PID控制器参数优化算法的仿真研究

研究PID控制器参数优化问题,现代控制对象具有复杂非线性、时变性特点,引起系统的输出品质特性差,超调大稳定性时间长,控制精度差等.传统PID控制是针对线性控制系统提出的,控制精度比较低.为了提高PID控制精度,基于神经网络提出PID控制器参数自适应优化方法.通过将系统控制偏差和PID控制器的3个参数作为神经网络的输入,最优控制性能作为优化目标,通过神经网络自身学习和加权系数调整,获得最优控制性能的PID控制器参数.仿真结果表明,神经网络的PID控制方法提高了系统控制精度,系统响应速度更快,具有很强的自适应性和鲁棒性,为优化控制系统提供了参考.     

智能PID控制器优化仿真研究

研究PID控制器优化问题,现代工业控制过程中,由于许多被控对象受到于扰因素影响,具有高度非线性和不确定性,常规PID控制精度低,提出一种遗传算法、粒子群算法和RBF神经网络相融合的PID控制器设计方法(GA-PSO-RBF).首先采用遗传算法选择PID控制参数初始值,然后采用粒子群算法优化RBF神经网络参数,采用优后的RBF神经网络辨识控制对象的输出对输入的变化灵敏度,最后采用单神经元对PID控制器进行在线性调整,得到理想的控制效果.仿真结果表明,GA-PSO-RBF神经网络PID控制器的超调量小,响应速度快,提高了系统的控制精度.     

区域集中供热室温控制策略研究

针对区域集中供热末端采暖用户室内冷热不均、温度不能稳定在舒适阈值范围内的问题,采用不同控制器控制散热器进口调节阀开度的方法,对室内温度调节进行研究。运用传热学理论建立室内温度数学模型,根据不同的控制算法,分别对室内温度传递函数进行仿真分析。仿真试验结果表明,改进的单神经元比例-积分-微分(PID)与传统的PID控制相比,超调量缩短了150%,达到稳定所需的时间缩短了3 s。反向传播(BP)神经网络PID与改进单神经元PID相比,超调量减小4%,上升时间快了0.6 s,达到稳态所需要的时间也快了3.5 s。因此,BP神经网络PID控制对于集中供热系统末端采暖用户室温调节效果更佳。该室内温度控制系统的研究对区域供热系统设计及供热系统的工程应用具有重要的意义。     

基于免疫遗传算法的PID控制器参数优化研究

PID控制器参数优化一直是自动控制领域研究的热点问题.由于自动控制过程中被控对象具有非线性、时变不确定性等特点,传统的PID控制多采用试凑方式进行优化,往往费时而且难以满足控制的实时要求,导致控制精度不高.为了解决PID控制器参数优化问题,改善系统性能,提出一种基于免疫遗传算法的PID参数优化方法.该方法将PID控制器参数作为抗原,最优参数作为抗体,通过免疫算法的记忆细胞和抗体浓度调节机制,在控制过程中动态调整PID控制参数,从而实现PID控制器参数实时优,最后将该参数优化方法应用于实际的自动控制系统.实验应用研究表明,相对于传统参数优化方法,该方法在处理非线性和时变系统时,减少了超调小,响应速度提高,改善了系统性能,系统稳定性增强,控制精度相应提高,更能适应实际的自动控制系统需要.     

CMAC-PID在柴油机调速系统中的应用

研究柴油机优化控制问题,柴油机调速控制要求快速、准确.针对柴油机调速系统的非线性、时变等特点,导致稳定时间长,传统PID控制不理想.为了提高自动调节供油量,达到控制准确度,提出一种小脑模型神经网络(CMAC)与PID并行控制的柴油机调速系统(CMAC-PID).采用现代控制理论与经典相结合的方法对柴油机调速系统进行优化设计,利用传统PID来实现柴油机调速属于反馈控制,保证了系统的稳定性,并且能够抑制扰动,结合CMAC神经网络对控制器进行前馈控制,确保系统的控制响应速度,减小超调量,提高控制精度.仿真结果表明,采用CMAC-PID算法控制精度更高,超调小,稳定时间短,鲁棒性强,能优化柴油机调速系统性能,为设计提供了参考.     

PID控制器设计与仿真研究

研究优化PID控制器性能问题,在过程控制中,系统存在纯滞后性、时变性、非线性的复杂系统,传统模糊控制和PID控制方法解决上述问题效果不佳,导致超调量大和调节时间长。为了解决控制系统中超调量大和调节时间长等难题,在Smith预估器和传统PID控制的基础上,结合模糊PID控制的优点,提出一种模糊PID-Smith的智能控制方法。方法通过对模型的纯滞后进行补偿,来减小纯滞后系统的超调量,从而增强系统的稳定性。通过对火电机组主汽温控制系统进行仿真,结果表明,方法降低了超调量,减少了调节时间,极大地改善了控制性能,提高了控制系统的自适应性和鲁棒性。     

神经网络在细纱机中的应用

介绍了一种基于PLC和DSP的细纱杌控制系统.该系统针对细纱机控制系统的非线性与传统PID控制方法的不足,提出了一种改进型基于RBF神经网络在线辨识的单神经元PID自适应控制方法.该方法构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识,建立起在线参考模型,由单神经元控制器完成控制器参数的学习,从而实现控制器参数的在线调整.仿真试验结果表明.该控制器控制精度高,动态性能好,其控制效果优于传统的PID控制器.     

神经元自适应PID控制器在机组控制中应用

针对机组控制系统动态范围宽、要求响应速度快、超调量小及参数时变的特性,研究了一种基于神经元的自适应PID控制器。利用神经网络的在线调整功能,自动调整PID控制参数,以适应被控过程的参数变化和克服扰动的影响。仿真和实验结果表明,该算法简洁实用,控制效果优于传统的PID控制。     

位置伺服系统的单神经元PID/CMAC控制研究

在分析了位置伺服控制系统基本原理和数学模型的基础上,提出了一种单神经元PID/CMAC复合控制算法和控制器的设计方法。用单神经元PID替代常规PID控制,由神经元来在线调整PID控制参数,利用CMAC神经网络的自学习和自适应能力,来完成系统的实时控制。该算法直接应用于位置伺服控制系统,仿真结果表明,与传统PID控制算法相比较,该复合控制算法增强了系统的控制精度,提高了系统的响应速度,具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。     

酸碱中和反应中pH值的单神经元自适应控制研究

基于酸碱中和反应过程中pH值变化的动态模型,设计单神经元自适应控制器,解决化工生产过程中pH值的PID控制所存在的调节时间长、超调量大和系统抗干扰性差的问题。在相同条件下与PID控制器进行对比实验,实验结果表明单神经元自适应控制器明显改善pH值过程控制系统的动态性能,该控制系统具有较强的自适应性与鲁棒性。     

Effective solution of certain problems of theory of schedulings of nets

Cybernetics and Systems Analysis -     

机车空调逆变电源设计

本文讨论的是机车空调逆变电源系统的设计与研究。该电源系统主要是由DC/DC的BOOST升压部分和DC/AC三相逆变部分两部分组成。DC/DC部分所得直流电压通过DC/AC部分逆变成三相交流电,供给空调机组工作。同时,为使电源系统能更可靠的运行,也设计了相应的故障检测、保护等辅助电路。     

制造型企业仓储物流管理的RFID应用——卷烟厂按垛出库及到货扫描系统初探

针对国家烟草管理的现状,有关主管部门在全国推行“行业卷烟生产经营决策管理系统工程”,利用条码等自动识别技术手段实时掌握全国的生产经营信息。但某卷烟厂此前的物流环节已经是“件烟成垛”运输,如何在尽可能保持原有企业管理体系的前提下,达到有关部门的数据统计要求,解决成垛卷烟的物流和信息流的交互与统一问题成为技改的核心。该项目成功的将条码识别与射频识别有机结合起来,为烟草行业信息化提供了生动的应用案例。     

煤矿多功能物联网读写器的设计

介绍了物联网的概念和结构组成,分析了物联网在煤矿中的具体应用,详细介绍了一种具有煤矿特色的多功能物联网读写器的设计与实现。该读写器应用在物联网的感知层,能够进行物体识别和各类物理信号与环境参数的传送,为煤矿应用物联网提供了一个很好的感知层解决方案。     

机械臂绝对定位精度测量

提出了用激光跟踪仪标定机械臂的D-H参数、测量机械臂绝对位姿以及对机械臂的绝对定位精度进行分析的方法;用激光跟踪仪测量机械臂各个关节单独运动时得到的一系列离散点,就可确定机械臂各个关节的轴线,由此建立机械臂的D-H坐标系,并对D-H参数进行标定;然后,给出了由6D激光头位姿确定机械臂末端位姿的方法;最后,推出了由测量位姿值与命令位姿值相比较,得到机械臂绝对定位的位置和姿态偏差的方法;这些方法可以有效、迅速地完成对机械臂绝对定位精度的测量.     

Determination of the possible duration of performance of a set of tasks

Cybernetics and Systems Analysis -