汽包水位粒子群-PID优化控制

对循环流化床锅炉汽包水位控制系统,采用串级三冲量PID控制,应用粒子群优化算法对PID控制器进行参数整定,并获得了最优参数。仿真结果表明,与传统整定方法相比,这种参数整定方案使汽包水位控制系统具有更好的控制品质,提高了系统的静动态特性。     

基于PSO算法的余热锅炉水位PID参数优化

通过采用粒子群优化(PSO)算法对余热锅炉水位控制中的PID参数进行优化,分析了传统三冲量锅筒水位控制方案的不足,提高了整个系统的鲁棒性。其应用使水位得到了良好的控制,且提高了经济运行效益,同时也说明了粒子群算法寻优简单,能够使控制系统获得较好的动态特性和很强的鲁棒性,易于并行化。仿真结果表明,该算法是一种效率很高的寻优方法,是PID参数优化的理想方法。     

锅炉汽包水位模糊控制系统的仿真与设计

锅炉汽包水位是一种非线性、时变大、强耦合的多变量系统。在建立了锅炉汽包水位为调节对象的数学模型基础上,应用MATLAB simulink软件对汽包水位控制系统进行验证和仿真,给出了传统PID控制和模糊PID控制的比较结果,同时采用PLC进行模糊控制,明显地改善了汽包水位控制系统的静、动态特性,从而实现了对锅炉汽包水位的最佳实时控制。     

带压缩因子的粒子群算法在汽包压力控制系统中的应用

针对基本粒子群算法的原理,阐述了一种改进算法(带压缩因子的粒子群算法),简述了PID控制器的工作原理、粒子群参数优化方法的实现,并举例说明此改进算法在某汽包压力控制系统中的应用,利用matlab进行仿真优化,证明此改进算法优化的性能优于基本的粒子群优化算法,有很好的工程应用前景。     

锅炉汽包水位控制系统的研究

锅炉汽包水位是一种非线性、时变大、强耦合的多变量系统。在建直了锅炉汽包水位调节对象的数学模型的基础上，利用模糊控制理论设计锅炉水位控制系统，运用模糊控制与PID控制分别对汽包水位进行控制。介绍了控制器的设计和仿真分析，并应用MATLAB软件对汽包水位控制系统进行验证和仿真，给出了模糊控制方法与传统方法的比较结果，表明了模糊控制明显地改善了汽包水位控制系统的静、动态特性，从而实现了对锅炉汽包水位的最件实时控制。     

基于灰狼优化算法的自抗扰控制在汽包水位中的应用

针对余热锅炉汽包水位控制系统具有非线性、大滞后、强干扰、大惯性等特点,采用自抗扰（ADRC）控制器来改善其控制效果,提高汽包水位控制系统的控制精度及鲁棒性。针对控制器参数过多,引入灰狼算法（GWO）对控制器参数进行整定。利用SIMULINK构建汽包水位控制系统,用灰狼算法调节ADRC-PI控制器与PID-PI控制器参数,对比不同控制器对汽包水位控制的效果。结果表明：GWO-ADRC-PI控制效果具有超调量小、鲁棒性强和抗干扰能力强等优点。     

工业锅炉汽包水位先进PID控制研究

锅炉是工业生产中重要的动力设备,在实际运行过程中,基于安全性、稳定性及经济性等方面的考虑,汽包水位须维持在某一期望值附近.以MATLAB为仿真平台,构建汽包水位三冲量控制系统,分别采用常规PID控制器、模糊自适应PID控制器和基于遗传算法的PID控制器.常规PID控制器参数是由人工整定且固定不变的,其控制效果存在进一步提高的空间.模糊自适应PID控制算法能在线整定、优化PID参数,遗传算法能根据模型自动寻找最优PID参数,汽包水位控制系统中常用的先进控制算法.通过比较仿真结果.发现使用先进PID控制算法能有效地加快响应速度、减小超调量、减少调节时间、提高克服扰动的能力.     

130t全燃气锅炉群过程控制系统

通过对锅炉群控制数据传输特点的分析,采用了光纤自愈工业以太网的网络结构。汽包水位、蒸气温度、炉膛负压的控制采用模拟调节方式,其中汽包水位则选择了模糊PID调节。锅炉电气设备和炉膛保护采用了顺序控制策略。运行实践表明,这样设置的控制系统实现了锅炉群控制的准确、安全和平稳。     

先进PID在锅炉汽包水位控制中的应用研究

锅炉是化工、炼油、发电等工业生产过程中不可或缺的重要动力设备。针对锅炉汽包水位的反向特性,采用一种预测PID控制方法并应用于锅炉汽包水位的三冲量控制系统,即内环采用PID控制快速消除控制通道的给水扰动,外环采用预测PI控制用以克服蒸汽流量变化产生的扰动。仿真结果表明了所获得的理想控制效果以及控制系统的鲁棒性。     

中央空调房间温度智能PID控制的仿真研究

中央空调房间温度控制系统是一个复杂系统,针对一次性整定得到的PID参数难以保证系统控制始终处于优化状态和良好的品质特性,提出了参数自整定方法,通过实时改变PID参数从而保证控制系统的优良品质。结合粒子群优化算法和模糊控制以及传统PID控制各自的优势,设计了一种新的自适应模糊PID控制器。鉴于PID控制器的性能完全依赖于其参数的整定和优化,采用粒子群算法离线优化PID参数,并利用模糊控制在线调整PID参数,以取得良好的控制效果。利用Matlab软件进行了数字仿真。仿真结果表明,方法调节精度较高,调节迅速,超调小,具有一定的可行性。     

永磁同步电机PID参数优化研究

研究永磁同步电机优化控制问题,永磁同步电机具有强耦合和强非线性特性的特点,应用环境一般较为复杂且常常存在各种干扰使电机系统稳定性差,针对传统PID控制方式很难满足电机系统要求,控制效果差,超调大。为提高控制精度,提出一种改进的PID控制方法。将PID控制器的参数作为粒子群中的粒子,系统控制精度作为粒子的寻优目标,通过粒子搜索找到最优PID控制参数,从而对电机进行精确的控制。仿真结果表明,粒子群算法的PID控制器提高了永磁同步电机系统控制精度,为永磁同步电机优化设计提供了科学依据。     

钢包炉配料PSO-BP-PID 控制研究

针对钢包精炼炉( Ladle Ｒefining Furnace) 又称LF 炉,配料加料过程的惯性、时滞、非线性等控制特性,设计了一种基于微粒群优化算法( Particle Swarm Optimization,PSO) 、误差反向传播( Back Propagation,BP) 神经网络以及比例－ 积分－ 微分( PID) 的复合控制算法PSO-BP-PID,并将该复合算法应用于150 t 钢包精炼炉配料称重控制系统中,实现配料称重过程的智能控制。PSO-BP-PID 算法利用微粒群优化算法的全局寻优特性,优化BP 神经网络的初始权值以提高神经网络的收敛性; 采用经微粒群算法优化后的BP 神经网络在线实时调整PID参数。通过基于PSO 和BP 网络的PID 控制器实时控制钢包精炼沪的配料过程。仿真实验和运行实验结果表明,PSO-BP-PID 算法的控制效果优于单一PID 算法的控制效果。采用PSO-BPPID算法的钢包炉配料系统后,明显提高了配料精度,有效地解决了配料称重过程中速度与精度的矛盾。     

Water Level Deviation Analysis of Levels Between Two Sides of the Boiler Drum

It is always quite difficult to accurately measure boiler drum water level in power plant. Though the effect of false measurement of water level can be reduced with some devices, the effect of deviation of boiler drum water level to the monitoring and alarm system, even to the control of drum water level, and so on, cannot be surmounted. Because of these reasons, the accurate water level alarm signal cannot be provided and the water level control measures cannot be applied. In order to solve this problem, a water level deviation analysis method is presented for analyzing boiler drum water level. Based on the analysis of boiler drum water level related running parameters, the relational model of water level deviation under different working conditions and its parameters is constructed. By analyzing this model, the specific impacts of the main factors can be fixed. Thus the drum water level deviation can be reduced by adjusting running parameters without changing unit load. And then the measurement of drum water level can be more accurate only if power plants have accurate measuring devices. Therefore, the boiler drum water level can be more accurately monitored and controlled. So, this innovation is important in ensuring the safe running of power plant.     

基于STM32燃气热水锅炉液位控制系统设计与实现

针对燃气热水锅炉汽包液位采集与虚假水位的控制问题,设计了基于STM32F103-VET6的燃气热水锅炉液位控制系统。该系统以STM32F103-VET6芯片为核心,由采集、控制、显示报警等电路组成,实现了汽包液位信号的采集、锅炉水泵启停控制,同时将锅炉汽包液位的状态通过触摸屏显示。在汽包液位控制中采用了三冲量串级控制方法,分别将模糊PID和PID控制算法运用到控制器,有效防止虚假水位的产生。     

锅炉汽包水位模糊PID控制

汽包水位是锅炉安全、稳定运行的重要指标,汽包水位的控制大多采用传统PID控制方式,由于其固有的缺点,往往难以获得理想的控制效果.将模糊控制策略引入到PID控制系统中,实现了PID参数的自适应调整,取得了较好的控制品质.     

基于改进粒子群优化算法的预测控制

在实际工业过程中预测控制算法应用广泛,但是对于多变量预测控制算法其参数较多,且各个参数之间相互耦合,故整定其参数比较复杂,鉴于此提出一种基于改进粒子群算法的预测控制参数优化算法。该算法的基本思想是将生物寄生行为机制引入到粒子群优化算法中,形成双种群粒子群优化算法,使用该改进粒子群算法对多变量预测控制算法的参数进行离线优化,从而确定预测控制算法参数的最优取值。最后,将本文算法用于冷热水系统液位和温度的控制,并通过仿真将该算法与标准粒子群优化算法相比较,仿真结果表明使用该算法对多变量预测控制的参数进行优化整定时,系统的阶跃响应具有抗干扰性能好、超调量小、调节时间短等优点。     

基于改进粒子群优化的胶粘剂生产过程温度控制

针对大惯性、纯迟延、非线性、时变的胶粘剂生产过程,提出一种改进粒子群优化的PID控制算法。该算法针对常规PID设计方法存在的缺点,提出了一种可兼顾多项性能指标的PID控制器参数整定的改进粒子群优化方法。该方法将遗传算法中的变异思想引入到标准的粒子群优化算法中,避免了算法陷入局部极值点,以寻优PID控制器参数。将该方法应用于胶粘剂生产过程,较好地实现了反应釜温度的跟踪控制。仿真结果和实际情况表明所提出算法的有效性和优越性。