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。     

基于反向传播神经网络PID的高功率微波炉温度控制

针对现有10 kW高功率工业微波炉,采用继电器作为控制执行器,在使用传统控制方法加热时,温度存在较大超调和明显振荡,系统温度稳定性较低,为解决上述问题将反向传播神经网络PID(BPNNPID)控制引入到该装置微波加热温度控制中,并以自来水为加热对象进行仿真对比与实验验证。首先,利用现有输入输出实验数据,建立工业微波炉温度控制模型;其次,运用MATLAB/SIMULINK搭建高功率工业微波炉温度控制系统并进行仿真对比实验;最后,实验验证BPNNPID控制方法在加热5 kg自来水时工业微波炉的温度控制性能,实验结果表明,较常规PID、模糊PID控制,该方法在微波加热过程中对媒质温度控制超调更小且未发生明显温度振荡,有效改善了高功率工业微波炉工作时的系统温度稳定性,有助于提高产品质量和安全性能。     

基于积分分离SNPID的果蔬膨化温度控制系统设计

在果蔬膨化温度闭环控制系统中,一般PID调节器参数难以根据环境变化实时自整定,无法实现对被控制对象的精确有效控制;此外,传统数字PID控制器在系统启动、停止或因加工不同果蔬原料而大幅增减温度设定值时,会因为PID控制器积分积累的影响,引起膨化温度控制系统超调增大,从而导致果蔬膨化温度控制系统相对稳定性降低。针对上述问题,提出了以SCL语言开发基于积分分离算法的单神经元PID控制器。将该积分分离SNPID控制器应用于果蔬膨化温度控制系统中,既能避免控制系统产生较大超调,又可通过调整权系数以增强控制系统的自适应能力,从而实现对果蔬膨化温度的精确有效控制。     

基于模型预测控制的低温控温策略设计及实验验证

低温温度计的标定中，控温策略是低温温度计标定效率和精度的重要影响因素。本研究搭建了以液氦为冷源的低温温度计全自动标定系统，通过温控仪和Python/QT编写了上位机控制程序，对标定过程中所遇到的控温性能问题进行研究。提出一种基于模型预测控制和PID结合的控温策略，通过计算机仿真进行参数优化与实验测试的方法，对PID控温和模型预测控制控温进行实验验证。结果表明，采用模型预测控制后，温度超调量仅为PID模式下的45.42%,稳态调节时间缩短为PID下的23.61%。该控制方法能够显著提高低温系统的控温性能。     

基于改进GA算法的红外模拟靶标温控系统优化

针对红外靶标模拟装置中的温控系统过度依赖专家经验,且控制精度低等问题,设计了一种基于改进GA算法优化的模糊PID红外模拟靶标温度控制方法。系统通过具有自适应交叉及变异概率的改进GA算法,将模糊PID的量化因子和比例因子作为优化变量,自适应调整PID参数,快速确定温度控制单元的最优解。在Simulink建立温控系统仿真模型并进行仿真验证。仿真结果显示,相较于模糊PID,改进GA算法优化的模糊PID调节时间减少34.84%,超调量减少63.75%,稳态误差减少66.67%,表明改进GA算法优化的模糊PID能提高系统的控制性能。     

空调冷水二次泵压差模型不确定性的MFAC控制

中央空调冷水系统管路特性变化、设备老化等因素导致中央空调冷水系统二次泵压差模型具有不确定性,以致常规PID算法的调节性能变差,甚至在空调系统运行一段时间后出现不可控的现象;而无模型自适应控制(Model Free Adaptive Control,MFAC)是一种采用不依赖被控对象的具体数学模型的“泛模型”和一些“控制功能”的某种组合相结合的、具有参数自适应和结构自适应的控制方法;引入了无模型自适应控制算法,来改善中央空调冷水系统二次泵压差控制效果,确保系统的调节时间和超调量保持不变;仿真和实验结果表明:相对于PID控制,MFAC具有很强的鲁棒性和抗干扰能力及自适应能力,调节性能稳定,可以克服由于系统管路特性变化、设备老化等因素导致的中央空调冷水系统二次泵压差模型不确定性的情况,控制效果良好。     

基于遗传算法非线性PID的柴油机共轨压力控制

高压共轨柴油机共轨压力随不同工况的调节能力及其压力的稳定性,从根本上影响着柴油机系统的燃油经济性与排放性能;针对共轨压力的控制,给出了在起动、过渡、正常、停机以及故障等工况下的轨压控制策略,设计了带预控制的积分分离非线性PID控制器,采用遗传算法对PID参数进行了在线自适应整定,实现了在不同柴油机工况下对不同轨压变化的优化控制;台架实验结果表明,在不同工况下采取的控制策略是适用的,采用的积分分离技术能减少控制超调,预控制技术能缩短轨压稳定时间并减少轨压波动,遗传算法对非线性PID控制器参数的在线优化,平均可在柴油机起动后6.7 s内完成,所设计的非线性PID控制器可把轨压控制偏差稳定在1.4%以下。     

太阳能热泵热水系统循环水流量控制仿真

设计了一套新的太阳能热泵热水系统,介绍了该系统的工作原理和特点,分析表明,该系统既具有普通太阳能热泵的优点,又能够实现供暖、供冷、全年供应生活热水等多种功能。采用机理建模的方法建立了房间冷负荷、风机盘管、执行器、传感器和循环水系统的传递函数模型。设计了太阳能热泵热水系统的循环水系统PID控制、模糊控制和模糊自适应PID控制三种控制方案,并针对设计的三种控制方案对系统进行了控制仿真。结果表明,从调节时间、超调量和阶跃响应等几个方面综合考虑,由于模糊自适应PID控制能够在线调整控制系统的特性参数,随时适应系统的运行变化,在太阳能热泵热水系统的循环水系统运行控制上具有明显的优势。     

基于自适应模糊控制的节能装置研究

针对凹版印刷干燥设备,设计节能装置,该装置利用压缩机换热原理,对余热进行再循环利用。设计自适应模糊PID节能控制系统,完成对压缩机,调功器,变频器的实时控制。利用组态软件完成系统界面设计,人机交互简洁,操作方便。控制算法采用自适应模糊PID控制,依靠数据信息来调整模糊逻辑系统的参数,通过在线计算得到最佳控制器参数,抑制不确定性对系统的影响。将节能装置应用到凹版印刷机,实验数据显示,系统耗能减少,效率得到提高,达到节能目的,证明了节能系统的有效性,具有较强的应用价值。     

基于自适应单神经元PID的四旋翼飞行控制研究

针对传统增量式PID控制算法在四旋翼飞行器的姿态控制中自整定参数不足的缺点,提出了一种改进的自适应单神经元PID控制算法,该算法在单神经元加权系数调整的基础上引入PSD自适应控制方法,增加了对比例系数的自适应调整;通过建立四旋翼飞行器的动力学模型和飞行试验平台对该改进算法进行仿真验证;仿真结果表明,采用自适应单神经元PID算法的控制器结构简单且响应速度快,精度高,具有更高的鲁棒性和自适应能力,能有效的实现四旋翼飞行器姿态的稳定控制。     

改进蚁群PID-神经元解耦的CFB锅炉燃烧系统控制

床温和主汽压都是循环流化床锅炉生产运行中的重要参数,会直接影响机组的安全性和经济性。但由于这两者对象存在非线性、大时延、强耦合等特点,其现场控制效果一直不太理想。本文首先采用自适应神经元将床温和主汽压解耦,再利用具有分工特征的蚁群算法优化参数的PID控制器对两者进行独立控制。采用该算法优化常规PID控制参数,能够实现控制参数的快速寻优。该方案应用于循环流化床锅炉燃烧系统仿真,结果表明能有效实现系统解耦,且具有响应快、超调量小等优点,有效地提高了控制品质。     

基于粒子群算法的半导体激光器温度控制优化

半导体激光器输出波长随温度变化而变化,为了使半导体激光器稳定工作,要保持它的温度稳定,而温度PID控制效果与其比例、积分和微分三个参数密切相关,采用粒子群算法对半导体激光器温度PID控制系统参数进行优化,选取控制误差绝对值时间积分函数（ITAE）作为适宜度函数,并与Ziegler—Nichols算法整定参数进行比较。仿真结果表明,这种优化算法加快了收敛速度,实验中调节时间由150S降到50S,超调量由18％降到4％,有效改善了系统的动态性能。     

基于PLC模糊自适应PID门座式起重机变频调速系统的设计与实现

为了进一步提高门座式起重机控制系统的平稳性和可靠性,在研究传统的起重机控制系统的基础上,设计了基于PLC模糊自适应PID的起重机变频调速系统,利用先进的模糊自适应PID算法与PLC控制技术相结合实现智能变频控制。系统直接由PLC实现函数运算取代常规的查表方式,改善调速性能,实现了变频调速系统的快速控制;同时,通过PLC对起重机变频器进行无触点控制,有效提高了的准确可靠性。仿真结果表明：加入模糊自适应PID控制的起重机变频调速系统比传统系统响应速度快,超调量低于3%,更加平稳可靠;同时降低了起重机功耗,节能近20%,并有效延长了电动机的使用寿命。     

电机温度时滞耦合系统自抗扰控制仿真研究

电机温度过高会造成绝缘性能老化,电机安全性能下降。电机控制系统是典型的非线性系统,电机温度也因此具有时滞性和耦合性的特点,难以建立准确的数学模型。传统的方法对电机温度的控制精度较差,从而导致电机温度失控。为此,提出基于BP神经网络自抗扰控制算法的电机时滞耦合关系下温度控制方法。将BP神经网络与PID控制方法相结合建立电机温度网络自抗扰控制器模型,利用梯度下降法修正电机温度控制器模型的权值系数,从而实现了BP神经网络自抗扰控制器参数的实时调整。实验结果表明,利用BP神经网络自抗扰算法进行电机时滞耦合关系下温度调整,能够有效提高控制的精确度,缩短了控制过程中的时间延时。     

近程巡飞弹姿态控制优化仿真研究

近程巡飞弹姿态控制系统是一个非线性、时变性及耦合性的复杂控制系统,是近程巡飞弹武器系统型号研制的关键技术之一;传统的PID控制在不同巡飞状态下调节稳定性较差、响应时间慢、影响姿态控制的稳定性和机动性;针对近程巡飞弹姿态控制系统中PID控制参数不可调,自适应、抗干扰性能较差等问题,引入了自适应模糊PID控制方法,使系统在不同巡飞姿态和干扰条件下能够实时整定PID的三个控制参数,提高系统的控制性能;在此基础上设计了近程巡飞弹的姿态角控制回路,并以俯仰角为例,在Matlab/Simulink平台下建立仿真模型,进行仿真实验;仿真结果显示,采用自适应模糊PID的控制方法,系统控制性能更好,抗干扰能力和自适应能力优于传统PID控制,减小了巡飞过程中姿态角的波动情况。     

DVD光学头的RBF神经网络自适应PID控制器设计

为了使三维光存储技术的应用水平得到提高,以DVD伺服技术、双光子吸收技术为基础组建了一套信息存储系统。针对DVD光学读取头系统,采用RBF神经网络自适应PID控制器进行控制,充分利用RBF神经网络的自学习和全局非线性逼近能力,在线调整修正PID控制器的3个参数,使其达到一种最优控制,并通过MATLAB软件进行了计算机仿真。由仿真结果可以得出:通过应用RBF神经网络自适应PID控制算法,系统单位阶跃响应的调整时间为0.25 s,并使系统的超调量降低到几乎为零。     

基于增量式PID控制的全静压测试系统设计

针对现阶段全静压测试设备结构复杂、价格昂贵,并且自动化程度低、测试效率低等问题,提出一种基于增量式PID控制的全静压测试系统的设计方法。系统通过STM32单片机完成核心控制任务,实现对密闭容器及管路中压力的精确控制,并完成压力的自动测量和相关飞行参数的显示。实验证明该系统具有响应速度快,超调量小等优点,并且能达到全静压系统测试精度的要求。该全静压测试系统成本低廉,通用性强,使用方便,测试周期短,适合于多种机型,具有较好有应用前景。     

模糊PID控制原理在高低温环境模拟系统的应用

高低温模拟系统主要用于大型空间可展开天线及其他大型机构、结构的高低温极限环境下的展开功能性试验、机械性能测试及其他相关试验。系统要求测控的范围较广、精度较高且不会超调。空气的状态具有非线性以及时变的特点,并且控制参数间存在着复杂耦合现象。针对上述难点,设计分布式测控系统,提出了智能PID测控方案。采用模糊控制的原理,离线建立PID模糊控制数据库,使系统能够根据控制目标值选择最优PID参数值;使系统能够在具体工况以及干扰条件下达到良好的控制效果。在实际应用的过程中完全满足了指标的要求,同时解决了传统PID的部分控制难点,对于类似的复杂系统也有着一定的借鉴意义。