炉温控制系统的仿真研究

针对现实应用中对电阻炉温度控制的高精度要求,由于电阻炉这样的大滞后、非线性、时变的复杂系统,因此设计了-种参数自整定的模糊PID温度控制系统,实现了对电阻炉温度控制的精确控制.系统融合了传统PID控制和模糊控制两大控制理论的优点.通过仿真和在某热工检定系统上的实验表明,方法有效解决了快速性和超调量之间的矛盾,响应快、无超调、鲁棒性强,具有良好的控制效果和品质,并可适应对象以及外部环境引起的扰动,动态特性明显优于传统PID控制.     

基于模糊PID参数自整定的细胞培养箱温度控制算法

针对细胞培养箱温度控制具有非线性、时滞性、易受干扰且难以建立精确的数学模型的特点,传统的PID控制方法对于快速维持系统箱内温度稳定存在一定的局限性。提出了以温度误差和误差变化率为控制输入,培养箱内温度为控制量的模糊PID参数自整定的温度控制算法,实现了对PID参数的实时在线修正。实验表明,该模糊PID参数自整定温度控制算法,温度从26℃上升到目标温度37℃,建立稳态的时间为2890s,温度超调极小。系统温度控制精度为±0.05℃,并在相同型号的细胞培养箱上同样得到验证。在控制稳定性方面获得了比传统PID控制更好的控温效果,稳定快,极小超调,温度控制精度高,能满足细胞培养箱温度控制的要求。     

基于模型参考自适应PID的高压釜温度控制

通过对某厂生产复合玻璃关键步骤“合片抽真空”的研究,发现在此过程中应用的温度控制方法简单,控制效果不理想,会产生超调、震荡等现象;为了解决在温度控制过程中出现的这些现象,提出了一种基于模型参考自适应PID的高压釜温度控制方式;首先,通过实验对高压釜釜内温度进行温度建模;然后,以此温度模型为理论依据,通过模型参考自适应控制方式对PID参数进行在线调整,即利用了PID控制使用方便、原理简单的特点,又弥补PID参数不能在线整定的缺点;通过仿真实验证明,该控制方案能够有效减少超调量,改善动态特性。     

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....     

基于群智能优化算法与MATLAB仿真的高温炉模糊PID温度控制系统设计

针对高炉燃烧器温度控制问题,提出一种PSO-模糊PID的温度控制方法。首先,对模糊PID控制方法进行了研究与探讨;然后,在模糊PID控制方法的基础上,引入粒子群优化算法对PID参数进行优化;最后通过对比实验验证提出方法的有效性与可行性。测试结果表明：粒子群优化算法能够对模糊PID控制系统进行优化,且经过粒子群优化算法优化后的模糊PID控制系统进入稳态所需的时间大大减少,超调幅度达到最低,且在整个控制过程中没有出现震荡情况。可知设计温度控制方法具有可行性和有效性,且响应速度快、稳定性高,能够实现提高温度控制系统自适应能力的目的,继而实现对高炉燃烧器温度进行调节与控制。     

蔬菜深加工系统中的模糊PID温度控制

针对蔬菜深加工控制系统中的实时温度控制,结合Matlab仿真实现了基于S7-200平台的模糊PID控制和PWM调制方法。系统运行状态表明,采用模糊PID温度控制算法,并借助PWM脉冲调制,使得系统的响应速度提高、超调量降低、系统结构优化、系统性能稳定。     

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.     

改进PSO算法在中央空调控制系统中的应用

在优化控制中央空调问题的研究中,中央空调房间温度控制系统是一个复杂的系统,针对保证室内温度控制的稳定性,同时还应节能减排,传统方法整定得到的PID参数难以保证系统温度控制始终处于优化状态和良好品质特性的缺点,提出了改进的PSO算法整定PID参数的方法,保证控制系统的优良品质.算法根据群体适应度变化的情况自适应调整权重,对种群中性能较差的粒子进行交叉选择,能充分挖掘群体本身信息,又能不断引入附加信息.在中央空调温度控制的仿真结果表明,改进的方法调节精度高,调节速度快,超调量小,使室温控制在需要的精度上,具有实际应用的可行性.     

粒子群算法在武汉市图书馆变风量空调控制系统中的应用研究

以武汉市图书馆公共建筑节能项目为背景,考虑到现有的方法有如下缺点:系统惯性大、时间滞后及单一采用PID控制时,控制效果不好,我们找寻到了一种高效的方法来解决这些缺点,实现优化温度参量来控制。根据变风量空调系统的结构,对变风量系统室内温度控制环节采用粒子群算法,经过Matlab软件进行仿真,使室内温度控制环节的上升时间、超调量及调整时间得以优化。     

温室温度系统的自适应模糊PID控制

传统的PID控制因自适应能力差,控制精度不理想。对于像具有大时滞、大惯性等属性的温室温度系统,其控制已经显得无能为力。针对这一问题,本文提出自适应模糊PID的控制方法。该方法利用自适应理论的在线自调节这一特性来对PID的参数进行实时在线自整定,在MATLAB下利用建立的温室温度系统的数学模型进行了仿真研究。仿真结果表明采用自适应模糊PID控制,系统超调小,响应速度快,同时具有较好的鲁棒稳定性。将仿真得出的模糊控制参数表用于某大棚温度控制系统中进行PID在线整定。应用表明:此控制方法可实现在季节、时令等交替变化下对温室温度系统的优化控制,抑制了大惯性所产生的温度失调等副作用,为植物的生长提供适宜的温度环境。不但节约了资源,同时也提高了经济效益。     

基于风驱动优化算法WDO的PID参数优化

鉴于PID控制器的优越性,其在工业控制领域中的引用越来越广泛。PID控制器的性能主要在于其参数优化设计,PID参数优化问题一直是研究热点。为了解决PID参数优化问题,提出了一种基于自然启发的风驱动优化算法（WDO）的PID优化控制方法,该算法以PID三个参量为控制对象,以误差绝对值和控制输入平方项的时间积分作为优化目标,经过迭代寻优计算得到系统最优控制量。通过计算机仿真,并与遗传算法和粒子群算法PID参数优化相比,结果表明：该算法提高了系统的控制精度、响应速度和鲁棒性,为控制系统PID参数整定提供了参考。     

Matlab仿真在谷氨酸发酵过程中的应用

针对谷氨酸发酵过程中的温度具有时变缓慢、大滞后的特点,提出采用自校正PID控制算法实现对谷氨酸发酵温度的控制.控制器采用最小二乘法对系统参数进行在线辨识,并采用极点配置自校正方法对辨识结果进行校正处理.最后,使用Matlab仿真工具对设置和不设置阈值的控制量输出分别进行仿真比较.结果表明,设置阈值的控制量输出所取得的控制效果较好.     

基于花授粉算法的PID参数优化

PID参数优化对PID控制性能起着决定性作用,针对PID参数寻优问题,提出运用一种花授粉算法（FPA）。该算法启发于自然界中花粉的传播授粉过程,以三个PID参数组成每个花粉单元的位置坐标,根据一定的全局授粉与局部授粉规则更新花粉单元的位置,使其向最优解迭代。仿真结果表明,与粒子群算法和人群搜索算法相比,花授粉算法优化参数使系统具备更短的响应时间、更高的系统控制精度以及更好的鲁棒性,为PID控制系统的参数整定提供了参考。     

基于MyPSO-BP的黄酒发酵温控系统

在 Labview组态软件、西门子PLC300和温度传感器构成的温度控制系统基础上,提出一种新的黄酒发酵温度控制系统,将带交叉因子的粒子群优化(PSO)算法应用到BP神经网络(MyPSO-BP)比例积分微分(PID)控制中。改进的PSO算法初始化神经网络的权重和阈 值,可以更好地在线整定PID参数,增强系统的稳定性和鲁棒性,减小误差。对系统进行Matlab仿真实验,结果表明,该系统相较于传统的神经网络PID控制器具有更好的温度控制性能。     

基于模糊PID控制的生物发酵温度过程控制系统

根据生物发酵过程中温度的特性，采用模糊PID控制算法对发酵过程中温度进行自动控制，并利用MATLAB的Simulink和Fuzzy工具对模糊PID温度过程控制进行了仿真。实际运行结果表明：与常规PID控制相比，该方法提高了控制精度并减少了静态误差，缩短了调节过程时间，使发酵温度更有效地保持在生物发酵的最适范围，从而提高了产物产量，表明了模糊PID的优越性。     

飞机地面空调车温度控制的仿真研究

研究优化飞机地面空调车温控制问题,由于飞机地面空调车温度控制是非线性、时变性强的系统,工作环境不确定性,面对复杂系统温控模型不准确,传统的PID控制存在超调量大、响应速度慢、抗干扰能力弱等缺点。为提高温度控制精度,提出了一种新的稳定性好、精度高、抗干扰能力强的遗传-粒子群PID控制方法。结合传统的PID方法,遗传算法和粒子群算法的各自优点,实现了PID参数的在线整定。通过在matlab上进行仿真,实验结果证明算法具有超调量小、响应速度快、精度高、抗干扰能力强等优点,PID控制性能有显著提高,为飞机地面空调车的温度控制设计提供了依据。     

永磁同步电机PID参数优化研究

研究永磁同步电机优化控制问题,永磁同步电机具有强耦合和强非线性特性的特点,应用环境一般较为复杂且常常存在各种干扰使电机系统稳定性差,针对传统PID控制方式很难满足电机系统要求,控制效果差,超调大。为提高控制精度,提出一种改进的PID控制方法。将PID控制器的参数作为粒子群中的粒子,系统控制精度作为粒子的寻优目标,通过粒子搜索找到最优PID控制参数,从而对电机进行精确的控制。仿真结果表明,粒子群算法的PID控制器提高了永磁同步电机系统控制精度,为永磁同步电机优化设计提供了科学依据。     

球杆系统自适应遗传PID控制

遗传算法全局寻优参数,但训练时间较长;PID控制算法简单,却难以控制非线性复杂过程.将自适应遗传算法和PID相结合,可有效地改善控制效果.通过建立球杆系统机械部分模型、角度模型和电机模型,得到整个球杆系统的数学模型;设计基于遗传算法的自适应PID控制器,通过在线整定控制器参数,提高球杆系统的控制性能.仿真实验结果证明了该算法的控制效果良好,适应能力较强,具有算法简单、参数整定容易等优点.     

基于模糊神经网络PID算法的电阻炉温控系统

由于电阻炉温控系统是一个大惯性、大滞后、时变、且非线性的系统,采用传统PID控制不能解决系统的非线性、时变和PID参数的在线整定难等问题,为此提出一种控制算法—模糊神经网络PID算法。可根据电阻炉的温度的偏差及其变化率实时对PID的3个参数进行优化,达到具有最佳组合的PID控制,从而实现PID控制的自适应和智能化性能。使用MatLab的simulink仿真,通过传统PID与模糊神经网络PID阶跃响应曲线的比较,表明系统采用模糊神经网络PID算法具有更好的动、静态特性和自适应性,对突加的外部的扰动具有良好的抗干扰能力,具有实用价值。     

钢包炉配料PSO-BP-PID 控制研究

针对钢包精炼炉( Ladle Ｒefining Furnace) 又称LF 炉,配料加料过程的惯性、时滞、非线性等控制特性,设计了一种基于微粒群优化算法( Particle Swarm Optimization,PSO) 、误差反向传播( Back Propagation,BP) 神经网络以及比例－ 积分－ 微分( PID) 的复合控制算法PSO-BP-PID,并将该复合算法应用于150 t 钢包精炼炉配料称重控制系统中,实现配料称重过程的智能控制。PSO-BP-PID 算法利用微粒群优化算法的全局寻优特性,优化BP 神经网络的初始权值以提高神经网络的收敛性; 采用经微粒群算法优化后的BP 神经网络在线实时调整PID参数。通过基于PSO 和BP 网络的PID 控制器实时控制钢包精炼沪的配料过程。仿真实验和运行实验结果表明,PSO-BP-PID 算法的控制效果优于单一PID 算法的控制效果。采用PSO-BPPID算法的钢包炉配料系统后,明显提高了配料精度,有效地解决了配料称重过程中速度与精度的矛盾。