基于神经网络的发酵时间和最优发酵温度模型

以提高间歇式微生物发酵的产品得率为目标 ,利用BP神经网络和本文提出的傅立叶神经网络 ,提出发酵过程的发酵时间模型和最优发酵温度模型 ;在此基础上 ,提出了针对不同生产批次采用不同的最优发酵温度的新方法 ,此方法使不同生产批次的发酵过程都可以在适合其自身的最优的发酵温度下进行发酵 ,从而提高发酵生产的得率。实践应用表明 ,采用此种生产方案 ,产品平均得率提高 5 %。     

基于LabVIEW的锅炉温度过程控制系统仿真

以经典PID控制算法为理论基础,Lab VIEW为开发平台,实现了锅炉温度控制系统的动态仿真,重点说明了增量式PID控制算法的具体实现方法。该系统能取代传统仪器用于验证PID控制规律的控制特点,完成锅炉温度控制系统的参数整定与调试,节省了硬件投资,具有推广应用价值。     

注射机料筒温度的模糊-PID复合控制及仿真

利用模糊控制与PID控制互补性强的优点,设计了模糊-PID复合控制器;介绍了复合控制器的结构和实现方法,并同模糊控制器和PID控制器一起进行了仿真模拟.模拟结果显示,模糊-PID复合控制器具有良好的动态响应.     

基于模糊自适应PID的陶瓷窑炉温度控制系统仿真

针对陶瓷窑炉温度对陶瓷质量的关键作用与现有控制策略达不到生产要求的矛盾,采用模糊自适应PID的控制方法,有效解决了陶瓷窑炉大时滞、难建模等问题,并通过计算机仿真,得到了满足条件的控制参数,对陶瓷窑炉温度控制系统具有很好的参考应用价值.     

基于神经网络PID温度控制的热变形与维卡软化温度测定仪

针对热变形与维卡软化温度测定仪在高温段等速升温控制的误差问题,采用基于神经网络PID控制算法替代传统的PID控制算法,提高了等速升温的控制品质。介绍了神经网络PID控制算法和软硬件设计的有关问题。     

基于计算机的镀液温度智能控制系统设计

为提高镀液温度的控制精度,以计算机为平台设计了一种镀液温度智能控制系统。设计了一种模糊PID温度控制器,可实现PID控制器参数的实时在线调整。利用动态矩阵,统计过去和当前时刻的偏差,预测未来偏差,进而得到最佳输入。最后,进行了实验研究。结果表明:镀液温度智能控制系统的收敛速率快、精度高、稳定性好,能满足电镀行业的需求,具有广阔的应用前景。     

基于PID模糊控制的陶瓷窑炉温度控制系统的设计

分析了应用于陶瓷窑炉的PID模糊控制技术的基本原理、设计方法以及控制程序的计算机实现方法等。这是一种能抗干扰，不依赖于对象模型的实用智能控制技术。     

微波加热固体颗粒类矿物的过程控制分析

通过微波加热钛精矿实验,结合实验数据,利用两点法得到微波加热钛精矿的数学模型.依据确立的系统模型,分别采用传统PID控制和大林算法两种控制策略进行温度控制,并利用MATLAB中的SIMULINK工具进行了大量仿真实验.仿真结果表明,在非线性、大时滞和参数时变的控制系统中,大林算法控制能获得较好的稳态精度和动态特性,使系...     

利福霉素发酵温度的过程控制

阐述在利福霉素发酵过程中,利用串级调节的方式对发酵温度进行控制,使发酵罐温度更有效地保持在抗生素合成的最适范围,从而提高了利福霉素的发酵单位、大大增加了抗生素的产量。     

基于神经网络的间歇反应釜控制器设计

对影响苯乙腈合成过程的反应釜温度进行了分析,通过建立模型,提出了一种复合式控制方案——神经网络模糊PID控制算法。该控制方案用于反应釜温度的控制,具有较强的适应性和鲁棒性,且系统控制精度达到±1℃。     

草甘膦生产过程中温度的模糊PID复合控制

考虑草甘膦生产过程中最重要的温度控制问题,给出总体温度监控方案,其中恒温段应用一种带自动修正因子的模糊-PID控制器,应用JX-300进行现场实现,得到较好的应用效果,提高了产品收率。     

基于免疫遗传算法-BP神经网络的主汽温控制

针对火电厂主汽温被控对象的不确定性及大延迟、大惯性及非线性等特点,设计一种基于免疫遗传算法、BP神经网络和RBF神经网络的智能PID控制系统.利用免疫遗传算法的全局搜索寻优能力和较好的收敛性优化神经网络的权值,同时利用BP网络对PID参数进行在线调整.仿真结果表明,该系统在控制品质、鲁棒性方面都明显优于常规PID控制系...     

蚁群算法优化BP神经网络在主汽温控制中的应用

针对火电厂主汽温被控对象的不确定性及大延迟、大惯性及非线性等特点,设计了一种基于蚁群算法、BP神经网络的智能PID串级控制系统.采用蚁群算法对BP神经网络的初始权值进行优化,再利用BP神经网络算法对PID参数进行在线调整,从而实现了对主蒸汽温度的动态控制.仿真结果表明：该系统在控制品质、鲁棒性方面都明显优于常规PID控制系统.     

氯乙烯聚合反应过程的智能优化控制

以HOLLiAS MACS系统为平台,将模糊控制算法与串级PID控制算法相结合,设计了一种氯乙烯聚合反应过程的智能优化控制方案.该方案具有使系统超调量小、调整时间短、鲁棒性好且算法简单等优点,是一种提高氯乙烯聚合反应过程控制效果的有效方法.     

基于模糊控制的温湿度试验系统的研究

针对温湿度试验箱温湿度控制大滞后和强耦合特性,提出在传统PID控制的基础上,结合温湿度模糊自适应PID控制算法和模糊解耦算法来设计模糊温湿度控制器,并对其进行了仿真试验结果,结果表明该方法控制精度高、响应快,能够满足温湿度试验箱温湿度控制的要求。     

Strategies for Optimizing Feed Rate of Fed-Batch Yeast Fermentation by Fuzzy-Neural Network

In this paper,a novel fuzzy neural network model,in which an adjustable fuzzy sub-space was designed by uniform design,has been established and used in fed-batch yeast fermentationas an example.A brand-new optimization sub-network with special structure has been built andgenetic algorithm,guaranteeing the optimization in overall space,is introduced for the feed rateoptimization.On the basis of the model network,the optimal substrate concentration and theoptimal amount of fed-batch at different periods have been studied,aided with the optimizationnetwork and the genetic algorithm separately.The above results can be used as a basis for theestablishment of a fuzzy neural network controller.     

基于模糊控制的阴极电泳线烘房温度自动控制系统仿真研究

由于阴极电泳生产线选用了环保型无铅油漆、以及设备结构和工艺特性具有高度非线性、时变性、不确定性和大滞后等特点,难以建立精确的数学模型,采用传统PID控制方法难以解决阴极电泳线烘房的温度控制问题。本文提出了采用模糊控制的方法对阴极电泳线烘房温度进行MATLAB仿真,实现了对其智能化控制。