POWELL方法在调节器参数整定中的应用

目前,PID控制在生产过程控制中仍被广泛使用.随着生产的发展和技术水平的提高,特别是计算机的广泛应用,传统的PID参数经验整定方法在很多方面已不能令人满意.本文提出参数最优整定的综合性能指标,用POWELL方法可以方便的寻优出最优PID参数.具有一定的实用价值.     

常减压装置旁路控制管壳式换热器的PID参数整定

从换热器模型和PID整定方法两个方面进行了研究,根据空间离散化的原理,建立了考虑多种参数、结构和并逆流的换热器动态机理模型,用于某炼油厂常减压装置的换热网络,实验结果表明该模型具有良好的准确性。优化算法中引入正交实验的方法,解决了遗传算法中各遗传因子的配置问题,用这种改进的遗传算法对装置中带有旁路控制的换热器进行PID参数整定,实验显示该换热器具有良好的控制性能。     

基于GA的神经网络设计及其应用

传统的神经网络,如ＢＰ网络设计,不仅工作效率降低,网络性能低下,而且会因非线性多极值目标函数而陷于局部最优解。本文采用全局寻优的遗传算法（ＧＡ）来辅助网络设计,实现网络结构、连接权及学习规则的自适应演化。通过利用测井资源与孔隙度参数的学习建模,表明该方法可以克服传统方法的不足,具有一定的推广应用价值。     

基于遗传算法的双万向轴优化设计

双万向轴的优化设计中，以中间轴的外径和内径为设计变量，目标函数是要使中间轴在传递转矩一定的情况下，质量最轻。双万向轴的优化数学模型必须满足强度、刚度、振动条件、稳定性及边界条件的约束。提出用遗传算法来优化双万向轴的设计，阐述了遗传算法的基本原理、方法，给出了双万向轴优化问题的适应度函数。实例计算表明，遗传算法具有很强的全局寻优能力，能找到比常规优化法更优的解。     

一维大地电磁测深几种反演算法的比较研究

大地电磁反演算法主要分为线性与非线性两类。马奎特法、遗传算法以及模拟退火是其中具有代表性的算法。本文将三种方法的反演过程、结果及理论进行了对比研究，指出各自的优点与局限性，以及使用时应注意的相应条件。研究表明，马奎特法寻找目标函数全局最优的能力较差，只能局部寻优，但运算速度快；模拟退火法和遗传算法寻找目标函数全局最优的能力较强，但运算速度较慢。当对地下地电参数预先有一定程度了解，又可以选取比较合理的初始解时，可选择马奎特法，否则宜选用其他非线性全局寻优能力强的反演方法。     

化学肥料工业

TQ113.2200611324基于系统辨识的PID参数自整定算法在合成氨装置中的应用〔刊〕/陈洪平(中石化湖北化肥分公司)∥大氮肥.-2006,29(1).-34~36从中石化湖北化肥分公司合成氨装置DCS系统中PID参数整定的实际出发,介绍几种国内外PID参数自整定方法,分析它们的优缺点及存在问题,提出一种新的基于系统辨识的PID参数自整定算法。论述基于VB的PID参数自整定软件开发;给出PID参数自整定程序设计界面。将这种PID自整定算法在中石化湖北化肥分公司DCS系统中进行实验,得出PID参数自整定前后PV趋势对比图,从而验证这种PID自整定算法的可…     

基于混合蛙跳算法的成品油管网优化设计

成品油输送管网的参数优化模型,属于非线性离散变量优化组合问题,且目标函数具有多峰性,往往存在局部极小点,容易陷入局部寻优.为了克服传统算法及以往非线性规划的不足.文章尝试用一种新兴的启发式算法--混合蛙跳算法(SFLA)来解决此类参数优化难题.建立以管道建设费用为目标函数和以管道各节点流量方程、环路能量平衡方程等为约束条件的数学模型,采用SFLA算法进行求解.算例结果表明,SFLA算法可以较好地解决成品油输送管网的参数优化问题.同理,可应用于解离散域组合参数优化问题.     

多分支水平井参数智能优化技术

多分支水平井参数优化设计是一个多目标最优化问题,采用传统的优化方法求解复杂程度依赖于优化对象数目,且容易产生局部收敛。基于多分支水平井的油藏数值模拟技术,以生产净现值为目标函数,应用遗传算法建立了多分支水平井参数智能优化设计方法,并编程实现了优化设计的全程自动化。优化过程中,利用正交设计原理生成种群初值,避免了初始种群的随机盲目性;根据个体适应值大小选择交叉和变异概率,保证了种群的多样性和算法的全局收敛能力。以珠江口盆地某海上低渗透油藏为例进行了多分支水平井参数优化设计,结果表明:遗传算法优化具有全局智能搜索寻优的特点,优化结果比传统优化算法有较大提高,具有较强的优越性和实用性。     

基于λ方法的积分对象PID参数整定与优化

PID控制器中比例增益、积分时间和微分时间的整定是控制器能否正常运行的关键,介绍了一种简单、高效、可靠的PID参数整定方法,针对积分对象的参数整定尤为有效。详细阐述了各个参数的物理意义、推导过程和参数整定过程,最后运用λ整定方法整定了一组参数,并带回到原控制模型进行验证。实际应用表明：基于λ方法的积分对象PID参数整定方案具有操作简单、适用性强、便于参数计算等优点。     

基于Lambda方法的自衡对象PID整定研究

针对过阻尼和欠阻尼自衡对象,传统的PID参数整定方法因鲁棒性不足而不适用,提出了基于Lambda方法的PID参数整定方法.该方法利用自衡对象的阶跃响应曲线,通过作图的方法给出了PID参数整定的基础参数,并按公式计算得到被控对象的PID参数.通过仿真实验证明:该方法适用范围广,得到的PID控制参数鲁棒性强,是比较先进的P...     

混沌粒子群优化算法在PID参数整定中的应用

针对传统PID参数整定方法和智能PID参数整定方法存在的不足,将粒子群优化算法与混沌理论相结合,提出了基于Logistic映射的混沌粒子群优化算法,并将该算法应用于PID参数的优化整定。结果表明:该算法能够获得良好的整定效果和收敛特性,从而验证了该算法的可行性和优越性。     

基于粒子群算法的自动送钻控制器仿真优化

针对液压盘式刹车自动送钻系统控制过程中影响因素的多样性,控制参数存在时滞、时变、非线性等特点,根据液压盘式刹车自动送钻系统的工作原理,建立数学物理方程并确定目标函数,设计了粒子群算法优化模糊控制器,对 PID 参数进行了整定。为了研究电液伺服阀与液压缸对自动送钻系统液压环节的控制效果,设计了液压调节闭环控制系统,并利用 MATLAB/Simulink仿真软件进行了动态仿真优化。首先使用临界比例度法对PID参数进行了整定,在此基础上,使用模糊控制工具搭建模糊规则对传递函数进行仿真,最后在MATLAB界面,对传递函数进行基于粒子群算法迭代寻优,优化控制系统所需参数。优化结果表明,粒子群优化模糊自适应 PID 控制器与传统的 PID 控制器和模糊自适应 PID 控制器相比,系统的自适应能力显著增强,超调量明显降低,调整时间更短,可以满足自动送钻系统的设计要求,特别适合应用在一种新型的基于井底钻压的自动送钻系统中。     

基于优选优生进化算法的常减压蒸馏装置稳态数据整定方法

提出一种寻优性能良好的优选优生进化算法，该方法与实数编码、线性交叉的遗传算法相比，计算复杂性低，离线性能和在线性能都有较大的改进，全局寻优能力明显提高。基于优选优生进化算法，采用测量误差为污染正态分布的数据整定与过失误差同步检测的方法对常减压装置进行稳态流量整定，提高了数据的一致性。     

双参数填充函数及其在测井优化解释中的应用

笔者曾对单参数填充函数及其在测井最优化解释中的应用进行过讨论,并根据试用结果指出了单参数填充函数存在着不能有效地提高寻优速度的问题。本文介绍双参数填充函数的建立及其在测井最优化解释中的应用。计算结果表明,双参数填充函数除具有单参数填充函数的基本性质与功能(求出多值目标函数的全局最优解)外,明显提高了寻优收敛速度。     

基于ARM的便携式PID参数自整定控制器设计

针对工业过程控制中应用最为广泛的控制策略PID参数的整定千差万别,具有耗时、耗力、滞后大,非线性等缺点,提出了基于ARM微控制器的PID参数的自整定方法。通过对工业过程动态性能的监测,获得主要的性能参数,然后根据经验公式自动计算PID参数,将计算的整定参数输入到PID控制器,使其工作在最优状态。     

基于迭代步进值递减的果蝇优化算法在PID整定中的应用

果蝇优化算法在计算精度和运算速度上比传统方法有着显著的提高,在解空间上可以快速高效地得到全局最优解,但也极易陷入局部最优。为了获得自动电压调节器(AVR)控制系统的最佳PID参数,对果蝇优化算法进行改进,提出了一种迭代步进值递减的果蝇优化算法。使用改进的算法对AVR系统PID参数进行在线整定,仿真结果表明:改进的果蝇优化算法比原算法在PID控制器中获得了更好的控制性能,改进算法具有一定的实用价值。     

电锅炉自整定温度控制器

1.自整定理论 (1)继电振荡PID参数自整定。根据K.J.Astrom提出的继电振荡法,自整定过程。在自整定模式下,利用描述函数法,经推导,产生振荡的条件为:     

基于改进的遗传算法的天然气管网系统运行优化

在天然气管网系统安全稳定运行的基础上,为了实现节能减排,充分合理地利用管道的输配能力,将目标函数定义为天然气的最大流量,同时考虑管道内天然气稳定流动、各节点流量平衡、节点及管段压力等约束条件,建立了天然气管网系统优化数学模型。采用整数编码来进行管径编码,用模拟退火罚函数转化约束条件,并合理地将遗传算法的全局寻优能力和模拟退火的局部搜索能力互补融合起来,实现算法的改进和优化。将改进的遗传算法应用到某大型天然气管网优化设计的实例中,计算结果表明,改进的遗传算法在解的质量上和收敛的速度上都优于基本遗传算法,验证了所建立的优化模型是高效可行的。     

填充函数在测井优化解释中的应用

针对测井优化解释中利用最优化数学方法只能求得目标函数的局部极小值,而且寻优速度慢,本文介绍了填充函数技术,将单参数填充函数、双参数填充函数引入最优化方法中。这种方法减小了优化结果对初始值的依赖,能可靠地求出目标函数的全局最优解,并提高了寻优收敛速度。     

系统模拟优化中的神经网络和遗传算法

根据神经网络的高度非线性映射能力和遗传算法的全局寻优能力，提出集成运用神经网络和遗传算法代替正交分析和回归分析寻找化工系统的优化操作条件的方法。先用正交试验数据建立系统的神经网络模型，再用遗传算法求解模型的最优解，之后进行验证试验，用这种方法可以找到试验区间内的最优解或近似最优解