IEPO预测PID算法在半导体激光器温度控制上的应用

半导体激光器温度控制系统是一个具有大惯性、时滞性的系统。针对传统PID算法控制存在超调量大、响应速度慢、调节过程长等问题,引入改进的鹰栖息优化算法（IEPO）和动态矩阵预测控制算法（DMC）进行控制优化。首先对鹰栖息优化算法进行改进,增强其寻优能力来获得控制性能较好的PID参数;然后利用DMC算法优化PID控制输入量来使整个系统的输出逼近期望值。仿真结果表明,IEPO预测PID算法具有超调小、动态响应速度快、抗扰动能力强的特点,调节精度更高,控制效果更好,具有一定的实用性。     

多变量动态矩阵控制算法研究

研究精馏塔的优化控制问题,由于PID控制精度差,多变量解耦控制理想完全解耦难以实现,预测控制存在模型失配,参数与工程指标联系不紧密的缺点,提出基于PID的多变量动态矩阵控制(DMC)策略.通过在DMC性能指标中引入预测输出误差项,利用PID指标改变传统DMC优化过程.上述算法兼具预测控制的解耦特性与PID控制参数工程意义明确的特点,加快了Shell原油精馏塔响应速度,消除了产品干点在设定值附近振荡,减少一个产品干点改变致使另一产品干点波动的现象.同时改进算法与传统预测控制器结构类似,便于广大工程人员设计实现.     

一种改进型动态矩阵控制在水箱液位系统中的应用

针对三容水箱液位控制的多变量、强耦合、非线性、难以建立精确数学模型等特点,提出了在一种在状态空间方程形式下的多变量动态矩阵控制(dynamic matrix control,DMC)和分数阶PID (FOPID)控制相结合的新型模型预测控算法(MFOPID-DMC),以改善控制品质;用李雅普诺夫第二方法证明该算法的稳定性;将该算法应用在三容水箱液位控制系统,并与FOPID和DMC控制效果进行对比;仿真结果表明,该算法克服了FOPID超调大和DMC动态响应慢的不足,是一种鲁棒性较强、控制精度高的控制策略,较好地解决了三容水箱液位控制系统的耦合性、难以建立数学模型等问题.     

一种基于DMC的新型预测PID控制器及其整定(英文)

本文提出一种基于动态矩阵控制(DMC)算法预测特性的新型PID控制方法.在考虑将来的输出期望偏差罚函数最小的前提下,由DMC计算出控制变量的值.继而构造基于DMC的预估器用以预测将来时刻的系统输出.根据将来时刻的多步预测偏差,PID控制器产生当前时刻的实际控制增量.文中也给出了基于DMC的预估器及PID控制器的参数整定方法.仿真结果表明,与常规的PID控制和DMC控制相比,所提方法具有良好的控制性能,扰动抑制尤其优良.     

一种改进的多变量动态矩阵控制算法及应用

为克服重油催化裂化分馏塔控制中存在的满足镇定设计的同时,难以优化系统性能的不足。以PID和DMC(Dynamic Matrix Control)为基础,提出一种新型多变量PIDDMC算法。该算法兼具PID结构简单、参数方便调节,和DMC滚动优化、鲁棒性强的特点。利用Lyapunov稳定性理论证明了该算法可保证系统闭环稳定。以Shell公司重油催化裂化分馏塔为控制对象,仿真验证了该算法克服了PID超调量大,过程输出耦合严重,及DMC绝对误差积分值大的缺点。在模型匹配及模型失配情况下,都具有静态误差小、超调小、调节时间短和鲁棒性强等优点,对多变量过程具有良好的控制效果。     

动态矩阵控制算法的仿真研究及PLC应用

针对具有大迟延、大惯性、时变和非线性等特性的主汽温系统,传统PID已无法满足工业生产的需要。采用动态矩阵控制(DMC)算法,对主蒸汽温度系统进行控制仿真,并利用西门子S7-300 PLC的S7-SCL语言,将DMC算法封装成可供用户调用的功能块,完成了DMC算法的PLC实现。为了增强主蒸汽温度控制系统的抗干扰性,将DMC算法与PID控制策略相结合,设计了DMC-PID串级控制结构,以充分发挥DMC对大延迟对象适应能力强和PID抗干扰能力强的优点。针对主汽温系统时变和非线性的特性,在DMC算法中添加了模型切换策略,完成了对主汽温系统多模型控制的仿真,实现了不同模型之间平滑切换。引入性能指标,通过粒子群算法对DMC控制参数进行优化,结合国电智深EDPF-NT DCS系统,对荥阳电厂主汽温系统进行控制试验。试验结果表明,DMC算法在主汽温控制系统中具有着良好的控制效果,提高了系统动静态性能指标。     

PID-DMC算法及其在液位控制系统中的应用

提出了一种新的带PID校正环节的DMC算法，论述了其原理并将其应用于实际液位控制系统，实现了系统在模型失配明显的情况下对二阶液位对象的有效控制。由于控制阀的非线性特性使得本实验中的液位对象具有时滞弱非线性特性，常规DMC算法控制存在明显的模型失配问题并影响了系统的控制性能。为此在常规DMC算法中引入PID环节，从而得到了一种新的PID—DMC算法。实验结果表明该算法能有效改善系统在模型失配情况下的控制性能，且算法简单易行，在线计算量小。     

火电厂过热汽温的优化控制算法研究

由于火电厂过热蒸汽温度控制具有大延迟、大惯性、非线性、强时变性的特性,传统PID控制算法难以实现良好的控制效果。为了优化火电厂过热汽温控制,提出了一种基于DMC的改进串级PID控制算法。该算法采用DMC改进主控制器输入参数,预测未来输出值,通过预测值与实际值的差值实现输入参数的校正。仿真结果分析表明,该算法与传统PID控制算法相比降低了过热蒸汽温度的超调量,缩短了汽温控制的过渡过程时间,提高了控制系统的抗扰动能力,使控制系统的动态性能和静态性能有了极大改善。     

多变量网络化DMC算法的鲁棒稳定性研究

在工业控制系统优化算法的研究中,引入网络化控制系统,针对多输入多输出动态矩阵控制(DMC)算法的鲁棒稳定性问题,首先根据有限脉冲响应(FIR)模型导出了网络控制系统通信信道上存在随机网络诱导时延的网络化DMC算法;其次,在考虑预测模型与系统实际模型之间存在模型失配情况下,利用线性矩阵不等式方法(LMI)分析该网络化DMC算法的鲁棒稳定性问题,进而建立了网络化DMC算法的鲁棒稳定性的充分条件。数值仿真验证表明解决工业控制系统性能优化的有效性。     

基于DMC—PID串级控制的再热汽温控制系统的仿真研究

预测控制是近年来在工业过程控制中得到广泛重视和应用的一类新型计算机控制算法。它有良好的动态响应、跟踪性能和鲁棒性,但抗干扰性不够理想。针对火电厂再热器出口温度的大惯性、大延迟的特点,提出将动态矩阵控制算法和串级控制相结合,它既克服了单纯PID鲁棒性差的缺点又克服了单纯DMC由于单层结构而带来的抗内扰能力差的问题,充分发挥了PID抗干扰性和DMC对惯性、延迟适应能力强的优点。仿真结果表明,这种方案对控制系统具有较强的鲁棒性及良好的调节性能,提高了系统的动静态性能指标,DMC—PID串级控制系统总体性能上优于PID—PID串级控制系统。     

双容水箱液位DMC-PID串级控制仿真研究

双容水箱作为工业过程控制中常见的被控对象,其液位控制具有大惯性滞后、系统参数时变的特点,且经常受到来自外界水压频繁波动的干扰,常规算法很难对其进行控制.对此,采用动态矩阵控制( DMC)与PID控制相结合的DMC-PID控制方案,使被控系统具有良好的动态调节品质和很强的鲁棒性.Matlab仿真结果表明,该串级控制系统取得了较为理想的控制效果,满足控制要求,具有较好的实用价值.     

薄壁零件压力铸造控制方法研究及鲁棒性分析

在复杂薄壁零件压力铸造控制系统的研究中,针对复杂薄壁零件压力铸造系统仿真模型,研究了压力铸造过程中压力控制算法。分别采用PID、动态矩阵控制(DMC)、PID+DMC三种控制算法,仿真结果表明三种控制算法对压力铸造系统都有一定的控制效果;其中,PID+DMC控制算法的动态特性最佳,并且对压力铸造系统中可能出现的模型失配问题也有很好的控制效果,具有较强的鲁棒性。     

基于ISSA-Fuzzy-PID算法的无刷直流电机调速控制系统

为了使无刷直流电机(BLDCM)从复杂多变的非线性关系中找出最佳PID参数,提出了一种基于改进麻雀算法(ISSA)优化模糊(fuzzy)控制的调速系统。根据BLDCM工作原理及控制方法在MATLAB平台上搭建仿真模型并加入反向学习策略初始化麻雀种群,形成非线性时变控制系统,并将该优化系统与传统PID以及模糊PID(fuzzy-PID)控制系统进行对比分析。仿真结果表明,基于ISSA-Fuzzy-PID的调速控制系统有较快的动态响应,有效增强了BLDCM转速控制的精度和鲁棒性。     

基于模型预测控制在温度控制中的应用

本文应用预测控制中的动态矩阵控制(DMC),建立了裂解塔预测控制模型,得出热载体加热系统DMC算法.并通过仿真,验证了其DMC控制的有效性,使得控制系统满足响应快,鲁棒性好的要求,并对DMC控制中的P、M参数进行整定.     

煤矿局部通风机转速控制算法研究

煤矿局部通风机系统目前主要采用常规PID控制算法进行变频调速,但PID控制参数的调整主要依赖人工经验,调节时间长、实时性差,且容易发生控制量超调和振荡输出。针对上述问题,提出了一种粒子群(PSO)优化PID控制算法,并将其应用到煤矿局部通风机转速控制中,即在基于常规PID控制算法的煤矿局部通风机转速控制系统中添加PSO算法,实现PID控制参数优化。常规PID控制部分直接按照Z-N整定法得出的最优参数设置运行;PSO优化PID控制部分通过S函数算法程序随机产生一组三维粒子,通过调用函数assignin将三维粒子的值赋给转速控制系统仿真模型中的Kp,Ki,Kd三个参数,以控制系统误差指标ITAE作为适应度函数进行迭代寻优,实现了PSO寻优与PID参数整定优化的统一。仿真实验结果表明,相比于常规PID控制,经过PSO算法优化后,局部通风机转速控制输出性能改善明显,尤其是超调量和调节时间指标,超调量仅为常规PID控制算法的20%。     

基于改进PSO和BP混合优化算法的炉温控制系统研究

针对工业生产中电阻炉温度控制系统所存在的大惯性、大滞后等问题,提出一种应用于电阻炉炉温的基于改进粒子群(PSO,particle swarm optimization)算法的模糊RBF-PID控制策略.在该控制系统中,采用引入惯性权重因子和遗传变异算子的改进粒子群算法对模糊RBF(径向基函数)隶属度函数的初始值进行优化,再用BP(误差反向传播)算法进行细调,并结合模糊推理和RBF学习能力在线调整PID控制参数,从而达到最优的PID控制效果.仿真结果表明,该算法跟踪快、超调小、不易陷入局部极小值,同时鲁棒性和抗干扰性优于传统PID控制.     

SISO动态矩阵控制的鲁棒稳定性条件

定量分析了单输入单输出(SISO)动态矩阵控制系统的鲁棒稳定条件,采用脉冲响 应模型簇来描述被控过程的不确定性,并讨论了基于脉冲响应模型(FIR)的动态矩阵控制 (DMC)算法;在此基础上,推导了DMC闭环系统的鲁棒稳定条件.     

基于遗传算法优化的模糊PID控制在粮食干燥中的应用

针对传统控制算法在粮食干燥机的控制系统中控制效果不理想的问题,本论文提出了一种遗传优化的模糊PID控制算法,实现了粮食干燥机的自动控制。该算法结合了模糊控制和PID控制的优点,并且利用遗传算法的全局优化能力和并行能力优化模糊PID控制器的量化因子及其PID参数的修正系数,实现了最优控制。以控制系统的动态性能指标与稳态性能指标作为综合评价指标,建立了包含控制系统的调节时间、超调量和稳态误差三项指标的目标函数,基于该目标函数,利用遗传算法进行了模糊PID控制器的参数优化,改进了常规PID控制、常规模糊PID控制器的控制效果。最后,在MATLAB中,进行了控制性能的仿真与比较,仿真结果表明:粮食干燥机采用基于遗传算法优化的模糊PID控制后,其控制性能优于无优化的模糊PID控制以及常规的PID控制。该算法可为粮食干燥的实际控制策略提供有效的参考。     

基于改进分形预测的板厚优化控制

针对热连轧机监控厚度自动控制(automatic gauge control,AGC)系统存在时滞、参数失配问题导致出口板厚控制精度低和超调震荡问题,首先,提出基于综合小波互相关度的时滞评估方法来确定滞后步长;然后,引入分形外推插值算法给出了考虑时滞的预测模型,并利用混沌优化算法确定分形外推插值算法中的垂直尺度因子;最后,利用阶梯式动态矩阵控制(dynamic matrix control,DMC)优化PID控制器参数,使得PID控制器参数能够根据不同工况变化自适应调整.仿真结果表明,与传统监控AGC,Smith–AGC和IFEIP–AGC(改进分形外推插值预测,IFEIP)相比,本文方法有效地缓解了由时滞引起的出口板厚控制超调和震荡现象,并且在有外部干扰及系统时滞参数失配情况下,具有较好的动静态特性.     

飞行器偏角和倾斜角控制优化算法的仿真分析

无人驾驶的飞行器在偏角和倾斜角控制过程中,角度控制的滞后性问题一直无法解决,高速飞行使得飞行器角度控制再入过程中的动压、过载、热流等物理约束过程复杂化,利用传统的PID飞行参数控制方法对飞行器进行控制,为了保证精度,仅仅通过改变航向角的方式来进行转弯偏角和倾斜角控制,导致转弯半径很大,无法保障控制精度.提出利用改进PID神经网络算法的飞行器偏角和倾斜角控制优化模型.根据飞行器控制系统及动力学原理获取飞行过程的动力方程,构建飞行器角度控制数学模型,根据改进后的PID神经网络算法进行最优角度值求解,降低控制系统的跟踪误差、保证算法的收敛性,实现飞行器角度控制模型的优化.实验结果表明,利用改进算法进行飞行器控制模型的优化,能够保证飞行器飞行过程的航偏角和倾斜角控制精度.