基于CNC人工蜂群算法的全电动注塑机料筒温控系统

全电动注塑机料筒温PID闭环控制系统具有非线性、时滞性等特点,而且,外界环境的不同使注塑机型号的不同使系统温度更加难以控制,因此,引入循环交换领域人工蜂群算法(CNC-ABC)对其控制系统参数进行优化.不同于传统的人工蜂群算法,CNC人工蜂群算法对引领蜂和侦查蜂的解搜索方法均进行了优化,大幅提升了算法的快速性和准确性....     

变频加热在塑料挤出机温度控制中的应用

采用变频加热的方法对塑料挤出机进行加热,建立相应的数学模型,并详细地阐述了其原理和工作方案.说明变频控制在PLC控制中的实现方法,设计基于VC6.0和PLC的温度闭环控制系统.通过上位机系统榆出的温度曲线表明,变频加热的方法提高了加热速度保证了控制精度,利用上位机控制的优势,进行参数化设计,控制灵活,操作简单.     

风电叶片成型模具多路温度控制系统的设计

设计了基于电阻丝加热方式的风电叶片成型模具多路温度控制系统,介绍了该系统的整体构成、控制算法和流程控制的设计,并对其控制精度进行了分析。     

基于立火道温度智能控制的研究

建立焦炉加热的智能控制模型,提出采用预测控制和模糊控制相结合的方法。预测控制提高控制精度,模糊控制为实时控制提供预测模型未收敛时的控制量及模型收敛后的修正前馈控制量。采用该算法对焦炉立火道温度进行控制,保证控制精度和被控对象的快速性,取得了较好的效果。     

塑料挤出机的温度自适应滑模控制系统

作为塑料挤出过程的关键参数,塑料挤出机的温度在实际操作中存在非线性和滞后性,严重影响了温度控制的稳定性和控制精度。基于塑料挤出机的整体式料筒建模,并设计了自适应滑模温度控制系统。由于滑模控制器对参数变化和外界干扰不敏感、控制器结构相对简单而被广泛应用于工程实践。自适应滑模控制在普通滑模控制的基础上,进一步采用自适应律以自动适应实际系统参数的变化,具有更高的控制精度和系统鲁棒性。研究采用自适应滑模算法对整体式料筒温度设计相应控制器,并通过仿真实验验证了控制器的控制精度和鲁棒性。     

人工蜂群算法在FIR滤波器设计中的应用研究

FIR数字滤波器由于其严格的线性相位特性以及稳定性,使其在数字信号处理以及工程运算中得到了广泛的应用。人工蜂群算法是一种新型种群智能优化算法,有着较强的寻优机制。本文将人工蜂群算法应用于FIR线性滤波器的设计中,通过搜寻最优的频率采样点,以获得最大阻带最小衰减值,无限逼近理想滤波器。实验结果显示,该算法的应用是有效的。     

宝钢5、6号焦炉加热自动控制系统

介绍了宝钢5、6号焦炉加热控制系统的控制模式和主要功能，通过检测数据分析，该系统的控制精度高，节能效果显著，是目前国内较先进的焦炉加热控制系统。     

工业电炉温度控制系统中数字PID算法的改进研究

简单分析了工业电炉温度的控制系统和简单原理,利用基础PID控制算法控制温度效果,发现缺陷,分析原因,提出一种改进PID算法。最后证明改进PID算法控制效果优于常规PID控制。     

华夏信息

新型热油温度自动控制系统 RY系列热油温度控制系统是将导热油WD-300利用高温导热油泵强制液相循环，通过热传导将热能输送给各种用热设备的专用控制系统。该系统与载热体加热输送主系统配置，可广泛应用于塑料制革、纺织、印染、纤维、造纸等行业。与蒸汽加热系统相比，具有更广泛的应用空间，在同种应用领域与蒸汽加热系统相比，可节约能源35%左右。 主要技术指标如下： 输送范围：高温导热油WD-300 温度范围：50~350℃ 控制精度：±1℃ 控制电压：DC24V，AC220V 其主要特点是：①具有多种流量、扬程、控制精度和响应速度的规格和品…     

油水界面测量过程中自适应阈值聚类优化算法

精确检测原油储罐内油水界面及液位高度是保证净油外输含水率控制精度及联合站盘库系统计量精度的前提条件，是石油化工过程系统工程中的重要环节。鉴于油水界面测量过程中传统分类统计算法和经典K-means聚类算法存在依赖人工选取典型值和初始聚类质心、计算结果不确定性以及精度难于保证等问题，本文提出了一种改进的K-means自适应阈值聚类优化算法。该算法能自动获取最优初始阈值，并改进了油水界面测量传统分类统计算法和经典K-means聚类算法的思想，可实现最优数据分类。首先采用自适应阈值查找算法自动查找油水界面最优初始阈值，其次采用改进K-means聚类优化算法对油水界面数据进行最优划分，最后根据最优化聚类结果计算油水界面及液位高度。实验结果表明：相对于油水界面测量的传统分类统计算法和经典K-means聚类算法, 该算法无需人工选值、能够完全保证计算结果的准确性，且比经典K-means聚类算法和其他改进K-means聚类算法所需的迭代次数更少、运行时间更短。     

基于多属性性能评估的焦炉加热燃烧过程在线优化控制方法

针对焦炉加热燃烧过程中控制器参数难以适应由加热煤气热值和结焦时间变化等因素引起的火道温度波动的问题, 设计了一种基于多属性性能评估的焦炉加热燃烧过程优化控制方法。首先通过分析焦炉加热燃烧过程的工艺特点及生产需求, 针对过程参数周期差异较大的特点, 提出了基于信息熵的多属性性能评估模型, 实现控制系统的在线性能评估。针对控制系统性能评估不合格的情况, 建立了以火道温度偏差、偏差变化率和调节时间为目标的多目标优化模型, 并采用差分进化算法进行求解, 通过控制器参数的在线调节, 保证焦炉火道温度的稳定。仿真结果表明该优化控制方法在加热煤气热值和结焦时间变化时能较好地抑制火道温度的波动。     

改进萤火虫算法应用于换热网络最优化

换热网络全局最优化目前已经成为系统工程领域的一个难点和热点,将萤火虫算法(Fire-fly Algorithm,FA)引入换热网络最优化并对其进行改进,提高算法在混合整数非线性规划中的效能。首先对换热网络中表示换热单元有无的整型变量作连续化处理,简化求解模型,更好发挥FA算法强大的连续变量搜索能力;然后,建立了光吸收系数自适应策略和最优个体的随机摄动策略,增强算法全局搜索能力的同时保证收敛精度;最后,将改进算法应用于换热网络综合的10SP和10SP1实例,优化结果表明,改进算法能够获得很好的结果,验证了该算法及改进策略的有效性。     

催化剂窑炉温度的启发式动态规划控制

针对催化剂生产过程中焙烧窑炉温度控制问题,提出了一种启发式动态规划（heuristic dynamical programming,HDP）控制方法。该方法通过策略评价及策略提升的重复进行逐渐逼近最优的控制策略。采用人工神经网络建立了被控系统和评价指标模型,基于梯度下降原理阐明了控制器各模块的在线学习方法。对某催化剂公司的窑炉温度控制实验表明,与常规PID控制相比,HDP控制方案具有较强的工况适应能力,其控制精度较常规控制提高约70%,加热电流均值减小约5%。     

光生物反应器加热系统的设计与应用

针对微藻在生长过程中对温度要求较高,需要保持在适宜的温度范围内,设计了以Siemens S7-200 PLC组成微藻光生物反应器的控制系统。该光生物反应器加热系统利用温度传感器采集藻液中温度信号,将信号输入到PLC中。PLC对温度信号进行运算,输出信号控制加热棒工作,实现了藻液冬季温度的自动恒温控制。经过试验表明,该加热系统在藻液温度设定值为30℃时,温度超调不超过1.5℃,超调量小于7.5%,静差小于±0.5℃,具有控制精度高、稳定性好的优点。光生物反应器采用该加热系统后,藻液的光密度由0.29增长到1.28,污水中的COD的去除率达到79.3%,TN的去除率达到65.07%,TP的去除率达到83.03%,因此该光生物反应器加热系统可以用于微藻的培养,并且微藻在光生物反应器内对污水的处理效果较好,具有良好的应用前景。     

改进的教学优化算法及其应用

针对教学优化算法（TLBO）收敛速度慢,容易陷入局部最优的问题,本文提出了一种改进的方法。算法的改进主要在两方面：一是对教学因子（TF）进行自适应调整,使TF随算法迭代减小,这样算法在搜索前期采用全局搜索,搜索空间快速收敛于最优解附近,提高搜索速度,搜索后期采用局部精细搜索以获得高精度的解。二是引入信任权重,对学生已获得的知识采取部分信任的策略,避免对已获取知识的过分信任,增加学生个体与教师及学生之间的信息共享,利于算法跳出局部最优。算法在8个标准测试函数上应用,仿真结果表明改进的算法有更快的收敛速度并且能够跳出局部最优。最后将改进的算法应用到乙烯裂解炉裂解运行效益优化中,显著提高了裂解炉的效益。     

FUZZY-PID控制系统在工业窑炉控制中的应用

结合FUZZY控制技术和PID控制算法的优点设计了FUZZY-PID控制系统,对陶瓷工业窑炉的温度进行控制。仿真结果表明,该控制系统提高了控制精度和减小超调量及静态误差,缩短了调整过程时间。     

锦纶聚合釜温度模糊自适应PID控制系统研究与仿真

锦纶聚合釜温度具有非线性、大滞后等特点,使用传统PID控制器的控制效果不够理想。在建立聚合釜温度数学模型的基础上,采用模糊算法与PID控制相结合的模糊自适应PID控制算法,实现PID参数自整定,提高控制精度。基于MATLAB平台构建釜温控制系统模型,仿真结果表明所提模糊自适应PID控制算法效果优于传统PID控制。     

FUZZY-PID控制系统在工业窑炉控制中的应用

结合FUZZY控制技术和PID控制算法的优点设计了FUZZY-PID控制系统,对陶瓷工业窑炉的温度进行控制,仿真结果表明,该控制系统提高了控制精度和减小超调量及静态误差,缩短了调整过程时间.     

基于遗传算法的改进BP神经网络在中空成型机型坯壁厚控制系统中的应用

中空吹塑成型技术受到型坯自重的影响造成容器内壁厚度不均匀,影响了塑料产品的质量和生产成本。针对此问题,将遗传算法与BP算法相结合,设计了能够收敛到全局最优解的改进BP神经网络。分别对壁厚控制系统的各元件建立传递函数模型,进行Simulink仿真实验,结果表明,该方法不仅能够提高系统的控制精度,并且提高了系统收敛速度。     

GLDO——系列电加热硫化罐的改进与设计

介绍了电加热硫化罐循环风系统及温度控制系统的改进设计，经实际使用证明，改进后电加热硫化罐湿度控制精度大幅度提高，而且能源消耗大幅度降低。