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为进一步改进电阻炉温度控制系统PID参数整定的稳定性,从电阻炉温控的传递函数出发,分析了PID控制的合理性,给出了炉温控制系统设计的传递函数,理论上分析了Ziegler-Nichols参数整定,对一般PID控制、积分PID以及神经自适应PID等方面进行了参数整定比较分析。结果表明,在电阻炉温度控制系统参数整定中,神经元自适应PID控制效果优势明显,积分分离PID相对于一般的PID有一定的改进。 相似文献
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电阻炉温度系统具有非线性、大惯性、大滞后等特点,炉温要求有一定的稳定性,使用基于偏差的比例积分微分(PID)控制器,适应性差,控制效果不够理想。采用模糊算法与PID控制相结合的自适应PID控制,利用计算机把人对系统的调整经验形式化、模型化,构成查询表,根据系统当前的误差和误差变化率,运用模糊推理和决策,实现PID参数自整定,提高控制精度。基于Matlab平台构建炉温控制系统仿真电路,仿真结果表明:模糊自适应PID控制具有PID控制的优点,同时鲁棒性和抗干扰性明显优于PID控制,且超调量小,动、静态性能良好,响应时间短,验证了算法的可行性和优越性。 相似文献
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真空感应炉是对金属材料进行热处理工艺的一种高效设备。在感应加热系统中,温度的高低直接影响着加热物料的质量好坏。而如何实现加热温度的精确控制,是控制系统需要解决的关键问题。目前,大部分的温度系统仍使用PID控制方法,但PID控制中的控制参数一旦确定就只能适应一个系统,这就导致了该方法具有较差的抗干扰能力,影响了系统的控制精度以及控制速度。为了改善上述PID控制的缺点,通过在真空感应炉上进行数据采集,并应用MATLAB对系统进行辨识,提出了真空感应炉的温度控制系统的线性自抗扰控制策略。设计了用来对系统的状态及总扰动进行实时观测并给予补偿的线性扩张状态观测器,求取控制器参数的收敛范围,应用劳斯判据对系统的稳定性进行分析。最后,应用MATLAB进行设定值跟踪和抗干扰能力仿真,仿真结果表明:LADRC比传统的PID控制系统具有更快的响应速度以及控制精度,且鲁棒性更优。 相似文献
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综述了PID控制在热处理炉温度中的应用和发展,说明了PID控制技术与炉温控制的应用趋势,并结合当今PID控制技术与模糊控制理论、人工智能和神经网络控制,说明其在炉温控制的先进控制思想中的应用,为进一步提高PID技术的实用性提供指导. 相似文献
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在热处理过程中,电阻炉加热时的均温过程十分关键,对其控制方法的研究也成为相关工作者的工作重点。由于热处理电阻炉的温度控制存在滞后严重的特点,传统PID控制无法实现较高的控制精度。本文基于模糊自整定PID控制,设计了相应的控制系统,并通过MATLAB软件对设计系统进行了仿真。结果表明,该系统能够稳定控制热处理电阻炉的温度,具有较高的优越性。 相似文献
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针对传统PID控制与模糊PID控制的飞机起落架控制系统存在达不到理想控制精度以及控制速度的问题,提出一种基于模糊控制和神经网络的模糊神经PID控制算法。通过对起落架运动特点以及动力学相关的理论分析建立飞机起落架的运动模型,将此智能PID控制方法应用到飞机起落架的姿态控制系统中。利用MATLAB/Simulink软件进行仿真,并基于树莓派装置进行了起落架单腿实验。仿真和实验结果表明:模糊神经网络PID控制系统的响应速度和抗干扰能力相较于传统PID和模糊PID都有了较大的提升,系统稳定性更强。在飞机起落架控制系统中,应用模糊神经PID控制可进一步提升系统的响应速度,降低系统运动的惯性冲击,提高整体机构的稳定性。 相似文献
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焊接热模拟温度控制系统具有纯滞后、高响应、调整时间短、加热速率高等特点,常规的PID控制很难满足其对于精度的要求,为此开发出了一款采用模糊自适应PID策略自动调整PID参数的软件,借助于模糊集合理论,根据偏差和偏差率在线自整定参数,改善了静态精度和动态响应速度,效果明显优于常规PID控制模式。 相似文献
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针对传统清扫车摆臂开环控制系统的动态响应特性不足、抗干扰能力弱,不能适应高速工况下清扫作业,设计了高速清扫车摆臂执行机构和闭环控制系统。为解决BP神经网络(BPNN)存在局部极值、收敛速度慢等问题,提出一种改进BPNN PID算法,其核心是通过主动串联校正,抑制PID前一次输出值u (k-1)对此次输出值u (k)的影响。通过搭建Simulink-AMESim联合仿真模型,研究了高速清扫车摆臂闭环控制系统的阶跃响应、抗干扰能力以及位置跟踪能力。研究结果表明:所改进的BPNN PID控制器能够动态调整PID参数,提高了系统的适应性、准确性和稳定性;改进BPNN PID控制器的抗干扰能力更强,鲁棒性更好,且系统近乎没有超调,超调量为0.5%,仅为PID控制超调量的2.34%,稳定时间0.62 s,相比PID提前了66.31%。 相似文献
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为了提高船舶在海面上作业时补偿精度,采用BP神经网络PID控制方法,并对船舶升沉运动输出误差进行仿真。建立船舶主动升沉补偿系统简图,分析船舶升沉运动工作原理,给出液压缸驱动传递函数。引用BP神经网络算法,采用梯度下降法对BP神经网络加权值进行修正,通过学习速率来补偿控制系统输出误差,从而实现PID控制器参数在线调节。在受到不同负载影响状况下,采用MATLAB软件对船舶升沉运动补偿精度进行仿真,并且与PID控制补偿精度进行对比。结果表明:采用PID控制器,船舶升沉运动输出误差较大,控制系统反应速度较慢;而采用BP神经网络PID控制器,船舶升沉运动输出误差较小,控制系统反应速度较快,同时,随着负载质量的增加,输出误差就会增大。采用BP神经网络PID控制系统,响应速度快,补偿精度高,提高了船舶在海面上作业定位精度。 相似文献
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针对双电机同步驱动系统因电机特性、负载变化等因素引起的同步误差问题,对冲压机床自动送料机构双电机驱动系统进行研究.分析了电机的动态特性,找出影响同步控制的因素,为设计同步控制方案提供依据。提出一种基于单神经元PID控制策略,通过改变神经网络的权重系数对PID参数进行实时调节,以解决传统PID无法在线调整的问题。同时,在交叉耦合控制方法的基础上,以丝杠的进给速度、位置误差以及伺服电机的控制电流为控制指标进行仿真分析和实验。研究结果表明:与传统控制方法相比,所用方法能大幅提高两个电机的同步控制精度,有效减小丝杠之间的同步误差,抗干扰能力强,达到设计要求。 相似文献
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加热炉温度控制系统具有非线性、时变性、滞后性等缺陷,导致系统控制过程中响应速度慢、抗干扰能力差,传统的控制方法无法对其进行精确控制。将免疫算法引入蚁群算法中,根据免疫算法中的亲和力原理,增加蚁群的多样性,并对蚁群的初始信息素规则进行改进。利用改进的蚁群算法来调节PID神经网络(PIDNN)的权值,提出一种新型PIDNN控制方法,并采用计算机仿真软件对其进行实验。仿真实验结果表明,与传统的PIDNN控制方法相比,当采用改进蚁群算法的PIDNN控制器对加热炉进行控制时,系统达到稳态所需时间缩短了约34%;当加入扰动后,系统恢复到稳态所需时间减少了约26%,振动幅度明显降低,加热炉控制系统的抗干扰能力增强。 相似文献
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针对电子压力机位置伺服系统的非线性和时变的不确定性,压装力、压装速度和压入深度高可控性,系统的高稳定性、适应性及较强的抗干扰能力等特点,提出将神经网络实现模糊PID自调整的控制特性应用在现存的小型电子压力机的位置伺服系统中的方法。该控制策略将模糊控制的推理能力和神经网络的学习能力进行了有效的结合,其中,PID控制器参数自调整是通过学习并记忆PID参数调整的基本规则来实现的,以满足电子压力机位置伺服系统的要求并用MATLAB软件编程进行仿真分析。仿真结果表明:相比较常规神经网络与传统PID相结合组成的控制器,模糊神经网络PID自调整控制器对于电子压力机的位置伺服系统具有更快的响应特性及更好的稳定性。 相似文献