电加热炉控制的免疫PID应用研究

温控系统在工业现场是一个大滞后、强耦合、非线性的系统,常规PID控制器很难取得优良的控制效果。文章依据免疫系统的自适应反馈调节作用,提出了免疫PID控制器的实现方法,并将其应用到常规温度控制系统中。仿真结果表明,免疫PID控制器具有良好的控制品质,当系统发生扰动时具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

自适应交互PID在液压伺服系统中的应用

自适应交互算法实现简单,能够在未知系统模型的前提下完成控制参数梯度递减,使系统控制性能趋向优化。将自适应交互算法引入到传统的PID控制器中,构成一种自适应交互PID控制器,将该控制器应用到宝钢2050粗轧液压立辊压下系统中,结果表明在外界扰动和系统工况发生变化时,该控制器能够自适应调节控制器参数,使控制系统取得满意的控制效果。     

免疫PID在温控系统中的应用研究

借鉴生物免疫系统的反馈调节作用,提出了免疫PID控制策略,并将其应用到工业水箱的温度控制系统中.经仿真研究表明,免疫PID控制器比传统的PID控制器拥有更快的响应速度及更优秀的控制品质,同时当系统发生扰动时也具有较强的鲁棒性和自适应能力.     

基于DSP的异步电机自适应模糊PID控制的设计

为了提高对交流异步电机的矢量控制能力。采用新型DSP芯片TMS320F2812并将一种具有白适应调整能力的模糊PID控制器应用于其中。该控制器将模糊控制原理与常规的PID控制算法相结合。通过模糊规则参数修正算法实现了对PID参数的在线调整,使系统具有自适应能力,从而改善了传统PID控制器在电机参数改变时鲁棒性较差、抗干扰能力差等不足[8]。实验结果表明,该自适应模糊PID控制器较常规PID控制器具有更好的控制效果。     

基于神经网络PID的轧机AGC力控制

以PID控制器为基础,辅助以神经网络的自学习、自适应能力,将神经网络和PID控制融合为一体,设计出一种神经网络PID控制器,应用于具有高度非线性、时变性的板带轧机AGC力控制系统,仿真结果表明,能有效改善系统的动态品质,并具有良好的适应能力.     

单神经元PID控制在柴油机调速系统中的应用研究

单神经元与PID控制器结合,构成具有自适应和自学习能力的单神经元PID控制器,改善控制器的控制精准度,并将该控制算法应用在具有多层次复杂性高的柴油机调速系统中,并仿真验证控制效果.     

神经网络在气动机械手控制器中的应用

气动机械手控制系统是一个非线性系统,采用常规的PID控制方法难以获得较好的控制效果.将具有自学习和自适应能力的单神经元模型与常规的PID控制算法相结合,设计了单神经元自适应PID控制器,并将其应用于机械手气动压力伺服系统中,控制器采用DSP实现.运行结果表明,该控制器能够适应被控对象在较大范围内的变化,具有较强的鲁棒性,其控制品质优于常规PID控制器.     

模糊控制在可逆式四辊轧机液压AGC系统中的应用

为了进一步提高四辊轧机液压AGC系统的厚度控制精度,将传统的PID控制与模糊控制相结合,设计了一种参数自调节的模糊自适应PID控制器。该控制器通过分析偏差和偏差变化率,利用模糊逻辑实现PID参数在线自动调节。经MATLAB仿真表明,其控制效果优于传统的PID控制,具有良好的动、静态特性及较强鲁棒性。     

基于神经网络自适应的吸收塔浆液PH值控制

为提高吸收塔浆液PH值控制系统的自适应能力以抵抗系统非线性及干扰的影响,提出了基于小脑神经网络的自适应PID控制器。推导了小脑神经网络自适应控制器,考虑到高阶微分对噪声的敏感性,控制器中只保留比例、积分和微分项,该鲁棒控制器兼有PID控制性能。为了验证鲁棒自适应PID控制器的性能,与常规PID和模糊自适应PID控制器作阶跃响应和抗干扰性能进行了对比,结果表明了鲁棒自适应PID控制器的优越性。     

基于自适应模糊PID控制的恒压供气系统

设计了一套基于步进电机的恒压供气系统,并将一种模糊自适应PID控制器应用于其中.该控制器将模糊控制原理与常规的PID控制算法相结合,实现了对PID参数的在线调整,并通过控制步进电机调节气流截面积,进而实现对气体的恒压控制.实验结果表明, 该模糊自适应PID控制器较常规PID控制器具有更好的控制效果.     

贴面压机保压系统模糊自适应PID控制与仿真研究

基于短周期贴面压机液压伺服系统动力单元的保压压力控制,分析建立了由液压缸驱动的动力单元数学模型,以该模型为控制对象,设计了模糊自适应PID控制器,并对控制系统进行了仿真研究。结果表明,所设计的模糊自适应PID较常规PID调整时间短,稳态性能好,降低了控制器的输出能耗。将模糊自适应PID控制方法应用于短周期贴面压机保压控制,是可行有效的。     

液压阻尼器试验台控制系统的特性分析

分析了以液压阻尼器为负载的电液力控制系统的性能.通过建立线性化模型,分析系统的性能并在频域调整PID控制器的参数,对系统进行校正.通过仿真可以看出,经校正后的系统的特性明显得到改善.     

单元机组模糊免疫自适应PID控制器的设计

针对火电单元机组的多变量、时变和非线性特性,应用免疫反馈系统的原理和模糊控制理论设计了一个模糊免疫自适应PID控制器。对控制器中的比例系数kp采用免疫控制器调节,用模糊规则分别对ki,kd进行在线整定。结果表明,模糊免疫自适应PID控制器具有响应速度快、鲁棒性强等优点。     

迭代学习PID控制器在液压系统中的应用

针对快速锻造液压机工作过程的重复性和液压系统节流产生热量的特点 ,在传统的PID控制器的基础上 ,利用重复性的特点和计算机的记忆储存特性 ,将每一次打击所得到的系统误差应用于下一次的控制过程中 ,构成迭代学习PID控制器。该控制器具有设计简单、重复精度高的特点 ,仿真结果和实际应用表明 ,能够满足快速锻造液压机控制的要求     

Design of a new PID controller using predictive functional control optimization for chamber pressure in a coke furnace

An improved proportional-integral-derivative (PID) controller based on predictive functional control (PFC) is proposed and tested on the chamber pressure in an industrial coke furnace. The proposed design is motivated by the fact that PID controllers for industrial processes with time delay may not achieve the desired control performance because of the unavoidable model/plant mismatches, while model predictive control (MPC) is suitable for such situations. In this paper, PID control and PFC algorithm are combined to form a new PID controller that has the basic characteristic of PFC algorithm and at the same time, the simple structure of traditional PID controller. The proposed controller was tested in terms of set-point tracking and disturbance rejection, where the obtained results showed that the proposed controller had the better ensemble performance compared with traditional PID controllers.     

液压机械手电液比例系统模糊PID控制研究

针对液压机械手的电液比例系统存在较大程度的系统参数变化和负载干扰等特点,一般控制方法难以全部满足性能要求。常规PID控制方法虽然算法简单、可靠性好、鲁棒性高,但由于参数整定繁杂,往往造成参数整定不良、性能欠佳、适用性能差。为了改善这些缺陷,将模糊控制理论与PID控制理论相结合,设计了模糊PID控制器,实现了对PID参数的在线整定。利用MATLAB/Simulink进行仿真,比较常规PID控制与模糊PID控制下电液比例系统的控制效果,发现模糊PID控制器较好地克服了系统的非线性和负载干扰的影响,提高了系统的稳定性和动态性能。     

快速刀具伺服分数阶PID控制仿真的研究

利用分数阶PID控制,提出了一种新的快速刀具伺服(FTS)跟踪控制方法,以改善FTS的控制性能。根据差分进化算法,讨论了分数阶PID控制器的参数整定;通过数值仿真,考察了该方法的可行性和有效性。针对FTS的轨迹跟踪,根据响应时间、跟踪精度等指标,详细比较了分数阶PID控制与传统PID控制的性能。仿真结果表明,分数阶PID控制器的阶跃响应时间约为5×10-7s,是PID控制响应时间的42%,对频率为1 kHz,幅值为1μm的正弦信号的跟踪误差约为6 nm,是PID跟踪误差的50%,验证了基于分数阶PID控制器实现FTS轨迹跟踪控制的可行性和优越性。     

New tuning method for PID controller

In this paper, a tuning method for proportional-integral-derivative (PID) controller and the performance assessment formulas for this method are proposed. This tuning method is based on a genetic algorithm based PID controller design method. For deriving the tuning formula, the genetic algorithm based design method is applied to design PID controllers for a variety of processes. The relationship between the controller parameters and the parameters that characterize the process dynamics are determined and the tuning formula is then derived. Using simulation studies, the rules for assessing the performance of a PID controller tuned by the proposed method are also given. This makes it possible to incorporate the capability to determine if the PID controller is well tuned or not into an autotuner. An autotuner based on this new tuning method and the corresponding performance assessment rules is also established. Simulations and real-time experimental results are given to demonstrate the effectiveness and usefulness of these formulas.