工业过程多变量系统的辅助常规控制设计

利用PID控制器对多变量系统进行控制,主要采取分散常规控制或解耦控制的策略。对于存在耦合的系统,分散常规控制无法消除各变量间的相互扰动,而直接设计动态解耦矩阵有时候会存在困难,静态解耦的效果却并不明显。针对已设计好分散常规控制器的方系统,以解耦为目标和原则,设计多变量系统中分散常规控制方案剩余配对的控制器作为辅助控制器,以频域近似的方法整定其PID参数,实现多输入多输出的控制结构,降低了各变量的相互耦合作用,提高了控制性能。通过对Shell公司的典型控制问题的辅助控制器设计与仿真实验,取得了比原有分散常规控制与静态解耦控制更好的控制效果,验证了控制策略的可行性与有效性。     

永磁同步电机多电机同步控制策略

针对永磁同步电机提出基于单神经元PID的偏差耦合多电机同步控制策略。建立了数学模型,设计了自适应能力强、结构简单的单神经元PID控制器,并采用S函数编写单神经元学习模型。在交叉耦合控制方式的基础上提出了改进的偏差耦合控制,将各个电机转速反馈值经MUX和DEMUX环节进行整合后,通过转速补偿对电机转速进行调节。仿真实验表明有监督Hebb学习算法的单神经元PID运用到偏差耦合多电机同步控制系统中,使系统不仅具有良好的自适应能力,还能够有效地减小超调甚至无超调,提高系统响应能力,增加系统的鲁棒性。     

多变量解耦自抗扰控制在气体流量装置中的应用

针对气体流量装置实验管路流量、压力耦合系统,通过机理法和阶跃响应法建立了其数学模型,并利用自抗扰解耦控制算法实现其解耦控制,以保证气体流量计性能测试过程的稳定性和控制快速性。对于气体流量装置多变量系统,自抗扰控制算法将耦合以及所有的内部不确定性和外部扰动都归结到总扰动中,通过扩张状态观测器和控制律对总扰动进行估计和补偿,使原系统被解耦成两个单输入单输出的子系统并利用PD控制器完成控制。自抗扰控制算法使系统在实现解耦的同时既减弱算法对于模型的依赖,又提高了系统的鲁棒性。仿真和实验结果表明,与PID控制算法相比,自抗扰控制算法调节时间更快,解耦效果更好,对扰动的抑制效果更优,性能鲁棒性更强。     

多变量解耦自抗扰控制在气体流量装置中的应用

针对气体流量装置实验管路流量、压力耦合系统,通过机理法和阶跃响应法建立了其数学模型,并利用自抗扰解耦控制算法实现其解耦控制,以保证气体流量计性能测试过程的稳定性和控制快速性。对于气体流量装置多变量系统,自抗扰控制算法将耦合以及所有的内部不确定性和外部扰动都归结到总扰动中,通过扩张状态观测器和控制律对总扰动进行估计和补偿,使原系统被解耦成两个单输入单输出的子系统并利用PD控制器完成控制。自抗扰控制算法使系统在实现解耦的同时既减弱算法对于模型的依赖,又提高了系统的鲁棒性。仿真和实验结果表明,与PID控制算法相比,自抗扰控制算法调节时间更快,解耦效果更好,对扰动的抑制效果更优,性能鲁棒性更强。     

基于粒子群优化算法的球磨机制粉系统PID-ANN解耦控制器

球团厂钢球磨煤制粉系统是多变量强耦合、时滞、非线性以及生产工况变化大的复杂对象,其自动控制问题一直是控制界关注的热点。基于粒子群算法具有对整个参数空间进行高效并行搜索的特点以及PID神经网络的自调节和自适应特性,设计了具有PID结构的多变量自适应神经网络控制器。PID神经网络解耦控制方法被用来消除回路之间的耦合,神经网络连接权值由粒子群算法进行学习优化。仿真研究表明所建模型和所提控制方法具有较好的控制品质、良好的自适应解耦能力和自学习功能。该控制策略可在大范围内克服系统的非线性和强耦合问题,具有很高的工程实用价值。     

基于单神经元的自适应PID控制

本文对实际的直流调速系统电机模型设计了基于单神经元的自适应PID控制器。研究了单神经元自适应PID控制器性能优化问题,阐述了该控制器的特点和控制律。     

区间二型模糊免疫PID在环己烷无催化氧化温度控制系统中的应用

环己烷无催化氧化过程具有非线性、多变量耦合、大时滞等特点,使用常规比例积分微分(PID)控制方案无法达到理想的控制性能。提出了一种区间二型模糊免疫PID控制器,其本质上是一种基于免疫PID的非线性控制器,利用区间二型模糊逻辑系统来逼近免疫反馈律中的非线性函数,以提升控制器处理和逼近复杂不确定非线性系统的能力。将所提出的控制器应用于环己烷无催化氧化温度控制系统,仿真结果表明该方法是有效的。     

Smith模糊PID控制器在抄纸定量水分系统中的应用

造纸过程是一个复杂的多变量过程。变量与变量之间相互关联,相互强耦合。同时造纸过程又存在较大的时滞。对此,采用对角线解耦的方法,将多变量系统变成单变量系统。提出一种基于Smith预估结构的自适应模糊PID控制方法,有效地克服了滞后对控制系统稳定性和质量控制的影响。仿真和实际应用结果表明该方法对于造纸过程中定量水分的控制具有非常好的效果。     

递归小波神经网络解耦控制算法及其工业应用研究

为改善小波神经网络算法非线性映射能力和动态辨识能力,把小波神经网络和递归算法结合在一起构成递归小波神经网络.结合抄纸过程的实际特性,对系统进行了动态性能分析和研究,还设计了一种并行控制结构,把具有相同结构的两个免疫单神经元PID控制器并联来分别控制两个非线性回路,对抄纸过程实现了解耦.仿真结果表明该方案很好地实现了解耦,并且收敛速度快,在工业过程控制中具有广阔的应用前景.     

区间二型模糊免疫PID在环己烷无催化氧化温度控制系统中的应用

环己烷无催化氧化过程具有非线性、多变量耦合、大时滞等特点,使用常规比例积分微分(PID)控制方案无法达到理想的控制性能。提出了一种区间二型模糊免疫PID控制器,其本质上是一种基于免疫PID的非线性控制器,利用区间二型模糊逻辑系统来逼近免疫反馈律中的非线性函数,以提升控制器处理和逼近复杂不确定非线性系统的能力。将所提出的控制器应用于环己烷无催化氧化温度控制系统,仿真结果表明该方法是有效的。     

电镀电流高精度控制系统的设计与实现

为提高电镀电流的稳定性和精度,提出了一种基于单神经元的电镀电流控制算法。介绍了电镀控制系统,包括主电路和主控制器。主电路为电镀过程提供直流电源,主控制器则确保电镀参数的准确性。以电流调控为主要研究对象,将单神经元控制与PID相结合,设计了一种单神经元PID控制器,其参数可自适应调整,能够适应复杂多变的工作环境。仿真和实验结果表明:电镀电流的控制精度明显提高,该控制系统具有响应速率快、控制输出稳定等优点,有利于提升镀件质量。     

单神经元PID倒立摆系统及其仿真研究

为解决双PD倒立摆控制器参数不可调的难题,利用单神经元PID控制算法简单、权值可调的特点,针对倒立摆系统,设计出基于小车位移和摆杆摆角两个回路的单神经元PID控制器。通过仿真实验研究,证明了该控制方案的有效性和可行性。最后,将该控制方案与目前通常使用的双PD控制及LQR控制进行了比较。     

基于单神经元自适应PID控制的注塑机合模机构

设计了一个单神经元自适应比例积分微分控制器(PID)控制器,使用AMESim/Simulink联合仿真机制,建立了注塑机合模机构液压伺服系统的模型。由仿真结果看,与常规PID控制器相比,使用单神经元自适应PID控制器控制的系统有着更好的鲁棒性,系统获得了更好的环境适应性。     

基于神经网络和多模型的非线性自适应PID控制及应用

针对一类未知的单输入单输出离散非线性系统,提出了基于神经网络和多模型的非线性自适应PID控制方法。该方法由线性自适应PID控制器、神经网络非线性自适应PID控制器以及切换机构组成。采用线性自适应PID控制器可保证闭环系统所有信号有界;采用神经网络非线性自适应PID控制器可改善系统性能;通过引入合理的切换机制,能够在保证闭环系统稳定的同时,提高系统性能。理论分析表明,该方法能够保证闭环系统所有信号有界,如果适当地选择神经网络的结构和参数,系统的跟踪误差将收敛于任意给定的紧集。将所提出的方法应用于连续搅拌反应釜,仿真结果验证了所提出方法的有效性。由于该方法基于增量式数字PID控制器,在工业过程中有着广阔的应用前景。     

带前馈的PID控制回路的控制器性能评估

提出一种评估带前馈的PID控制回路的控制器性能的方法.该方法通过求取在最优前馈和反馈控制器作用下的最小过程输出方差,并将其与实际的输出方差比较,以评估控制器的性能,同时可以得到实现该最小方差的最优PID控制器的参数.仿真结果表明,引入前馈作用可以改善PID控制回路的性能,并且采用本文提出的评估方法可以得到一个合理的评估结果.     

基于模糊PID控制的光伏最大功率点跟踪仿真研究

在分析光伏电池伏安特性的基础上,设计了一个模糊PID控制器,以提高光伏发电的性能。仿真结果表明,模糊PID控制能够快速、准确地跟踪最大功率点,避免最大功率点处的振荡,提高了系统稳定性和能量转换效率。     

风力机电动变桨伺服系统SNPID仿真研究

在分析风力发电机数学模型、变桨控制原理以及变桨伺服系统硬件结构的基础上,提出了基于单神经元PID(SNPID)算法的三相永磁同步电动机变桨伺服控制系统.利用单神经元PID算法原理简单、权值可调的特点,设计了单神经元PID位置、速度及转矩三闭环结构的变桨伺服控制器.通过Matlab/simulink工具箱仿真结果证明了控...