基于限幅模糊PID算法的果酒温度控制系统

针对果酒发酵温度控制系统的大惯性和纯滞后等特点,在传统模糊PID温度控制系统中引入反正切函数和Smith预估温度补偿器,以实现对果酒温度的精准控制.通过使用反正切函数作为量化因子以对误差和误差变化率进行限幅、模糊算法对PID控制器参数实现自整定和Smith预估实现补偿非线性延时,以减少系统的超调量、稳态误差和调节时间....     

Smith模糊PID匀速升温控制策略研究

针对电加热炉匀速升温过程模型建立困难、调节过程滞后等问题,提出了一种基于炉体散热补偿的Smith模糊PID控制算法。通过炉体散热补偿建立针对被控量升温速率的一阶线性纯滞后模型;采用Smith预估器消除纯滞后特性带来的影响,提高系统的稳定性,加快调节过程;引入模糊PID控制,克服Smith预估补偿环节鲁棒性差的弱点,实现参数的自适应调整,并提高了稳态精度,实现了高精度的匀速升温控制。试验结果表明,该控制策略的控制偏差低于5%,明显优于常规PID控制。     

基于RBF神经网络与Smith预估补偿的智能PID控制

针对工业控制中普遍存在的大滞后现象,提出了一种将RBF神经网络算法和Smith预估补偿算法与传统的PID控制器相结合的智能RBF-Smith-PID控制策略。该方法利用RBF神经网络的在线学习、控制参数自整定能力,和Smith预估补偿对纯滞后系统的良好控制,有效地克服了常规PID控制的缺陷,提高了系统的鲁棒性和自适应性,对纯滞后系统起到了良好的控制。     

基于模糊PID-Smith 控制策略的变频恒压供水系统的设计

针对恒压供水系统普遍存在的惯性大、非线性、随机性及纯滞后性的特点,设计了一种基于模糊PID-Smith控制策略的变频恒压供水系统.硬件部分介绍了系统的结构及组成,软件设计部分首先构建系统数学模型,研究了PID模糊控制与Smith预估控制理论.最终把PID模糊控制器与Smith预估器结合起来用于对系统的控制,并用Matlab将各种控制算法进行了仿真.结果表明:模糊PID-Smith控制器能够使系统的动态、稳态性能最优化,在时滞过程的控制系统中具有一定的应用前景.     

基于Smith预估补偿的地下水位模型参考自适应控制器的设计

针对地下水位控制的纯滞后性和特殊性,本文给出了一种将模型参考自适应控制与Smith-Fuzzy控制器相结合的控制策略,通过对模糊PID参数和Smith预估器滤波时间常数的在线整定与仿真,获得了比普通模糊PID控制和Smith预估器控制更好的控制效果与性能。     

基于模糊Smith方法的温控系统仿真研究

在过程控制中,经常会碰到纯滞后、时变、非线性的复杂系统,传统的模糊控制和PID控制方法解决上述问题效果不佳。为了解决控制系统中超调量大和调节时间长等问题,针对热疗温度控制对象的纯滞后特性,在Smith预估器和传统PID控制的基础上,结合模糊PID控制与模糊自适应Smith预估控制,提出模糊Smith智能控制方法。方法通过对模型的纯滞后进行补偿,来减小纯滞后系统的超调和增强系统的稳定性。通过建立热疗数学模型并进行仿真研究,结果表明无论在参数不变还是参数改变的情况下,方法在超调量和凋节时间等方面都有很大提高,极大地改善了控制性能,提高了温度控制系统的鲁棒性和抗干扰性。     

改进Smith控制与RBF单神经元PID的换热器控制系统

为了高效控制工质出口温度,维持换热器稳定运行,针对Smith预估控制算法及径向基函数(RBF)神经网络辨识单神经元比例-积分-微分(PID)控制算法特点,提出了Smith控制算法和RBF神经网络辨识单神经元PID相结合的控制策略,对Smith控制算法在结构上进行了改进,以提高RBF神经网络辨识单神经元PID控制的抗干扰能力,减少Smith控制算法对模型的依赖程度.仿真分析表明:应用于换热器工质出口温度控制系统,改进算法控制性能显著优于其它控制方法,抗干扰能力得到了大幅提高.     

微波加热钛精矿试验建模及温度控制器设计

微波加热物料是一个复杂的过程。在加热的过程中,物料温度会受到介质物理参量的温变等因素的影响。通过开展微波加热钛精矿试验,获取试验数据,并得到飞升曲线;结合Cohn Coon公式和温控对象的特点,建立微波加热钛精矿的对象模型。在此模型的基础上,分别采用经典PID和Smith预估两种控制策略,对微波加热过程中的温度进行控制;利用Matlab环境下的Simulink工具,对两种控制过程进行仿真分析研究,并对其结果进行比较分析。分析结果表明,经典PID策略有明显局限。它对具有大时滞、非线性、时变性,以及不确定性等复杂性特征的系统(微波加热等)的控制效果不理想。而采用具有鲁棒性的Smith预估策略,能够极大程度地减小微波加热过程中的超调量,使控制性能得到提升。     

一种基于单神经元Smith预测控制的中央空调系统优化控制方法研究

对于中央空调系统,Smith预估器可以较好地解决PID控制器带有纯滞后系统的控制问题。当纯滞后较大时,用Smith难以获得满意的控制效果,本文采取对被控对象的纯滞后作用进行补偿的方法,提出将单神经元与Smith预估器组合在一起的复合控制方案,在本方案中,利用了Smith能够应对纯滞后的特性及单神经元自学习、自组织的能力,不需要对被控对象进行精确的辨识,就能够实现对大纯滞后系统的自适应控制。     

纯滞后系统PID-模糊控制

为了保证城市供水质量,常常采用变频恒压供水方式。针对恒压供水系统的非线性、随机性、大惯性和纯滞后特性,提出了一种带Smith预估的PID-模糊复合控制策略。这种控制策略融合了模糊控制动态响应性能好、PID控制调节精度高以及Smith预估纯滞后补偿的优点。在保留了系统很好的动态过程平稳性和稳态性能的基础上,明显改善了系统的动态过程快速性,同时对被控对象模型参数变化具有很好的适应性,鲁棒性好。仿真实验结果表明:带Smith预估的PID-模糊复合控制策略可使恒压供水系统的动态稳态性能明显优于常规PID、模糊控制和PID-模糊复合控制。     

网络控制系统Smith Fuzzy PID控制器的设计

针对网络控制系统中普遍存在的时延问题,提出了一种将模糊自适应算法和Smith预估补偿算法与常规PID控制器相结合的智能控制策略。该方法充分利用了Smith预估控制算法对带时延系统的良好控制能力,同时利用模糊推理算法实现对PID参数的在线自整定,进一步改善PID控制器的性能。仿真结果表明,基于该智能控制器的网络控制系统克服了传统PID控制超调量大及常规Smith预估补偿过分依赖于被控对象精确数学模型的缺陷,可以有效降低时延对系统性能的不利影响,使被控对象具有良好的动、静态特性。     

大滞后系统模糊自适应PI-Smith控制

工业过程中普遍存在大时滞对象,为了解决大时滞系统控制中超调量大和调节时间长等问题,将史密斯(Smith)预估控制原理和模糊PI控制器参数的自适应调整方法结合起来,在Smith预估控制系统中,用模糊PI控制器代替传统的PID控制器,根据模糊控制原理对PI的2个参数进行在线整定,提出一种大时滞系统的模糊自适应PI-Smith控制方法.通过对电加热炉的仿真研究,结果表明该方法具有调节时间短、无超调量、控制精度高、无稳态偏差的优点,同时对系统模型变化具有良好的适应性.     

基于Bang-Bang模糊自适应PID的干燥窑温度控制

为解决产品干燥窑温度控制过程中温度参数不易及时、准确调整的问题,该文提出了一种Bang-Bang(时间最优控制)模糊自适应PID复合控制器,利用Bang-Bang控制能最大限度的提高干燥窑温度的快速性和模糊自适应PID能提高干燥窑温度控制的准确性,使系统静态、动态都有比较理想的性能。建立干燥窑温度模型,并对该模型进行Bang-Bang模糊自适应PID控制和PID控制的仿真,两者比较结果:表明:Bang-Bang模糊自适应PID的响应明显比PID控制的响应效果优越。     

肿瘤热疗中温控系统的建模与仿真

热疗是近几年出现的一种治疗肿瘤的新方法,针对热疗温度控制对象的纯滞后特性,在具有一阶惯性环节的Smith预估器的基础上,结合模糊PID控制与模糊自适应Smith预估控制,提出了一种模糊Smith智能控制方法。在生物热传递方程的基础上,建立了典型的热疗数学模型。通过对此模型的仿真研究表明：模糊Smith智能控制方法改善了控制性能,使温度控制系统的鲁棒性和抗干扰性得到了显著提高。     

史密斯模糊整定PID控制器的设计及仿真

对传统的史密斯预估器进行改良.针对传统的史密斯控制系统过分依赖被控对象的精确数学模型、以及当预估器与实际对象有差异时控制效果不佳的缺点,提出了史密斯纯滞后补偿和模糊整定PID参数原理相结合的集成控制算法,该算法将该模糊自适应整定PID控制器引入史密斯控制系统中,用模糊控制器取代原系统的控制器;并将该方法用于激光晶体生长系统的直径调节器中,结果表明,该系统同时兼顾了史密斯控制和模糊控制的优点,对纯滞后、参数时变的激光晶体生长系统有很好的控制作用.     

陀螺仪温度的模糊控制系统

为了提高陀螺仪温度控制系统的动态性能和控制精度,对传统的PID算法存在的不足进行了分析,提出了基于C8051F120单片机的陀螺仪温度模糊控制系统的设计方法,包括系统的硬件设计、软件设计和模糊控制器设计的方法;并通过计算机仿真和现场调试,结果表明模糊控制器比PID控制器具有更高的稳态精度和更快的动态响应速度.在系统设计中,所采取的软、硬件设计措施及模糊控制器的设计方法具有一定通用性,也可以应用到其它设备的温度控制系统中.     

PID控制器设计与仿真研究

研究优化PID控制器性能问题,在过程控制中,系统存在纯滞后性、时变性、非线性的复杂系统,传统模糊控制和PID控制方法解决上述问题效果不佳,导致超调量大和调节时间长。为了解决控制系统中超调量大和调节时间长等难题,在Smith预估器和传统PID控制的基础上,结合模糊PID控制的优点,提出一种模糊PID-Smith的智能控制方法。方法通过对模型的纯滞后进行补偿,来减小纯滞后系统的超调量,从而增强系统的稳定性。通过对火电机组主汽温控制系统进行仿真,结果表明,方法降低了超调量,减少了调节时间,极大地改善了控制性能,提高了控制系统的自适应性和鲁棒性。     

深度确定性策略梯度与模糊PID的协同温度控制

针对现有温度控制系统控温时间长、误差大的问题, 本文提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)和模糊自整定PID的协同温度控制. 首先, 模糊PID在控制大滞后系统时, 控制器不能立刻对产生的干扰起抑制作用, 且无法保证大滞后系统的稳定性等问题, 本文建立了模糊PID和DDPG算法相结合的温度控制模型, 该模型将模糊PID作为主控制器, DDPG算法作为辅助控制, 利用双控制器模型实现温度协同控制. 接着, 利用遗传算法对模糊PID的隶属函数和模糊规则进行寻优, 获得模型参数最优解. 最后, 在仿真实验中验证所提方法的有效性. 仿真实验结果表明, 本文提出的算法可有效减少噪声干扰, 减小控制系统的响应时间、误差和超调量.     

PCR温度控制技术的研究进展

首先简述了PCR的基本原理,接着综述了几种常用的用于PCR的温度控制器,包括常规PID控制器、改进的PID控制器和模糊逻辑控制器,最后,将模糊逻辑应用于PID控制,提出了简练的模糊逻辑规则,设计了一套用于PCR的参数自整定模糊逻辑PID温控系统,得到了令人满意的温度控制效果.