基于模糊神经网络的自适应PID控制器

提出了一种应用于自适应PID控制器的神经网络与模糊控制相结合的算法,该算法可以有效地解决普通PID控制器依赖于对象的数学模型的缺点,可实现控制系统的在线自适应调整,可满足实时控制的要求。仿真结果表明,基于模糊神经网络整定的PID控制器具有较好的自学习和自适应性,具有较快的响应速度。     

几种新的回归诊断图示模型及其医学应用

本文在变量选择问题的基础上，提出了一种新的图示模型──减变残差图。并给出它的两种推广形式：均值平移异常值检验图和部分影响诊断图。通过它们不但可以容易地考察一个变量在模型中的作用和检验异常值，而且可以诊断样本点对模型和变量的影响大小。     

基于改进单神经元PID控制的主动悬架系统研究

汽车悬架是车身与车轮之间的传力连接装置。运用MATLAB/Simulink建立仿真模型,应用模糊理论在线调整比例系数改进单神经元PID控制并设计控制器,进行三种工况下的仿真验证。结果表明:控制策略可行且控制器有较强的鲁棒性,进一步改善了汽车行驶的平顺性。     

简易旋转倒立摆及控制装置的系统设计

采用ATmega128作为本旋转倒立摆控制装置的主控芯片,通过直流电机对旋转臂进行控制,实现对摆杆的旋转控制。用编码器对摆杆旋转角度进行测量,将旋转位移转换成数字脉冲实现控制。通过对编码器设定零点,运用PID算法实现精确控制摆杆的摆动角度与状态。测试结果表明,该简易旋转倒立摆及控制装置的系统设计方法科学,具有性能稳定、抗干扰能力强、控制精确,可靠性高,节能环保等优点。     

大型砂尘风洞中砂尘浓度测量与控制方法的研究

砂尘浓度指标严重影响砂尘风洞试验效果;在大型砂尘风洞中准确的测量及有效的控制砂尘浓度是砂尘风洞设备研制中的两个关键问题;针对动态试验工况环境中浓度传感器标定的问题,分析了浓度测量时标定参数与风速和浓度的关系,使用模型树算法建立了三者之间的关系模型,以此模型来预测各种动态情况下的标定参数;针对复杂环境下浓度动态控制问题,采用专家PID算法,提出了多回路控制系统结构和专家规则;工程实践表明该测量和控制方法满足了动态试验环境的需求,取得了良好效果;模型树算法和专家PID系统能有效的解决动态工况下砂尘浓度的测量与控制问题。     

基于PLC的环境模拟系统温度控制算法的研究与实现

针对环境模拟试验温度控制系统中被控对象存在的非线性、时滞等特点,本文采用区间限幅PID控制算法和模糊PID控制算法对传统控制方法进行了改进。首先为了解决模拟量三通粗调阀调节缓慢的缺点,建立了区间限幅PID控制算法的控制规则表,并将其在PLC中实现。其次提出用模糊PID控制算法来解决电加热器的非线性、大时滞性问题,并结合实际控制经验建立了模糊控制规则表,然后将模糊PID控制算法在PLC中进行实现。最后将限幅PID和模糊PID控制算法应用于某大型环境模拟试验控制系统,实验结果表明利用改进算法对温度控制具有良好的稳定性及精确度。     

一种多回路注塑机流体温度控制

摘 要：针对工业电动注塑机熔体温度控制系统具有大惯性、纯滞后、非线性的动态特性,温度控制误差带宽等缺点,设计了基于嵌入式STM32多回路注塑机的温度控制系统。采用STM32F103ZET6为微控制器,实现片上UCOS-II操作系统和GUI可视化界面,并用描述函数法为基础改进的PID控制策略对温度进行控制。最后以工业电动注塑机温度为被控对象,建立串级控制系统Simulink模型对自适应PID控制进行控制效果仿真,其调节时间大大缩短,稳态误差小,抗扰动能力增强。结果表明采用该控制系统显著改善了系统的自适应能力和鲁棒性。操作系统应用提高了现场人机交互智能化程度,整个系统控制效果好,性能优良。     

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。     

分布式航天器真空热试验测控系统设计

针对航天器真空热试验对数据采集、温度控制及系统功能的要求,设计开发了一套基于LXI总线的分布式测控系统。针对目前控制系统对于温度控制系统大滞后、非线性的控制性能不佳的缺点,采用模糊自整定PID算法提升了当前控制系统的控制品质,实现了对航天器的外热流模拟与温度控制。实际运行结果表明,该系统具有可靠性高、扩展性强、控制精度高等优点,并且试验准备时间比原有系统减少一半以上,提高了试验人员的工作效率。     

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。