应PID控制器,利用Widrow-Hoff学习算法实现系统在线自动调整最佳控制参数,从而提高系统的自适应能力、改善系统的动态性能,并成功地将其应用到发电机性能自动化测试装置中。     

近程巡飞弹姿态控制优化仿真研究

近程巡飞弹姿态控制系统是一个非线性、时变性及耦合性的复杂控制系统,是近程巡飞弹武器系统型号研制的关键技术之一;传统的PID控制在不同巡飞状态下调节稳定性较差、响应时间慢、影响姿态控制的稳定性和机动性;针对近程巡飞弹姿态控制系统中PID控制参数不可调,自适应、抗干扰性能较差等问题,引入了自适应模糊PID控制方法,使系统在不同巡飞姿态和干扰条件下能够实时整定PID的三个控制参数,提高系统的控制性能;在此基础上设计了近程巡飞弹的姿态角控制回路,并以俯仰角为例,在Matlab/Simulink平台下建立仿真模型,进行仿真实验;仿真结果显示,采用自适应模糊PID的控制方法,系统控制性能更好,抗干扰能力和自适应能力优于传统PID控制,减小了巡飞过程中姿态角的波动情况。     

模糊自适应PID控制器在张力控制中的应用

针对常规PID在张力控制中控制参数难以整定的问题,设计出一种基于模糊控制原理的自适应PID控制器,根据偏差和偏差变化率来实时调整kP,kI,kD参数。经过实践表明,这种模糊自适应PID比常规PID控制器在张力控制中具有更好的控制特性。     

灰色预测模糊自适应PID控制的城轨列车智能驾驶系统研究

为提高城轨列车驾驶系统的智能化程度，将灰色预测控制与模糊自适应PID控制技术相结合，应用到城轨列车驾驶系统中。在对城轨列车驾驶系统进行需求分析的基础上，针对其对各种性能指标的要求，提出了基于灰色预测模糊自适应PID控制的城轨列车智能驾驶系统的设计方案。将灰色预测控制与模糊自适应控制应用到经典PID控制中，设计出了系统的智能控制器，有效满足了城轨列车在运行时对跟踪误差、准点率、停车误差、舒适度和节能性等多个性能指标的要求。仿真结果表明：采用灰色预测模糊自适应PID算法的控制系统具有良好的控制精度且系统的智能化程度得到了相应的提升。