基于模糊PID控制的污水处理过程DO控制

将模糊PID控制与普通PID控制相结合,提出了一种基于模糊PID控制的污水处理过程DO控制方法。     

基于模糊神经网络的SBR污水处理控制系统研究

序批式活性污泥法（SBR）污水处理过程是一个具有随机性、时变性和耦合性的复杂过程,传统的时间程序控制或流量控制难以获得满意的控制效果;提出了一个具有五层的模糊神经网络控制系统,分析了控制模型与算法,利用神经网络的学习能力来优化模糊逻辑的规则以及比例因子的调整,可实现SBR反应过程的最优控制。通过用MATLAB软件对控制系统进行仿真分析,结果表明系统具有优良的性能。     

基于模糊自适应PID的溶解氧控制系统设计

为了通过曝气使活性污泥得到足够的氧气,水中的可溶性有机污染物被活性污泥吸附,并被存活在活性污泥上的微生物分解,使污水得到净化。针对污水处理中曝气过程溶解氧控制对象的非线性、时变性以及不确定性等特点,提出了一种基于模糊自适应PID的控制方法,引入调整因子的污水处理DO自适应模糊控制系统,通过调节曝气机频率,将DO稳定地控制在理想的位置,该系统以SiemensS7编程实现。结果表明,该控制系统弥补了常规PID和单纯模糊控制的不足,获得了更好的控制效果,提高了污水处理效率。该控制系统有效地解决了曝气生物滤池工艺中曝气过程的时变性、干扰多、变量耦合用常规PID控制效果不理想的状况,对于控制对象模型不好建立的控制对象,具有很好的控制效果。     

污水处理系统溶解氧的模糊自适应PID控制

曝气生物滤池的工艺复杂,参数检测困难,并具有大滞后、干扰多等特点,所以要实现该工艺的自动控制,保证生产的稳定、高效运行并非易事。本文就影响曝气生物滤池工艺处理效果的曝气过程提出了溶解氧模糊自适应PID控制算法。仿真表明,模糊自适应PID控制器的控制性能优于常规模糊控制器和PID控制器,既可保证出水水质,又能节约动力费用。     

模糊神经网络PID控制在焊缝跟踪中的应用

1 Introduction Real- time seam tracking is the key step for welding automation. Because welding itself is a complex process, the factors that affect the welding have uncertainty and non - linear characters. Therefore, classical control in seam tracking cannot carry a satisfying result. In latter- day, Fuzzy mathematic and Neural Network appearance, being used on uncertain nonlinear system, and have a good effect. The hybrid controller, which combines Fuzzy con- trol and PID control, uses F…     

模糊自适应PID控制在立式风力发电系统中的应用

阐述了一种新型高效率立式风力发电系统的信号检测与控制系统。高效率立式风力发电系统，其信号检测与控制采用PC机-DSP双重控制，在DSP中运用了模糊自适应PID控制算法。而在PC机中，用Delphi编制了一个风力发电系统的操作控制界面，利用控制界面操作PC机与DSP之间的通信及实现对风力发电系统的控制。     

模糊自适应PID控制在中药提取生产中的应用

中药生产过程提取工段是一个复杂的工业过程，为了充分提取药材中的有效成分，提高产品质量，提出了具有人工智能的模糊自适应PID控制。该控制方法通过分析实时运行情况，根据模糊控制规则对PID调节的各个参数做出在线修正，从而使控制参数按照预定输出达到最优值。实验结果表明，此控制系统使中药生产提取过程取得了良好的控制效果，提高了产品质量的一致性。     

基于抗扰动-模糊PID的污水处理控制方法研究

针对序批式活性污泥法(SBR,Sequencing Batch Reactor)污水处理过程具有的非线性、时变、强耦合等特性,并考虑污水处理过程控制存在入水水质流量等干扰量,进一步加大控制难度等问题,本文提出1种扰动观测器与模糊PID结合的污水处理控制方法。首先分析扰动观测器结构特点以及核心部分低通滤波器的选择,设计扰动观测器对控制过程常见干扰量进行预测,并根据预测扰动信号在控制系统输入端进行有效补偿,达到抵消干扰的效果:同时在此基础上结合模糊PID控制方法,自适应整定PID控制器参数,实现溶解氧DO的优化控制。最后建立仿真模型进行实验,并与常规PID控制和模糊PID控制效果进行对比,结果表明该组合控制方法能有效克服干扰,控制精度较高,具有较强的适应性和鲁棒性。     

模糊自适应PID控制器在CVT速比控制中的应用

在分析了金属带式无级变速器的换档规律后,考虑到CVT传动系统的复杂性,设计了模糊自适应PID控制器,开发了基于速比反馈的速比控制系统,并进行了台架模拟试验。试验结果表明,实际速比能较好地跟踪目标速比地变化,所设计的控制系统是可行和实用的。     

Smith模糊自适应PID算法在热力站控制中的应用

在集中供暖的热力站控制系统中,由于被控对象本身具有非线性、纯滞后、参数时变等特点,常规的PID控制器难以达到理想的温度控制效果,结合Smith控制和模糊自适应PID控制的优点,提出了一种基于Smith预估补偿的模糊自适应PID控制器.介绍了其控制器的原理并给出了具体的设计方法.在模型匹配和模型失配的情况下进行了仿真研究,结果表明该控制器的动态响应快、超调量小、稳态精度高,具有良好的稳定性和鲁棒性,适用于参数变化的大滞后热力站控制系统.     

仿人智能PID控制及在污水处理溶解氧控制中的应用

常规PID控制方法设计简单,可靠性高,稳定性好,易于现场工程师操作和调节,但是常规PID对非线性、大时滞的对象和模型未知或难以精确建模的复杂对象难以实现有效控制。基于专家规则的仿人智能控制(HSIC)适合复杂对象的控制,它模拟人的控制行为,对被控对象的先验知识要求不高,但设计相对要复杂,不易操作和调节。针对二者的特点,将它们结合在一起,取长补短,形成仿人智能PID控制方法。该算法适合控制非线性、大时滞的对象和难以精确建模的复杂对象。算法在海城污水处理厂的溶解氧控制系统中得到了应用。与原来的常规PID控制系统相比,提高了系统的稳定性,减少了能耗,使该厂的用电消耗降低了10%,带来了一定的经济效益。     

模糊自适应PID控制在注塑机料筒温度控制中的应用

针对某塑胶厂混合混色送料注塑成型组装生产线的生产要求,在注塑机料筒温度控制中采用模糊自适应PID控制替代原有的温度控制系统,使PID参数能够进行在线修正。仿真结果表明,模糊自适应PID控制更好地解决料筒温度控制中的多变量、强耦合、大滞后、时变等复杂情况,提高了注塑机料筒温度控制的稳定性和精确性。     

模糊控制在SBR污水处理中的应用

该文主要介绍了模糊控制器在序批式活性污泥法(SBR)污水处理厂自动控制系统中的设计和应用.SBR是目前在污水处理中得到广泛应用的生物处理技术,但其有非线性、不确定性以及由此引起的难以建立准确的数学模型的特点.本文利用模糊良好的控制功能设计了SBR法的污水处理系统,该系统能够根据在线检测的COD浓度值自动控制曝气量,保证出水质量,节省运行费用.     

模糊PID控制在温度控制系统的应用

对工业上一些温度控制系统不能采用传统的PID控制器的原因进行了分析,并通过MATLAB仿真进行说明。然后重点论述了模糊PID控制在温度控制系统中应用,并设计了模糊PID控制器。最后针对同一对象采用模糊PID控制进行了仿真,并和前面的PID仿真相比较,分析控制性能。     

基于模糊自适应PID的无人机纵向姿态控制研究

针对无人机的典型的非线性、控制参数时变以及建模复杂的特性,设计了一种基于模糊自适应PID的控制器来实现对无人机纵向姿态的控制;该控制器以误差e和误差变化率ec作为输入,可以满足不同时刻e和ec对PID参数自整定的要求;利用模糊控制规则在线对PID参数进行修正,从而使被控对象具有更好的动、静态性能;仿真结果表明,设计的模糊自适应PID控制器具有响应快及超调小的特性,而且自适应能力也较强.     

模糊自适应控制器的设计及其仿真

提出了一种参数自适应模糊PID控制器,将模糊控制器和PID控制器结合在一起,利用模糊逻辑控制,并把MATLAB中的Fuzzy Toolbox和SIMULINK有机结合起来,实现了PID控制器参数在线自调整.进一步完善了PID控制器的性能,提高了系统的控制精度.仿真结果表明:该控制器明显改善了控制系统的动态性能,参数自适应模糊PID控制器能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有很好的参考价值.     

加工过程的模糊自适应PID控制

经典的加工过程模型随切削深度、主轴转速、加工材料、刀具形状和磨损程度不同而不同,因而具有时变性。实际加工过程要比理论上推导出的模型复杂得多,是一种具有非线性、时变性和影响因素不确定的复杂系统,甚至难以用合适的数学模型来表示。结合PID和模糊控制两者的优点,建立一种加工过程的模糊自适应PID的控制方法。对模糊自适应PID控制算法进行了理论分析,基于Matlab建立了铣削加工过程的仿真模型。仿真结果表明,运用模糊自适应PID控制方法,系统的调节时间缩短,响应速度加快,抗干扰能力和适应参数变化的能力要优于增益自适应的PID控制。     

基于MATLAB的模糊自适应控制器的仿真

提出了一种参数自适应模糊PID控制器,将模糊控制器和PID控制器结合在一起,利用模糊逻辑控制,并把MATLAB中的Fuzzy Toolbox和SIMULINK有机结合起来,实现了PID控制器参数在线自调整。进一步完善了PID控制器的性能,提高了系统的控制精度。仿真表明算法的有效性。可以看出SIMULINK是控制系统动态仿真的有力工具,而且相对于以往任何一种仿真方法,MATLAB语言更方便、高效,具有无可比拟的优越性。     

基于感知模糊自适应蚁群算法的非线性PID控制

随着系统复杂度的提高和对象不确定性因素的增加,为克服线性PID动态性能和稳态性能差的缺陷,分析了非线性PID控制器各控制参数对误差的理想变化过程,构造非线性PID控制器。由于增益参数大量增加,传统参数优化方法不再适用,在分析蚁群算法的基础上,提出了基于感知自适应蚁群算法,并加入模糊自适应信息素更新机制,用于优化非线性PID控制器的设计方法。通过仿真实验将该控制器与基于蚁群算法的非线性PID控制器和基于蚁群算法、Z-N法的PID控制器进行对比,并对控制性能和收敛性能进行了分析,结果表明该算法有效克服了传统蚁群算法收敛速度较慢、容易陷入局部最优而停滞的缺陷,该控制器具有更好的动态性能和稳态性能。