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为提高制浆过程中置换蒸煮系统在扰动和模型失配条件下的控制精度与鲁棒性,本课题基于置换蒸煮锅温差控制系统仿真模型,提出了一种基于模糊控制算法与粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的置换蒸煮系统温差自适应PID控制方法。首先基于粒子群优化算法设置PID控制器参数的初始值,再利用模糊算法实现PID参数自整定,最后将控制效果与传统PID控制器以及模糊PID控制器进行对比。结果表明,在单一工况下,PSO-模糊PID控制器的综合性能最好,调节时间最短,超调量最低,有效保持蒸煮立锅内药液温度的一致性;针对压力阶跃扰动和模型失配,PSO-模糊PID控制器抗干扰性能更强,总体超调量更低,调节时间更短,具有良好的鲁棒性和自适应性。 相似文献
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置换蒸煮过程中蒸煮锅内温度控制是一个具有严重时滞性、时变性和非线性系统,且药液在蒸煮锅内循环时易产生温度梯度,为保证锅顶部和底部药液温度均匀一致,采用常规的温差-流量串级PID控制器难以取得满意的控制效果。通过对蒸煮药液循环加热后回流至蒸煮锅顶部和底部过程机理的分析,依据串级控制、模糊控制和PID控制的特点,将三者有机地结合起来提出一种模糊自整定PID串级控制系统,应用Matlab仿真比较表明,模糊自整定PID串级控制的动态响应曲线更好,超调量小,抗干扰能力强。 相似文献
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基于改进粒子群优化IPSO算法的茶叶烘干机温度控制策略 总被引:1,自引:0,他引:1
针对茶叶烘干机热效率低,温度不稳定、茶叶品质不易保证的问题,对燃煤式热风干炉进行研究,通过对粒子群算法(PSO)进行混沌处理,得出了一种改进粒子群算法(IPSO),然后通过IPSO对模糊PID控制器的参数进行优化,以解决粒子群算法易早熟、寻优效率低以及PID参数无法实时在线调整的缺点。根据热风炉的实时温度,自动调节热风炉的排烟量,以实现烘干机的温度恒定。同时,采用优化后的模糊PID控制策略对系统进行了仿真和测试。结果表明,该研究所用方法能根据烘干机温度有效控制热风炉排烟量,从而实时控制热风温度,实现恒温控制的目的。 相似文献
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制浆过程中碱回收蒸发工段黑液液位控制直接影响着黑液浓度和蒸发效率。针对黑液液位非线性、大时滞及时变性的特点,传统PID方法控制精度较低,使用标准粒子群算法可以优化PID参数,提高精度,但是收敛速度慢,整定时间长。针对这些问题,采用改进的粒子群算法来整定PID参数,通过动态调整惯性因子和加速因子,以及改进收敛准则等方法来提高粒子群算法的全局寻优能力和收敛速度,并在MATLAB/SIMULINK仿真实验平台上,比较了传统PID方法、标准PSO算法和改进PSO算法对黑液液位的控制效果,结果表明改进PSO算法优化的PID控制缩短了调节时间,降低了超调量,说明改进粒子群算法优化后的黑液液位PID控制具有更快的响应速度和更好的鲁棒性,有效地提高了控制质量。 相似文献
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对中高速长网纸机而言,确保速度链控制满足工艺要求对纸机正常运行有着重要意义。目前,纸机速度链控制多采用常规PID控制,但中高速长网纸机由于自身传动点多、车速快,故对闭环系统的响应速度和控制精度要求高,常规PID参数整定方法难以满足上述控制要求。蚁群优化算法(ACO)是一种适合多目标寻优的全局搜索算法,但传统蚁群算法易陷入局部最优及搜索较慢的问题,对此,本课题将信息素因子(α)和启发式因子( )按一定比例关系随迭代进行变化,提出一种改进蚁群优化算法,并将其应用于速度链PID控制器参数整定中。仿真结果表明,与常规PID控制相比,基于改进的蚁群优化算法PID控制系统响应速度更快、超调更小、抗干扰能力更好、鲁棒性更强。应用结果表明,该控制系统可保持纸机各部分速度长期稳定。 相似文献
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为实现针对纸机蒸煮锅上下温差的有效控制,提出了一套BP神经网络与PID控制器相结合的温度控制算法,基于造纸机蒸煮锅升温保温系统的基本流程提出了PID控制方案,并利用BP神经网络对于PID控制器中的主要参数进行自动调整。经实验研究发现,基于BP神经网络的PID控制算法能够有效缩小锅顶温度与锅底温度之间的差距。 相似文献
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纸机干燥部吹贯蒸汽流速控制是解决烘缸积水问题的一项重要措施。吹贯蒸汽流速控制通常采用PID控制器,而传统的PID控制方法的控制精度较低、参数整定耗时较长,难以达到理想的控制效果。本课题在对基本遗传算法进行分析的基础上,提出了一种改进的遗传算法,并将该算法用于PID控制器参数优化,实现对纸机干燥部吹贯蒸汽流速的精确控制。MATLAB仿真实验结果表明,与常规PID控制器和基于基本遗传算法的PID控制器相比,基于改进遗传算法的PID控制系统具有响应速度快、超调量小、鲁棒性强的优点,能够获得理想的控制效果。文中所述算法已投入实际应用,明显提高了二次蒸汽的利用效率,能够获得可观的经济效益。 相似文献
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Single Neuron PID Control Based on Expert Experiences for Temperature Difference Control System of a Digester
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Considering the temperature difference of displacement cooking characterized by severe non-linearity, large time delay, and real-time control, a cascade PID adaptive control strategy composed of a single neuron is proposed to ensure cooking temperature uniformity. The control strategy introduces expert experiences to adjust the single neuron gain K, while a single neuron PID self-learning and adaptive ability, as well as cascade advantage can be combined to realize the real-time and fast temperature difference control. In the Simulink, the s-function of this control strategy is used to carry out a dynamic simulation experiment with temperature difference characteristics and verify the robustness and response to model mismatch. Compared to conventional temperature difference-flow PID cascade control and single neuron PID cascade control, this control strategy has better robustness and stronger adaptability. The results of real-time control on the THJSK-1 experiment platform indicate this control strategy is feasible. 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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为提高食品烘干设备温控系统的精度和自动化水平,基于改进粒子群算法设计一种温度控制方法。对微波烘干设备进行介绍,以STM32单片机作为控制核心同时结合温度传感器、湿度传感器给出系统设计方案。将粒子群优化算法和分数阶PID控制箱结合,设计一种烘干设备温度控制器。粒子群优化算法可实现PID控制器参数的实时调整。另外,通过动态选取惯性权重系数和引入极值扰动算子实现粒子群算法的改机。仿真和试验结果表明,所述控制方法能适应参数多变的复杂系统,温度控制更加稳定,对于提高食物品质具有重要作用。 相似文献
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烟草制丝过程中当烟丝流量波动较大时,采用传统PID控制方案的加料加香系统稳定性差,控制精度低,造成成品烟丝中辅料和香精分布不均,影响批次产品质量。为此,提出了无辨识自适应控制方案,控制算法简单且易于工程实现,可根据烟丝流量波动情况在线自动校正控制器参数,优化控制性能,实现快速调节和高精度控制。应用结果表明,采用无辨识自适应控制方案能有效提高加料加香过程控制的稳定性和控制精度,加料加香过程的瞬时比例标准偏差由0.05左右降低到0.01左右,最大控制误差由0.3以上降低到0.1以下。控制系统具有良好的鲁棒稳定性,保证了成品烟丝中辅料和香精比例的准确和均匀,提升了制丝生产过程的控制水平。 相似文献
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针对称重式包装机称重控制系统存在非线性、时变、时滞的特性,导致称重精度低、稳定性差的问题,在传统模糊PID控制算法的基础上,引入模糊变量论域伸缩因子,提出域伸一种改进模糊PID算法。设计变量论缩因子使模糊变量论域跟随称重误差及误差率的变化而伸缩调整,将模糊变量论域调整为最佳范围,以避免因变量论域不恰当而引起的控制误差。利用改进模糊控制算法对PID参数进行在线整定,以实现称重控制系统高效、精确、稳定的控制效果。仿真结果表明改进模糊PID控制算法具有超调量小、响应速度快、抗干扰能力强的优点,该控制算法能够有效提升包装机称重效率和称重精度。 相似文献