基于Smith预估模糊PID的浮选液位控制系统设计

浮选机内液位高低影响着浮选效果和生产稳定性,针对煤泥浮选中浮选机液位对浮选结果产生的影响,结合浮选液位控制系统的特点及其性能要求,采用了一种将Smith预估控制、模糊控制、PID控制结合的液位控制系统,并利用MATLAB中Simulink模块设计浮选液位仿真模型,进行仿真分析,同时改变液位以测试系统的稳定性。通过对传统PID、模糊PID及Smith预估模糊PID控制算法进行比较可知,液位控制系统采用Smith预估模糊PID算法,其控制效果由于传统PID和模糊PID控制,调节时间更短,稳定性更强,提高了浮选机液位的稳定性,能更好地满足浮选过程对液位的要求。     

基于神经网络整定的圆锥破碎机控制系统的模糊预估控制

针对圆锥破碎机,本文提出一种基于神经网络整定的模糊预估控制,神经网络能够动态调整PID控制器的三个参数kp、ki、kd。文中对基本模糊控制器和整定PID控制器参数的神经网络分别进行了设计,并进行仿真研究,结果表明该控制方案能提高系统的动态和稳态性能。     

公共建筑中暖通空调系统能耗控制方法研究

公共建筑中能源消耗的主要来源是暖通空调，时滞变化是导致暖通空调系统产生能耗的主要原因，为达到节约能耗的目的，研究公共建筑中暖通空调系统能耗控制方法。设计Smith预估器补偿控制回路的时滞；利用PI控制器提升Smith预估器内参考模型与实际模型的匹配度，提升时滞补偿的鲁棒性。通过模糊非线性PI在线优化方法，优化PI控制器的参数，增强控制效果。实验证明:该方法可有效控制暖通空调系统的能耗，将耗电功率低至18 kW；在设定温度出现阶跃变化时，该方法可有效缩短调节时间，减轻控制过程中的振荡现象，降低超调量与能耗。在分析水泵能耗时，该方法的最大阀门开度最大，能耗最低。     

粒子群优化辨识的自适应预估控制及应用

针对Smith预估器对预测模型精度依赖程度较高的问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)辨识算法的自适应预估控制方法。该控制方法利用PSO辨识方法在线调整Smith预估器参数,利用单神经元的非线性逼近特性及自学习、自组织能力,对控制器参数进行在线修正。将该控制方法应用于矿井通风系统风量控制仿真分析中,在系统参数时变情况下,进行跟踪响应分析。结果表明,该控制方法对大滞后时变系统具有很强的适应性和鲁棒性,具有较强的抗干扰能力和良好的跟踪性能。     

磨料水射流切割压力模糊PID控制仿真技术

以先导式比例溢流阀作为压力控制元件,压力传感器作为压力反馈系统,构成了喷嘴入口压力闭环控制系统。为实现对压力的精确控制,提出了将模糊控制理论与PID控制结合起来构成模糊PID控制器的方法。利用模糊控制规则在线对该控制器PID参数进行整定,增强了PID控制器的调节控制能力。并在基于MATLAB/SIMULINK仿真环境下,对模糊自适应PID控制器进行论证。结果表明,与传统PID控制器相比,该控制器可有效地提高系统的动态响应特性,有很好的稳定性和控制精度。     

PDC钻头高频感应焊接温度模糊自适应Smith预估控制

在建立地质钻进用金刚石复合片(PDC)高频感应焊接温度控制系统数学模型的基础上,针对PID与Smith预估补偿在控制大滞后系统时出现的超调、振荡及鲁棒性差的问题,引入了采用调整系统控制量的模糊自适应控制,通过Matlab仿真分析表明模糊控制与Smith预估相结合对于改善大滞后系统的动态与稳态性能是非常有效的。     

模糊复合控制在圆锥破碎机控制系统中的应用

圆锥破碎机主要用于对各种硬度的矿石进行中碎和细碎,它具有破碎比大及产量高及功耗低等优点,在生产实践中得到了广泛的应用。由于影响选矿破碎过程的因素很多,循环和送料所需的时间比设备所需的时间常数要大,因此圆锥破碎机控制系统是一个带有不确定时滞的大纯滞后系统。对于大纯滞后系统,通常是在PID反馈控制基础上,引入Smith预估器来提高系统的控制质量。但是由于Smith预估器过于依赖被控对象的数学模型,对于参数变化的圆锥破碎机控制系统而言,PID-Smith控制难以获得满意的控制效果。近年来模糊控制以其不依赖于过程模型和鲁棒性强等优点而迅速发展起来,将模糊控制与Smith预估控制结合,可改善系统的性能,但是模糊控制的稳态性能较差,仍达不到理想的控制效果。因此本文结合3种控制方法的优点,将模糊控制、积分控制和Smith预估控制集成,组成模糊复合控制,应用于圆锥破碎机控制系统中。以提高控制系统品质。     

一种简单实用的时滞控制器

在传统Smith预估结构的基础上，用Gp(0)代替了原来的Gp(s)，从而提高整个控制系统的动态性能，形成一种改进的预估控制器，针对实际对象和预估模型的各个参数的失配情况，进行理论分析和实例仿真，从改进前后系统根轨迹的对比以及仿真实验可以看出，改进的Smith预估器结构简单、鲁棒性好，参数易整定，且控制器质优于传统的Smith预估器，易于在实际的数字控制器或DCS中实现，具有明显的应用价值，图8，表1，参7。     

基于模糊神经PID控制器的掘进机悬臂运动控制系统

掘进机悬臂机构的负载变化具有很强的随机性。为能实现悬臂运动的精确控制和提高巷道成形质量,设计了将模糊神经PID控制器应用于掘进机悬臂运动的控制系统,即该控制器将控制掘进机悬臂液压缸运动的电液比例阀工作电流偏差e和偏差变化率ec作为输入变量。重点介绍了控制器的结构组成、网络模型和学习过程。该系统利用Matlab/Simulink对电液比例阀的模型进行了仿真,结果表明该控制器不仅具有较强的鲁棒性,而且在被控对象参数发生较大变化时能自适应地调整PID参数,基本满足了掘进机悬臂运动控制的要求。     

模糊PID控制器在跳汰机排料系统中的应用研究

跳汰机排料系统是一个多参数、非线性、大滞后的时变系统,传统的PID控制方式由于控制器参数的选择及调整不便使得其控制性能不太令人满意。本文针对排料系统设计了一种可在线自整定PID参数的模糊PID控制器。通过MATLAB仿真实验比较了系统模型在线改变时本文所设计控制器与常规PID控制器的控制性能,结果表明本文所设计模糊PID控制器的控制性能明显优于常规PID控制器。