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由于用户用水的不稳定,经常导致用水高峰期水压较低;供水量低于需求量。传统的恒压供水系统存在控制精度低、能耗大及成本高等缺点。针对上述情况,本论文将PLC与变频调速技术相结合,利用数字PID控制算法构成闭环反馈控制系统,实现对水泵的在线控制。这种方法的控制稳定性好,参数调整容易。该系统取代了传统的供水方式,提高了供水质量,实现自动调节恒压供水的目的。 相似文献
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在分析永磁同步电机(PMSM)数学模型的基础上,针对传统PID整定方式存在的不足,引入了遗传算法对PMSM调速系统PID参数进行寻优。在迭代计算过程中采取最优保留策略,保证个体最终收敛于全局最优值。为了实现理想的电机转速控制效果,采用误差绝对值时间积分型目标函数,并在其中加入了超调惩罚项。仿真研究的结果表明,经过遗传算法优化后的PMSM控制系统具有超调量小、调节时间短、鲁棒性好的特点,与传统PID控制相比具有较高的动态品质和稳态精度。 相似文献
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结合大型工业应用实例,叙述了恒压供水的系统组成、控制类型的选择及工作原理。介绍了由一台变频器进行软起动和变频驱动的设计思路和方法。并对恒压供水的节能进行了分析和计算。 相似文献
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基于变频技术的恒压供水系统 总被引:2,自引:0,他引:2
结合大型工业应用实例,叙述了恒压供水的系统组成、控制类型的选择及工作原理。介绍了由一台变频器进行软起动和变频驱动的设计思路和方法。并对恒压供水的节能进行了分析和计算。 相似文献
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一种新型的采用锁相环同步切换及Fuzzy一PID控制恒压供水系统的设计方案。主要有水压闭环FuZZy一PID控制器和锁相环的设计,以及以AT89552为核心的单片机控制系统的软硬件设计。 相似文献
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粒子群优化算法PSO(ParticleSwarmOptimization)是近年来出现的一种新型演化计算方法,其算法简单易懂,优化性能良好。该文提出改进的PSO算法结合Matlab强大的矩阵计算和系统仿真功能,对文中实例的PID参数进行了优化整定。仿真显示优化结果比遗传算法好,收敛性能比遗传算法高。 相似文献
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采用模糊PID控制和神经网络PID的控制方式分别对永磁同步电机进行了恒负载实时调速分析,对比了研究两者的控制性能。通过在Matlab/Simulink环境下搭建仿真控制程序,分别采用两种控制方式构建对于永磁同步电机的闭环控制模型进行仿真,进行模糊PID控制和神经网络PID控制对永磁同步电机的闭环控制效果对比。经仿真结果表明,神经网络PID控制在抗扰动方面优于模糊PID控制,而模糊PID控制在实时性方面较为优势。 相似文献
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BP神经网络PID控制的永磁真空开关储能电容恒流充电特性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对永磁真空开关分合闸储能电容充电问题提出一种BP神经网络PID控制技术,实现分合闸储能电容的智能恒流充电,使分合闸储能电容和永磁真空开关本体性能达到了良好配合。构建了4-5-3的BP神经网络结构,建立了BP神经网络PID控制的数学模型,搭建了恒流充电控制系统的整体仿真模型并仿真了整个恒流充电过程,仿真与实验结果比较吻合。实验结果表明,采用BP神经网络PID充电控制技术可动态调整充电电流以实现分合闸储能电容恒流充电效果,有效地提高了储能电容的工作寿命与可靠性。 相似文献
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恒压供水系统PID控制器的设计及PLC实现 总被引:2,自引:0,他引:2
以生活区的恒压供水系统为例,从硬件设置及软件编程两方面介绍了西门子S7—200系列PLC在变频调速恒压供水系统中的具体应用,并详细地介绍了PID控制器地设计和PID算法的改进。 相似文献
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模糊神经网络PID在恒气体流量控制中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
气体恒流量控制系统中被控对象具有非线性、时变及不确定性等因素,传统的PID调节已无法满足控制要求,因此本文采用模糊神经网络在线实时整定PID控制器的Kp、Ki、Kd 三个参数,实现气体恒流量控制.通过仿真与其他几种算法控制性能相比较,表明该控制器具有响应快、超调量小、稳定精度高、抗干扰性强、适应性广等优点. 相似文献
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常规PID、模糊算法无法解决无刷直流电机(BLDCM)控制系统存在的强耦合、非线性等问题,在干扰作用下容易出现信号失真。针对该问题,在滑行灯伺服转向系统中,以BLDCM三闭环控制系统为研究对象,结合BP神经网络、模糊控制和PID算法,提出一种基于模糊系数修正BP神经网络的PID控制。通过Simulink建模及仿真,对比研究了该策略与常规控制算法在转矩扰动和磁通扰动状况下的动态响应特性。仿真结果显示该改进控制算法在BLDCM位置控制系统中性能优良。 相似文献
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永磁同步电动机有许多直流电机所没有的优点,而DSP的应用使得伺服控制系统无论是在结构复杂程度、成本和效率上都有很大改观。本文提出了永磁同步电动机的速度控制中较为有效的控制方法即神经网络PID和DSP在伺服系统控制中的应用。 相似文献
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本文讨论基于BP神经网络的PID控制,利用神经网络的自学习能力进行PID控制参数的在线整定、并使用Matlab软件进行了仿真研究。BP神经网络是一种前向神经元网络,具有学习速率快、振荡小、精度高的优点。仿真结果表明,神经网络PID控制器参数调整简单,具有很高的精度和很强的适应性,可以获得满意的控制效果。 相似文献
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