基于神经元自适应PID的污水处理溶解氧控制系统

污水处理过程具有非线性、大惯性、大时滞及时变等特点.溶解氧是污水处理过程中的一个重要参数,用常规的PID控制以取得满意的效果;针对污水处理的溶解氧的控制.提出了神经元自适应PID算法;由于神经元自适应PID可以在线调整参数值,当水的水质、水量发生变化时可以通过改变控制参数来实现高性能控制;实验中采用神经元自适应PID算法,通过调节空气流量跟踪溶氧浓度的设定值;结果表明该算法比常规PID控制具有更好的自适应性和鲁棒性.     

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。     

基于模糊自适应的SBBR溶解氧控制系统仿真

针对SBBR溶解氧系统的纯滞后、非线性、时变性的特点,提出将模糊自适应PID控制器引入到SBBR污水处理系统的曝气过程。采用模糊控制规则,根据控制系统偏差及偏差变化率的大小,自动调整PID控制器KP、KI、KD三个参数的大小,以使系统具有更好的控制品质。通过MABLAB仿真,结果表明,模糊自适应PID控制器比传统PID控制器上升时间缩短了37秒、调节时间缩短了95秒、超调量小3.5%且无静差。     

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。     

柴油机调速系统的模糊自适应PID控制

提出了一种模糊自适应PID算法。利用模糊自适应PID算法对柴油机电子调速器PID参数按调速系统过渡过程进行模糊自整定。从仿真结果看调速性能有明显改善。     

溶解氧模糊PID控制系统的设计

针对曝气过程溶解氧控制这类大滞后、非线性系统,提出了一种基于模糊PID算法的控制方案,并完成了溶解氧模糊PID控制系统的设计。系统采用Siemens公司的S7-300PLC进行控制,采用WinCC组态软件实现监控功能。实践表明,该控制系统有效地解决了曝气过程溶解氧控制的多扰动、大滞后的问题,具有良好的动静态特性,处理过的污水各项检测指标均达到设计要求。     

柴油机调速系统的模糊自适应PID控制

提出了一种模糊自适应PID算法.利用模糊自适应PID算法对柴油机电子调速器PID参数按调速系统过渡过程进行模糊自整定.从仿真结果看调速性能有明显改善.     

一种模糊自适应PID控制在溶解氧中的应用

针对污水处理过程的非线性、不稳定性和不确定性,将活性污水处理系统非线性数学模型转换为参数有界的变参数正则状态方程,并对系统模型进行了可控性与稳定性分析,提出了一种基于混沌遗传算法优化的模糊自适应PID控制器.通过仿真实验表明:CGA法提高了种群个体的多样性,有效地避免了“早熟”和局部最优现象;优化后的控制器在超调量、上升速度、稳定时间等性能上得到明显改善.     

污水处理系统加药泵模糊PID控制研究

结合新疆回收地膜清洗污水处理的实际需要,设计了基于PLC并结合MATLAB仿真软件的自适应模糊PID控制器以用于污水处理系统加药泵的控制,阐述了系统结构及控制原理,重点对控制策略进行了研究并确定了相关参数.实验研究证明,系统采用该方法后可以获得较好的动态和静态性能,能够提高污水处理质量,减小运行成本.     

模糊PID控制在污水处理SBR工艺中的应用

污水处理SBR工艺生物反应池中溶解氧的控制存在非线性、时变、大滞后等问题,而传统PID控制参数整定不易,为此构造了一个模糊自适应PID控制器,将模糊控制和PID控制结合起来,通过模糊控制规则在线调整PlD控制器的三个参数。经仿真验证,模糊自适应PID控制器比传统PID控制器的动态响应曲线好,响应时间短,超调量小,动静态性能好。     

污水处理系统溶解氧的区间预测控制方法

针对污水处理系统溶解氧浓度难以控制和曝气耗能高的问题,提出了一种基于双层优化结构的加权区间预测控制方法。该方法首先通过动态矩阵控制算法建立污水处理过程预测模型,然后设计一种融合溶解氧区间控制和曝气能耗指标的双层目标优化控制策略,同时为减小模型失配和干扰因素对系统的影响,利用模型预测误差进行系统反馈校正。仿真结果表明,与传统PID控制和模型预测控制方法相比,在不同工况下,区间预测控制方法可较好的实现溶解氧浓度的动态稳定控制,具有较强的抗干扰能力与自适应性,且在保证出水水质的前提下能有效降低曝气能耗。     

一种模糊PID-Smith污水处理的控制方法

针对污水处理控制系统的大惯性、大时滞及时变等特点,在分析常规PID控制和模糊控制不足的基础上,以溶解氧DO为控制对象,建立了一种Smith预估器+模糊PID组合控制器.该组合模型中的模糊控制部分以误差和误差变化率作为输入,通过模糊推理实现对PID的3个参数,即比例常数、积分常数和微分常数的自整定,以满足被控对象DO的不同误差和误差变化率对控制器参数的要求:采用Smith预估器实现对被控制对象的时间滞后的修正.该模型集成了模糊控制器鲁棒性高、PID静态控制,及Smith预估器可以补偿时滞的优点.通过对SBR污水处理系统的控制仿真,并与常规PID和模糊PID控制效果比较,超调量和调节时间明显降低,证实了组合控制器的优越性,从而为解决大滞后大惯性系统提供一种有效途径.     

磁悬浮系统的模糊自适应PID控制

针对磁悬浮系统开环不稳定、强烈非线性等特性,结合PID控制和模糊控制的优点,提出一种改进的模糊自适应PID控制方法(IFPID).将微分环节从模糊控制器中剥离出来,只对比例和积分参数进行模糊整定.设计时采用非线性模糊化,利用S-函数建立磁悬浮系统的非线性模型并进行仿真.仿真结果表明,IFPID控制系统的抗干扰和适应参数变化的能力都优于常规PID控制,具有较好的动态特性和稳定性.     

无刷直流电机模糊PID控制系统研究与仿真

针对传统PID控制方法在对无刷直流电动机进行控制时精度低、抗干扰能力差等缺点,提出了一种参数自适应模糊PID控制方法。首先建立了无刷直流电机的动态数学模型,并对其转速进行模糊PID控制。介绍了模糊PID控制器的设计方法,应用MATLAB实现了系统设计和仿真。最后对PID控制和模糊PID控制的仿真结果进行对比分析,结果表明:模糊PID控制方法使无刷直流电机控制系统具有更好的动、静态性能和抗干扰能力。     

溶解氧浓度的直接自适应动态神经网络控制方法

针对污水处理过程溶解氧浓度的控制问题,提出一种直接自适应动态神经网络控制方法(direct adaptive dynamic neural network control,DADNNC).构建的控制系统主要包括神经网络控制器和补偿控制器.神经网络控制器由自组织模糊神经网络实现系统状态与控制量之间的映射;提出一种基于规则无用率的结构修剪算法,并给出结构调整后网络收敛的理论证明.同时,为保证系统稳定,设计补偿控制器减小网络逼近误差,参数调整由Layapunov理论给出.国际基准仿真平台上的实验表明,与固定结构神经网络控制器、PID和模型预测控制等已有控制方法相比,DADNNC方法具有更高的控制精度和更强的适应能力.     

电加热模糊PID控制及仿真研究

提出了一种电加热温度控制方法,它采用Fuzzy-PID复合控制算法,通过对加热功率的调节进行闭环控制,实现了控制点温度的稳态控制。在MATLAB环境中以中央空调末端电加热为例,进行模糊PID控制方法仿真。结果表明该控制方法提高了温度稳定性、降低了能耗、抗扰动性好,控制精度达到±0.1℃。     

Elements of a decision support system for real-time management of dissolved oxygen in the San Joaquin River Deep Water Ship Channel

A decision support system (DSS) has been designed and will be implemented over the next three years to assist in the control and management of episodes of low dissolved oxygen (DO) in a Deep Water Ship Channel (DWSC), located near Stockton, California. The DSS integrates three information technology functions. The first part is the collection and management of data on flow, pollution loads and water quality. The second part is the simulation model which can forecast critical dissolved oxygen depletion in the DWSC and determine management actions necessary to improve dissolved oxygen concentrations. The third part is the graphical user interface, which facilitates the computer simulations and posting of the forecasted dissolved oxygen and remedial measures to a stakeholder group for implementations.     

基于PLC的矿井排水系统的模糊-PID设计

针对水泵系统具有非线型、大时滞的特点,将参数自整定模糊PID控制算法应用于水泵系统,利用模糊逻辑进行在线参数自整定的Fuzzy-PID控制.通过对PID参数进行在线自动调整,实现水泵系统自动控制.仿真结果和实际应用表明:采用参数自整定的Fuzzy PID控制,系统具有较强的鲁棒性和良好的稳定性.     

A mid-ranging control strategy for non-stationary processes and its application to dissolved oxygen control in a bioprocess

In this study a modified mid-ranging strategy is proposed where the controller for the secondary manipulated variable uses its own output as its setpoint, possibly with an offset and/or re-scaling. This modification allows the manipulated variables to increase in unison so that the mid-ranging advantage of utilizing the fast dynamics of the primary controller to regulate the process can be achieved also in non-stationary processes, while not adding complexity to the controller. The proposed control strategy has been implemented in pilot-scale (500 l) industrial bioprocesses where it is used to control the dissolved oxygen level by manipulating agitator speed and aeration rate. The controller is demonstrated to perform well in these, outperforming a reference controller which has previously been shown to give satisfactory control performance. It is also shown in similar experiments that the strategy can easily be adapted to control dissolved oxygen in bioprocesses where the feed rate is controlled using an extremum-seeking controller. The proposed strategy is generally applicable to non-stationary processes where a mid-ranging approach is suitable.