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为了精准辨识橡胶挤出机Smith-模糊PID温度控制系统中的Smith预估模型,更好地实现温控系统滞后补偿控制,借助MATLAB软件搭建Smith-模糊PID温度控制系统,为避免产生“数据饱和”的现象,采用带遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)辨识算法对Smith预估器的新、老数据给出不同的辨识信度进行辨识,并将FFRLS辨识优化前后的系统控制效果进行对比。实验结果表明：在不同程度干扰作用下,FFRLS辨识后的Smith预估控制器具有更好的延迟矫正能力与参数变化辨识能力;采用FFRLS辨识的橡胶挤出机Smith-模糊PID温控系统鲁棒性更强,可以在一定程度上提升温控系统的控制精度。 相似文献
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为提高橡胶挤出机Smith-模糊PID温度控制系统的控制精度,更好地实现智能整定参数与橡胶挤出机温度最优控制,采用混合粒子群(HPSO)算法优化Smith-模糊PID控制系统,完成对温度控制系统PID参数基准值的自动寻优。借助MATLAB软件辨识挤出机温控系统数学模型,搭建Smith-模糊PID温度控制系统。为避免粒子群(PSO)算法陷入局部最优,在PSO算法的基础上将社会因子分解为局部社会因子和全局社会因子,设计出HPSO算法对PID参数进行寻优;将HPSO算法优化系统前后的控制效果进行对比。结果表明:采用HPSO算法优化Smith-模糊PID温度控制系统的控制精度更高、抗干扰性能更强,温度控制精度在±(1~1.5)℃以内,并且接近±1℃,完全满足橡胶挤出生产过程中对料筒温度控制的指标要求,可以在一定程度上提升温控系统的控制精度以及挤出机械的智能化水平。 相似文献
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