聚苯硫醚的应用研究进展

简要介绍聚苯硫醚的物化性能、国内外发展概况,以及供需现状、应用领域和市场前景.     

PID神经网络在卷纸辊张力控制中的应用

分析了PID神经网络（PIDNN）的结构及参数调整算法,并将其用于纸机卷纸辊张力控制。经过仿真研究表明,PIDNN控制器的稳态响应过程比常规PID控制器快,没有超调,没有静差,过渡时间较短,收敛性较好,控制效果比常规PID控制算法有很大改善。     

改进的单神经元自适应控制系统在MCGS中的应用

对于现代工业控制中的一些具有时变的、大时滞、非线性的复杂系统,常规的PID算法难以整定PID参数,因而难以达到预期的控制效果. 本文在MCGS组态软件的实验平台上实现常规PID算法和单神经元自适应PID算法分别在线性和非线性的系统的控制. 实验结果表明,在线性系统和非线性系统中单神经元自适应PID控制算法都具有更好的稳定性和动态性能.     

改进的PID神经网络在黑液液位控制中的应用

针对黑液液位控制系统的非线性、大惯性及时变性的特点,对PID神经网络（PIDNN）在黑液液位控制中的可行性进行了深入研究与探讨。通过Matlab仿真,比较了常规PID算法、基于BP的神经网络算法和PIDNN算法对黑液液位的控制效果,验证了PIDNN算法的良好自适应性和鲁棒性。     

采用Smith-PIDNN模型控制漂白工段碱化塔的温度

针对纸浆漂白过程温度控制的大滞后、大惯性、对象参数时变的特点,传统的Smith预估器在理论上解决了纯滞后系统控制问题,但其依赖于被控对象精确的数学模型,在应用中存在缺陷。本文采用PID神经网络(PIDNN)与Smith预估相结合的算法,利用Smith对纯滞后系统进行预估补偿以及PIDNN的自适应、自学习和在线调整控制器的参数功能。仿真结果表明,Smith-PIDNN算法简单、稳定且收敛速度快,能有效的解决系统大滞后、大惯性及蒸汽压力时变等问题。