基于混合灵敏度函数的H∞控制器参数模糊优化方法

给出了SISO系统H∞控制器参数优化过程,提出了一种系统性能模糊评价优化设计方法,根据系统动态特性通过模糊优化控制策略动态校正控制器结构参数.结果表明,本方法对模型不确定性具有良好的鲁棒性适应性和动态特性,控制品质优于一般H∞控制和常规PID,Smith预估器.     

基于混合灵敏度函数的H∞控制器参数模糊优化方法

给出了SISO系统H_∞控制器参数优化过程,提出了一种系统性能模糊评价优化设计方法,根据系统动态特性通过模糊优化控制策略动态校正控制器结构参数.结果表明,本方法对模型不确定性具有良好的鲁棒性适应性和动态特性,控制品质优于一般H_∞控制和常规PID,Smith预估器.     

PSO算法在数控机床交流伺服系统PID参数优化中的应用

针对发展高精度数控机床的要求,在数控机床交流伺服控制系统中,本文提出了一种新的永磁同步电机控制策略,即利用粒子群算法对模糊控制器的三个比例因子参数Ka、Kb和Ku进行全局优化,充分发挥模糊控制器的鲁棒性.仿真结果表明,采用PSO算法进行PID参数优化的数控机床交流伺服系统的运动控制具有很强的鲁棒性和动态性能,是一种切实可行的控制方法.     

一种混合有源电力滤波器的电流控制新方法

针对可控器件的死区和数字化控制器存在的延时对系统整体性能产生消极的影响,提出一种新的电流跟踪控制策略,该控制策略以一个基于改进的Ziegler-Nichols方法实现参数优化的PI控制器和π补偿Smith预估器为基础．其中实现电流跟踪控制的控制器算法是在Ziegler—Nichols方法优化PI控制参数的算法上的修正,较之传统的方法寻优PI控制器参数有着更好的控制效果;仃补偿预估器的引入则可以有效地补偿系统控制中的延时,提高系统的响应速度和稳定性能,并提高系统的控制精度;同时利用时间乘以误差绝对值积分（ITAE）准则给出π补偿预估器参数与PI控制器参数间的数学关系式,实现了预估器参数的辨识．仿真和实验验证了所提控制策略的有效性,与模糊PI控制效果进行比较,具有更好的滤波效果．     

参数自校正模糊PID在管道风速控制中的应用研究

针对气流炸药生产线管道风速控制过程具有非线性、大滞后、大惯性等特点,在精确模型难以建立的情况下,提出一种参数自校正模糊PID控制器。本文详细地阐述参数自校正模糊PID控制器的设计,将模糊控制器与PID控制器相结合,利用模糊控制器的输出来修正PID控制器的参数。在气流炸药生产线的应用表明本文提出的控制策略具有反应速度快、稳定性强和控制精度高等特点,达到了较好的控制性能。     

基于蚁群优化的模糊神经网络控制器的应用研究

针对传统PID控制方式的不足,文章提出了一种新的永磁同步电动机控制策略,即采用蚁群优化算法对模糊神经网络控制器的3个因子参数ka、kb、ku进行全局优化,给出了永磁同步电动机的数学模型,详细介绍了模糊神经网络控制器的设计,分析了蚁群优化算法,并进行了仿真实验。仿真结果表明,基于蚁群优化模糊神经网络控制器的永磁同步电动机调速系统具有很强的鲁棒性和自适应性,动态响应快,能够较好地跟踪负载变化。     

脱硫喷淋系统的模糊PID控制

尾气脱硫喷淋系统的作用是在反应釜内喷淋中和溶液,去除柴油机尾气中所含的SO2,以达到排放标准.该工作过程具有变化参数多、实时性强和纯滞后的特点,工艺过程复杂,常规PID控制算法难以满足实际控制需求.本文提出了一种将模糊控制与传统PID控制策略相结合的模糊PID控制器,用模糊控制理论在线整定PID控制器的比例、积分、微分系数.进一步完善PID控制器的性能,提高系统精确度.给出了在西门子S7-300上实现模糊PID控制器的设计方法.Matlab仿真结果表明,该控制器能提高系统响应速度,减小超调量,具有较强的鲁棒性和稳定性.     

灰狼算法优化分数阶模糊控制器参数

PID模糊控制在工业控制中是最广泛的一种控制方法,在一些复杂的实际系统中,应用分数阶PID模糊控制器在整定系统参数性能上优于整数模糊控制器.分数阶模糊控制器具有较多的控制参数,这些控制参数直接影响了模糊控制器的性能.用传统的算法校准分数阶模糊控制器并不能得到最佳的参数值,而且标定参数的过程较为复杂.因此提出用灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)优化分数阶模糊控制器的参数.将基于灰狼优化算法的分数阶模糊控制器优化方法与其他五种典型的基于群智能的优化方法进行了比较.实验结果表明,该方法的控制效果更好.     

基于改进粒子群算法的模糊神经网络PID控制器设计

针对模糊神经网络PID控制器中参数初始值的设置对控制器性能影响大的问题,提出一种改进的PSO算法优化模糊神经网络PID控制器参数的设计方法.该方法采用实数编码的方式对控制器参数进行优化,并以ITAT指标作为改进的PSO优化算法的适应度函数.实验仿真表明:经过改进的PSO算法优化的模糊神经网络PID控制器具有良好的动静态性能,响应速度更快,超调量更小,控制精度更高.     

新型模糊PID控制及在HVAC系统的应用

为了推广模糊控制器在非线性系统中的应用,提出一种利用PID控制器的参数优化和调节模糊控制器的新型设计方法.通过模糊控制器的结构分析建立与PID控制之间的精确解析关系之后提出基于PID控制增益因子的模糊控制器设计算法,然后利用改进的变论域思想进一步优化模糊控制器设计参数.将其应用于暖通空调(HVAC)系统的节能控制中并与常规PID控制器相比较,仿真和实验结果表明这种模糊控制器具有超调量小、跟踪迅速、鲁棒性强等优越的控制性能.     

铝粉氮气雾化和分级生产过程集成优化控制系统

在分析铝粉氮气雾化分级过程的特点和优化控制要求的基础上，设计了基于工控机和PLC以及现场I/O模块的分布式控制系统，实现了雾化和分级过程的集成控制.利用神经网络和遗传算法对铝粉氮气雾化过程进行建模和实施优化控制，提高了铝粉的雾化效果和细粉率，保证了生产的安全稳定运行.     

基于神经网络建模和遗传算法的重油脱盐系统优化研究

概述了重油脱盐系统的BP神经网络建模以及基于遗传算法的系统优化过程，将遗传算法与惩罚函数法相结合应用于约束优化的问题，改善了遗传算法的局限性。同时为了将不等式约束优化问题转化为单目标优化问题，对惩罚函数法进行了改进。结果表明：此方法可以有效解决静电脱盐问题。     

两种智能优化算法在交通控制 应用中的对比分析

城市交通系统是一个庞大的系统,具有极强的随机性以及复杂性,要想实现对其有效控制,必须不断进行研究 和分析。本文主要讨论两种智能优化算法在城市交通控制应用中的对比。两种智能算法分别是混沌遗传算法和混沌粒子群 算法。通过对这两种智能优化算法的计算结果进行仿真发现,这两种算法的自适应性、鲁棒性以及自学习性都是相当强的,能 够有效地实现对地区交通信号的控制优化,并且由于固定周期控制方式在其中的应用,能够使车辆的平均延误情况得到有效 的缓解,对改善地区交通有着积极的意义。     

Model predictive control for in situ bioremediation system

This study describes development of a dynamic predictive control system for the in situ bioremediation process. This automated control system not only balances the complex physical, chemical, and biological processes involved in the remediation process, it also minimizes overall cost of the entire remediation process. The control system is on-line, dynamic, and built based on a predictive model. It includes an optimization tool that consists of a simulation model and an optimization function. The numerical simulation model describes the fate and transport of the subsurface contaminants, while the optimization function is a constrained nonlinear function that has been implemented using genetic algorithms. The system was applied to a lab experiment, and tested with data from a real world site. The results indicated that the dynamic, simulation model-based control system can generate an appropriate control strategy and adjust control actions dynamically. This helps to improve efficiencies of the in situ bioremediation process at petroleum-contaminated groundwater systems.     

Multiobjective optimization–based fault‐tolerant flight control system design

The loss of measurements used for controller scheduling or envelope protection in modern flight control systems due to sensor failures leads to a challenging fault‐tolerant control law design problem. In this article, an approach to design such a robust fault‐tolerant control system, including full envelope protections using multiobjective optimization techniques, is proposed. The generic controller design and controller verification problems are derived and solved using novel multiobjective hybrid genetic optimization algorithms. These algorithms combine the multiobjective genetic search strategy with local, single‐objective optimization to improve convergence speed. The proposed strategies are applied to the design of a fault‐tolerant flight control system for a modern civil aircraft. The results of an industrial controller verification and validation campaign using an industrial benchmark simulator are reported.     

汽驱工业过程优化监控系统设计

以辽河油田汽驱工业过程为对象,设计开发了一套优化监控系统。该系统由操作站、工程师站构建的小型局域网组成,建立了湿蒸汽干度的软测量模型,实现了指标变量的在线检测,并采用遗传算法进行优化计算,实现了对整个汽驱过程的优化操作指导。系统具有良好的人机界面,同时具有较好的可靠性和稳定性,系统各部分之间的数据通讯是基于OPC接口进行的。目前该监控系统已成功运行于辽河油田的注气3站和5站。     

遗传算法的改进及其工程应用研究

控制器参数的优劣对工业控制器的性能影响较大,参数寻优也是当前智能算法的主要研究的方向之一。遗传算法因其优良的寻优能力得到了广泛的发展,但其本身尚存在诸多问题有待改进。针对传统遗传算法种群多样性较差、优化过程中易过早收敛的缺点,在传统遗传算法的基础上提出并加入了一种种群精简优化算法,提高了寻优精度。将该算法应用于工业转炉汽包液位控制系统参数寻优,提高了液位控制精度。     

遗传算法用于结晶过程动力学参数辩识

遗传算法是一类随机优化方法。常被用于解决复杂的优化问题,基于群体的搜索,重组和变异是遗传算法区别于其他优化方法的主要特征。文章中将遗传算法应用于过饱和溶液Ｌｉ２Ｏ．３Ｂ２Ｏ３－Ｈ２Ｏ体系结晶过程动力学参数辨识,确定了结晶反应速率常数、热力学平衡浓度和表观反应级数。     

Robust H<Subscript>2</Subscript>-PSS design based on LQG control optimized by genetic algorithms

This paper proposes a genetic algorithms (GA) optimization technique applied to power system stabilizer (PSS) for adapt a robust H₂ control based on linear quadratic controller (LQ) and Kalman Filter applied on automatic excitation control of powerful synchronous generators, to improve stability and robustness of power system type single machine connected to an infinite bus system (SMIB). Adaptation technique proposed of the robust H₂ control with the various electrical and mechanical parametric variations based on the optimization of the PSS parameters. The genetic algorithms is a search technique based on the mechanisms of natural selection of a genetic and evolution. This optimization technique is more used in the field of control for solve optimal choice problem of regulators parameters. The integration of GA to robust H₂ control with robustness test (electrical and mechanical parameters variations of the synchronous machine) show considerable improvements in dynamics performances, robustness stability and good adaptation of the robust H₂-PSS parameters under uncertain constraints. This present study was performed using our realized Graphical User Interface (GUI) developed under MATLAB.     

改进非支配排序精英遗传算法的篦冷机参数优化

为优化篦冷机控制参数,提高换热效率,将传热和粘性耗散引起的修正熵产数分别作为目标函数,利用遗传算法对篦冷机参数进行多目标优化.为增加多目标遗传算法的种群多样性,提高算法的局部搜索能力,对传统的非支配排序精英遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行部分功能改进.构建多种群、多交叉算子的操作模式,根据子种群对最优解集的贡献量自适应调节子种群规模,利用局部搜索算法提高算法的局部搜索能力.通过标准多目标优化问题验证所提出算法的有效性,并根据优化得到的篦冷机熵产数的最优解集,给出冷却风机功率最小的最优控制方案,通过与生产线的实际数据进行对比验证其优化效果.