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针对啤酒发酵过程温度控制的大惯性、时滞及非线性等特点,在传统模糊PID控制算法的基础上引入变论域的思路,设计一种变论域模糊自适应PID控制器,可动态改变模糊控制器输入和输出的论域范围。实验数据表明,所设计的控制器具有超调量小、稳态精度高、动态调节能力强等优点。 相似文献
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纸浆浓度的神经网络PID控制 总被引:2,自引:0,他引:2
针对造纸过程中纸浆浓度控制的特点,通过BP神经网络与PID相结合,组成神经网络控制器,用于纸浆浓度控制。利用神经网络自学习、自适应的功能,根据实际工况在线实时调整PID参数,使纸浆浓度的控制处于一种最优状态,达到较好的控制品质。 相似文献
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提出采用遗传算法去优化纸浆浓度的PID控制参数。仿真结果表明:通过遗传算法得到的PID控制参数与Zieglar-Nichols方法相比,该方法得到的PID控制器在纸浆浓度控制中超调小,过渡时间短,控制更平稳,能获得更好的控制效果。 相似文献
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目的:满足白酒勾调控制系统响应无超调的要求,消除系统时滞性对其控制效果的影响。方法:提出了一种基于变论域模糊-Smith的白酒勾调控制算法。对系统的控制过程及特点进行分析并建立近似的数学模型;引用Smith预估器补偿系统存在的时滞性,利用模糊控制的特点解决系统数学模型建立不精确的问题,并且结合了变论域方法来消除常规模糊控制精度不高,存在稳态误差的弊端;通过Matlab实现了该算法的仿真。结果:与PID-Smith以及模糊-Smith控制算法相比,该算法在确保系统响应无超调的前提下,具备更快的调节速度以及鲁棒性。结论:变论域模糊-Smith算法能够实现白酒勾调控制系统对流量的精确控制。 相似文献
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将模糊控制器和PID调节器结合使用,提高了纸浆浓度调节DCS(集散控制系统)系统的动态特性和鲁棒性的稳定性,取得了较好的控制效果。 相似文献
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分数阶PID控制器继承了常规PID控制器的优点,并且具有更高的控制精度和更强的鲁棒性。针对常规PID控制器在纸浆浓度控制过程中存在的问题,设计了一种基于神经网络的分数阶PID控制器。用分数阶PID控制器代替常规PID控制器,并通过神经网络调节分数阶PID控制器的5个控制参数,实现一种参数自整定的PID控制器。仿真实验结果表明,神经网络分数阶PID控制器比常规PID控制器的控制精度高,对纸浆浓度的控制更稳定;采用神经网络分数阶PID控制器控制纸浆浓度是切实可行的,具有很好的推广应用前景。 相似文献
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针对单神经元PID算法中的增益K不能自调整引起的动态响应慢的问题,提出了一种将免疫算法与单神经元PID算法相结合的控制算法——免疫-单神元PID算法。依据T细胞免疫机理调节单神经元PID算法中的增益K,使增益K获得自调整功能,以改善单神经元PID算法的动态性能,提高其学习速度。仿真结果表明,该算法可克服纸浆浓度控制过程中存在的多干扰性、时变性、非线性等缺点,能够满足纸浆浓度控制的稳定性、快速性要求。与单神经元PID算法相比,该算法响应速度具有明显的优越性,并具备了单神经元PID算法本身较强的抗干扰能力以及自学习自适应的能力。“THJSK-1”平台上的实时控制也验证了免疫-单神经元PID算法的可行性。 相似文献
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稳定的纸浆浓度是保证纸张质量的重要因素,但是纸浆浓度本身又处于长期不可预测的波动中。针对常规方法无法解决纸浆浓度模型的不确定、大时滞、时变性等特点带来的控制问题,提出了一种单神经元PSD的控制算法。利用增益自调整中的PSD算法改善单神经元响应慢的特性,使其增益具有自调整功能,设计出一种不依赖模型、实时性好的快速自适应控制算法。在Simulink中,调用s函数进行仿真,结果表明,与单神经元控制算法以及常规PID算法相比,改进的PSD控制算法响应速度快,并有较强的抗干扰性和自适应性。THJSK-1平台中的控制研究也表明该算法具有可行性。 相似文献
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针对当前切纸机控制中,送纸辊和切纸辊之间速度协调控制的问题,提出一种基于模糊PID的控制方案。为实现该方案,以PLC作为主控芯片,通过变频器实现送纸辊和切纸辊速度的采集和控制,然后在切纸辊控制中,引入模糊PID控制方法,以实现主从轴的位置控制。最后,设定试验参数,通过试验验证构建的控制方案,使得切纸辊和送纸辊之间速度大致一致,并且切纸的误差小于1mm,具有很大的优势。 相似文献