神经网络PID控制算法在WinCC中的实现

将应用最广泛的PID控制器与具有自学习功能的神经网络相结合,提出了基于BP神经网络的PID控制算法.并利用WinCC的全局脚本编辑器,将用户自行开发的神经网络控制算法嵌入WinCC中,通过WinCC与PLC之间的通讯,实现对被控对像的神经网络控制.     

基于STPLC的史密斯预估补偿控制的实现

介绍了一种改进型史密斯预估补偿控制方案的实现,比较详细叙述了史密斯预估器S7程序,并对控制系统进行了仿真。     

风电机组模糊自适应整定PID控制技术研究北大核心CSCD

在阐述模糊控制原理及其分类的基础上,设计出一种模糊自适应整定PID控制系统,以使系统控制器既具备模糊控制的较强适应能力,又拥有PID控制的较高精度。通过对仿真结果进行分析,表明采用模糊PID控制系统的机组输出更加平稳,控制响应更加及时,同时优化了变速变桨距风力发电机组的输出功率,提高了机组的输出效率。     

新型SMITH预估控制算法在主汽温控制系统中的应用研究

大机组汽温控制对象具有大延时、大惯性的特性,采用常规和简单的控制方式难以取得满意效果。文章介绍了一种应用新型SMITH预估控制算法调节火电厂主汽温控制系统的设计方案,阐述了新型SMITH预估控制算法的原理、系统控制策略及结构,并在软件环境下对该系统与采用传统SMITH预估控制算法的控制系统进行了仿真比较。仿真结果表明,基于新型SMITH预估控制算法的主汽温控制系统能够克服大滞后、大惯性的系统特性,具有较强的抗内、外干扰和对象变化适应能力。     

单神经元自适应控制在DCS中的实现研究

在自行研制开发的LN2000分散控制系统中，设计并开发了单神经元自适应控制功能模块，详细介绍了该模块的输入输出变量和参数设置，论术字模块内部进行的手、自动无扰切换的处理方法。针对火电厂主汽温被控对象，采用单神经元自适应控制器组成串级控制系统，利用LN2000分散控制系统平台，进行实时仿真研究，结果表明，采用单神经元自适应控制器的主汽温串级控制系统具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。     

Fuzzy自整定PID参数的Smith预估主汽温控制系统

针对火电厂锅炉主汽温被控对象的大迟延、模型不确定性,设计了模糊(Fuzzy)自整定PID参数的Smith预估主汽温控制系统。运用MATLAB对系统在多种工况下进行了仿真,结果表明所设计的控制系统在稳定性、快速性、准确性、鲁棒性方面明显优于常规的Smith预估控制系统;由于该控制方案有很强的适应能力,所以适用于缺乏精确数学模型且参数变化的大迟延工业过程。     

基于RBF神经网络优化的PID控制算法研究

为了更好地解决常规PID控制精度差、无自适应性、跟随性能差等问题,将RBF神经网络与常规PID控制算法结合起来,可以实现动态辨识,利用神经网络的学习能力,可以根据控制环境在线修正PID控制的比例、积分、微分参数,使其更加符合调节需求,从而能够提升系统的实时性以及适应性,通过加入阶跃信号和正弦信号两种不同的信号,基于Matlab软件中的Simulink环境对控制系统进行仿真,验证基于RBF神经网络PID控制算法的控制性能。通过控制系统仿真结果得出结论：基于RBF神经网络PID控制算法具有响应速度快、超调小和跟随性能好、无静态偏差等优点,其控制效果明显优于常规PID控制算法。     

电厂发电机励磁系统的控制方法研究北大核心CSCD

为了更好地运用励磁系统对电力系统进行控制,将线性最优励磁控制应用到励磁系统。首先,采用古典控制方式,由PID+PSS控制的励磁系统对发电系统进行控制,由发电机的运转情况来观察古典励磁控制方式的控制效果;然后,采用线性最优励磁控制对发电系统进行控制,除了改变励磁控制器以外,其他都与原系统设置相同。并且,在系统稳定后加入短路干扰及突加负载的干扰,通过观察系统对干扰的反应来对比分析古典励磁控制和线性最优励磁控制的效果。实验结果表明,相对于古典控制方式,线性最优励磁控制可使振荡幅值更小,振荡时间更短,曲线更加平滑。     

智能PID控制算法在跟踪伺服控制中的仿真研究

智能PID控制算法,其控制对象为直流伺服系统。根据伺服控制系统控制精度、响应速度、系统稳定性与适应能力的要求,采用智能PID控制算法与常规PID算法进行比较作出仿真曲线,得出在复杂对象的控制系统中,采用智能PID控制算法在系统稳定性、快速性和消除系统超调方面的优越性。     

一种新型SMITH预估控制算法在再热汽温度控制系统中的应用研究

由于火电厂再热汽温度控制系统具有大惯性、大时滞和时变性等特点,采用传统的PID调节策略难以取得较为满意的调节效果。ABB Bailey公司的SMITH预估控制算法不仅具有传统SMITH预估控制器克服大滞后、大惯性的特性,而且将此算法运用到再热汽温控制系统中,还具有较强的抗内、外干扰和被控对象变化的适应能力。仿真结果验证了其有效性。     

基于DCS改进PID控制的实现及仿真

工业中，常规PID控制应用仍然相当普遍，而它的改进算法：积分分离、微分先行、不完全微分等也以简单易行且行之有效的特点使PID控制的效果更好，更具实用性。我院在化工原理实验室精馏塔和电炉温控系统上安装了上海-Foxbom的I/A’S70系列DCS，在电炉温控系统上编制了PID改进算法，并对精馏塔控制系统和电炉温控顺序控制系统实行离线仿真论证后的下载运行，从而既保证了程序不带错下载，又使控制质量有所改善。     

SiC器件在高速永磁电机转速跟踪控制中的应用研究北大核心CSCD

针对高速永磁同步电机(HSPMSM)的电感值小、基波频率高等特点,以及Si基IGBT开关速度和电压等级限制而引起的电机运行过程中定子电流谐波含量高、发热严重和响应延迟大的问题,研究SiC金属氧化物半导体场效应晶体管(MOSFET)在HSPMSM转速跟踪控制中的应用。通过双脉冲测试电路分析了SiC和Si器件的开关特性,结果表明SiC MOSFET具有更快的开关速度和更低的开关损耗。基于Simulink/PSpice联合仿真,搭建了HSPMSM矢量控制仿真模型。仿真结果表明,采用SiC器件的逆变器能加快电机转速响应速度,减少电流高次谐波,提高输出稳定性,从而提高转速跟踪性能。     

通信时延下AUV集群的分群控制算法北大核心CSCD

为解决通信时延下自主水下机器人(AUV)集群系统协同分群控制问题,借鉴经典蚁群算法概率公式,利用存在通信时延的子群规模需求信息和个体与群目标的距离信息,设计了满足期望子群数量和规模的就近分群策略。然后,设计了通信时延下的协同分群控制算法,使集群系统产生子群数量、规模和速度均满足需求的分群行为。最后,理论分析和仿真结果表明了该算法的有效性和可行性。     

改进的单神经元自适应PID控制算法在智能车速度控制系统中的研究与应用

针对单神经元控制算法在电磁导航智能车速度控制中存在加权系数修正时间长、自适应能力差、系统不稳定的缺点,提出了将改进的单神经元自适应PID控制算法应用到智能车的调速系统中。改进的单神经元自适应PID控制算法优化了单神经元自适应PID控制算法中的加权系数学习修正部分,使得权系数在线修正不完全根据神经网络的学习原理,而是参考实际经验制定的,最终自适应地整定PID三个参数来实现智能车的速度控制。Matlab仿真测试表明,与单神经元自适应PID控制算法相比,改进的单神经元自适应PID控制算法在智能车速度控制中具有响应快,超调量小、自适应能力强的优点,大大提高了智能车控制系统的性能。     

史密斯预估PID控制在I/A''s集散控制系统上的应用

分布式集散系统DCS的普及与提高为先进控制的应用提供了强有力的硬件和软件平台。针对EFPT-IB复杂多容对象的加热炉出口温度大纯后特性,介绍了在I/A’series集散控制系统上利用其接口函数进行史密斯（SMITH）预估PID控制算法研究,通过在EFPT系统上的应用,取得了很好的控制效果。     

串级控制与史密斯预估相结合在窑炉通路玻璃液温度控制中的应用

针对大滞后被控对象,介绍了一种串级PID控制嚣,并将史密斯预估补偿方法用于窑炉通路温度控制.     

PID控制算法在视频跟踪系统中的实现

提出了视频跟踪系统中利用PID算法控制云台的实现方法,并分析了该算法的控制原理和实现过程,阐述了其控制流程及其参数的确定.在视频跟踪系统中,系统能否准确识别、及时锁定并实时跟踪目标的前提在于CCD能否准确及时地摄入目标,从而为系统提供良好的目标图像源.提出的云台控制方法经过实际系统测试表明,只要选择合理的PID参数,就能克服云台在高速旋转过程中产生的过冲和抖动现象,使云台在视频跟踪过程中准确到位,以满足整个视频跟踪系统的实时性、准确性和稳定性的要求.     

前馈-IMC在变风量空调温度控制中的应用研究

基于某大学智能建筑研究所变风量空调系统控制平台,针对送风温度控制过程中的新风温度扰动,在反馈控制基础上,引入了动态前馈补偿,以克服新风温度扰动的影响,并针对大迟延特性,采用前馈和内模控制算法,达到既提高系统的动态特性,又保证系统稳态精度的要求,可实现对送风温度的优化控制。     

模糊PID控制算法在窗帘控制中的应用

针对目前电动窗帘控制系统中控制精度不足、系统误差不稳定等普遍存在的问题,提出了一种基于模糊自整定PID控制[1]的算法并将其应用于系统控制中.系统以芯片CC2530为通信及控制核心,内嵌模糊PID控制算法,使窗帘能够准确快速地响应用户需求,完成对窗帘的命令控制及手动智能控制,并达到用户期望的开合目标.经系统仿真试验,系统可达无超调输出,且调节时间为0.18s,稳态误差约为0.15%,均小于常规PID控制.具有一定的实用和理论研究参考价值.     

基于ABB DCS的变参数PID控制算法研究

为使火电厂过热汽温控制质量进一步提高,阐述变参数PID原理的基础上,将其应用于火电厂过热汽温的控制,设计了一种基于ABB公司SYMPHONY分散控制系统的变参数PID控制系统。