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供热系统中的温度控制,是衡量供热效果的标准,控制中具有不确定、非线性、变参数等因素。常规的PID控制难以满足供暖热水温度控制要求。采用模糊PID算法实现对换热站温度的控制,利用模糊推理对PID参数Kp、Ki、Kd进行在线整定,提高了控制精度。 相似文献
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针对实际电阻点焊过程复杂多变,精确数学模型的建立较为困难,传统PID控制器难以保证系统在不同的工作状况下具有良好的控制特性,提出了一种改进型BP神经网络PID的电阻焊机电源恒电流控制方法。将BP神经网络与PID控制方法相结合,通过神经网络的自学习、加权系数的调整,优化PID控制器参数Ki、Kp、Kd,并将粒子群算法引入到神经网络中作为其学习算法,有效的提高了BP神经网络算法收敛速度。仿真结果表明,该电源智能控制方法能够根据系统运行状态对PID参数进行自适应调整,有效的对焊接电流进行恒定控制。 相似文献
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电厂主汽温被控对象是一个大惯性、大迟延、非线性且对象变化的系统,基于BP神经网络的PID控制,利用神经网络的自学习、非线性和不依赖模型等特性实现PID参数的在线自整定,充分利用PID和神经网络的优点。用一个多层前向神经网络,采用反向传播算法,依据控制要求实时输出Kp、Ki、Kd,依次作为PID控制器的实时参数,代替传统PID参数靠经验的人工整定和工程整定,以达到对大迟延主汽温系统的良好控制。对这样一个系统在MATLAB平台上进行仿真研究,仿真结果表明基于BP神经网络的自整定PID控制具有良好的自适应能力和自学习能力,对大迟延和变对象的系统可取得良好的控制效果。 相似文献
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基于BP神经网络的PID控制在反应釜温度控制中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
常规PID的控制,不但其参数难以整定,而且还依赖于对象的精确数学模型,适应性较差,对复杂过程不能保证其控制精度.本文根据反应釜温度时间滞后具有非线性、强耦合、不确定性过程的控制需要,提出了一种基于BP神经网络的PID控制方法;并介绍了神经网络PID控制器的算法,对经典PID参数选取进行了分析.仿真结果表明,与传统PID算法相比该控制方法可实现有效的控制,具有实现简单、控制效果好的特点. 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
风力发电机在复杂自然环境运行中,通常受到强烈的外部环境干扰,需要进行风机抗干扰模糊PID控制设计,提高风机的智能反馈控制能力,提高风机的效率。传统的控制方法采用变结构神经网络控制,需要实时监测各参数,对风机控制权重进行调整过程中导致失真,性能不好。提出一种基于微分线性组合的风机抗干扰模糊PID控制方法,采用微分线性组合控制方法,改变发电机的电磁转矩,得到模糊PID神经网络的学习输入向量,设计三层前向神经元PID变结构网络,提高转速调节器的控制性能。根据已经建立的知识库,对模糊输入数据进行处理,构建微分线性组合PID变结构网络,实现控制算法改进。仿真实验表明,该算法能有效提高风机的控制性能,功率控制跟踪精度较高,抗干扰性能较好,风机发电效率高于传统方法,具有较好的可靠性和鲁棒性。 相似文献
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《黑龙江科技信息》2018,(34)
发电机组轴承在运行过程中会经常出现"甩油"现象,这种现象会带来许多安全隐患。针对此问题本文提出了发电机轴承油雾排放策略,提出了P-模糊PID算法。油雾排放控制的关键就是控制系统的平稳性,排油管道气压大幅度的波动会造成油箱油雾短时间内激增。本文提出的P-模糊PID控制算法可以满足控制系统的平稳性要求。该算法将比例控制和自适应模糊PID控制结合的一种算法。自适应模糊PID控制通过对输出响应进行在线监控,利用模糊逻辑推理,实时调整PID的三个参数,使控制器适应被控对象的变化,并获得良好的控制性能,降低了系统的超调量。而在系统误差较大时使用P控制可使系统的响应速度提高。 相似文献
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针对变风量空调（VAV）系统具有大时滞、高度非线性和输入量多的特点,提出了变结构模糊神经网络预测优化控制算法,采用正一逆模糊神经网络建立VAV系统的预测模型,通过混合学习算法对变结构模糊神经网络的前、后件参数进行辨识,并对该系统进行仿真研究,达到了较好的控制效果。 相似文献
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针对工业加热炉温度控制系统具有非线性,模型参数具有纯滞后、时变的特性,提出了smith模糊自适应PID控制算法,该算法利用smith预估控制克服系统纯滞后的影响,模糊控制对模型参数要求的不精确性和适应性,PID控制提高系统的稳态精度。仿真结构表明,该控制算法具有较强的鲁棒性、有效地抑制了大纯滞后、时变的影响,对参数变化具有很强的适应性,对加热炉温度能取得良好的控制性能。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
研究非线性系统的鲁棒性,在大扰动条件下,提高系统的稳定控制性能。传统的控制方法采用PID神经网络控制,在参数自适应过程中产生控制偏差。提出一种基于单神经元纠偏控制的非线性系统鲁棒性改进方法。控制结构是一个三层前向神经元网络,采用单神经元纠偏控制,自适应调节神经元输入输出层权重,给定模型的不确定性分为参数的不确定性和未建模的动态特性不确定性,由此得到偏移控制非线性小扰动方程,进行控制系统鲁棒性和稳健性证明。仿真结果表明,采用该算法实现对非线性系统的控制,自适应调节时间短,超调量小,纠偏性能较好,自适应跟踪控制性能优越,误差减少,控制精度较高,鲁棒性较优。 相似文献
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张建国 《科技成果管理与研究》2009,(10):84-85,90
挖掘机液压系统控制系统是一个大滞后、非线性系统,难于建立精确的数学模型,应用常规PID控制不能达到理想的控制效果。模糊PID控制是智能控制技术的一类,是解决复杂非线性对象控制问题的一个有效途径。所以,在液压控制系统中采用模糊PID控制器,使系统有较好的鲁棒性、控制精度及动态性能。模糊控制器采用8751单片机的软硬件实现,运行结果证明了这种控制方案的可行性。 相似文献
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针对传统PID控制器调节时间较长、鲁棒性差、不利于改善控制系统的快速性的问题,提出把模糊理论与PID控制算法结合起来构成模糊一PID控制器。这种控制器能随着过程控制的要求在线自动整定合适的PID参数,从而充分发挥PID功能,达到更好的控制品质。给出了参数可调整的模糊自适应控制器的设计方法,并对其进行一个三阶系统的仿真。结果表明,参数可调整的模糊PID控制器在复杂的控制系统中能取得较常规PID控制器更好的控制效果,系统稳态和暂态性能指标完全得到进一步的提高。 相似文献
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在工业控制过程中,由于被控对象具有时变、非线性、不确定等因素,常规PID控制算法难以满足控制要求。本文设计了一种模糊PID控制器可实现对该类工业对象的控制,利用模糊推理在线整定PID控制器的3个参数Kp、Ki、Kd。通过仿真实验,表明该控制器取得了较好的快速性和稳定性。 相似文献