基于遗传算法的反应炉温度PID控制

主要介绍了遗传算法以及一种基于遗传算法的反应炉温度PID控制方法,并运用遗传PID对反应炉温度控制器参数进行优化。通过MATIAB仿真结果表明,与常规PID相比,遗传PID控制系统具有更高的控制精度和更快的反应速度,鲁棒性也有一定的提升。当被控对象为反应炉这类存在较大纯滞后特性的被控对象时,采用本文所述的遗传PID控制器可获得比一般的PID控制器更好的调节效果。     

基于遗传算法的PID控制在变风量空调系统上的应用

变风量空调系统是一个具有大惯性、大滞后、变参数的复杂系统。通常变风量空调系统传统的PID控制,但常规PID控制的参数难以整定、系统超调量大、动态响应速度慢等问题。本文将基于遗传算法的PID控制应用到变风量空调系统中,经过MATLAB仿真,表明基于遗传算法的PID控制具有响应速度快、无超调量、过渡时间短等特点,可以大大提高系统的控制品质,以达到节能的目的。     

基于遗传算法的PID控制在矿井局部通风机上的应用

根据矿井并下掘进工作面的工作环境要求,对传统的PID控制方法进行改进,提出了一种利用遗传算法对PID控制器参数进行整定的矿井局部通风机控制方法,基于遗传算法的PID控制器根据掘进工作面的工作环境对局部通风机的转速进行实时调整一控制系统能够达到较高的控制精度和较好的稳定性。     

PID控制在污水处理中的应用

本文作者利用可编程控制器PLC和组态软件MCGS完成了对含油废水系统电气控制的设计,并且在实际的应用中取得了很好的效果。     

基于遗传算法的无刷直流电机的PID控制

无刷直流电机（BLDCM）是一种多变量和非线性的控制系统,文中提出了一种使用遗传算法优化的PID控制器,并用于无刷直流电机的控制中。系统使用电流和转速双闭环控制,速度环采用PID控制器进行控制,PID参数通过遗传算法进行离线优化。通过仿真分析,系统较好地实现了给定速度的跟踪,具有控制灵活、适应性强等优点,同时又具有较高的控制精度和较好的鲁棒性。     

基于BP神经网络PID控制在单元机组中的应用

介绍了基于BP神经网络的PID控制策略,即：采用PID控制器对两个回路实行控制,同时根据系统误差,用BP神经网络分别在线调整PID控制器的比例、积分和微分的系数;具有算法简单,抗干扰性强及鲁棒性好等特点;仿真结果表明了其有效性。     

基于BP神经网络的PID控制在反应釜温度控制中的应用

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.     

PID控制在燃气加压系统中的应用

本文基于PID控制原理的基础与现阶段与变频器设备的配合使用,结合其使用方式来系统阐述PID调节功能在当前燃气输配系统的得应用。     

PID控制在油库供油系统中的应用

电厂油库在机组的安全可靠运行中扮演着十分重要的角色,尤其是在机组低负荷运行或发生紧急情况时,投入油枪能使机组平稳运行,有效防止跳机,本文针对两台600MW机组的供油可靠性问题进行了研究,将PID控制技术应用到设备改造中去,提高了油库供油可靠性,进而提高整个电厂的供电可靠性。     

遗传算法在模糊逻辑控制中的应用现状

从隶属函数、控制规则、量化因子和比例因子等几个方面,详细介绍了遗传算法在模糊控制器中的应用原理和发展概况,并根据目前遗传模糊逻辑控制器设计中存在的问题,提出了该领域今后的研究重点和发展趋势,为从事遗传算法及模糊逻辑研究的技术人员提供了参考。     

基于模糊自适应PID算法的循环流化床锅炉床温控制

循环流化床锅炉的床温是一个非线性、时变、多变量耦合的对象,很难建立起精确的数学模型,采用常规控制策略效果不理想.文章采用模糊自适应整定PID智能复合控制算法来宾现对循环流化床锅炉燃烧系统的控制.通过仿真结果表明,模糊自适应整定PID控制对床温控制的快速性、稳定性、适应性、鲁棒性及抗扰能力均比常规的PID控制要好很多.     

基于遗传算法的PID控制器参数优化研究

针对PID控制器在不同的应用系统,需要动态调整PID控制参数的问题,提出了基于遗传算法的PID自适应参数优化方案。该方案通过将PID控制器产生的误差作为目标函数,利用遗传算法实现对PID控制器参数的自动调整。为了提高参数的优化效率,文章通过对交叉算子和变异算子的自适应处理,提高了PID控制器的性能。实验测试表明,文章设计的PID参数优化策略比普通的基于遗传算法优化策略效率平均高14.7%。     

基于MFAC/LS-SVM逆模复合控制在机器人控制中的应用

采用LS-SVM建立非线性系统的逆模型,并将其作为前馈控制器串联在原系统之前,构成一个伪线性系统,其次,采用MFAC构成外环反馈补偿控制。将该复合控制策略应用于机器人控制中不仅具有良好的跟踪性能。     

基于遗传算法的PID参数优化方法探讨

PID调节器是最早发展起来的控制策略之一,遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传学机理上的迭代自适应概率性搜索算法。本文探讨了基于遗传算法的PID控制器参数优化设计。通过适应度函数来确定寻优方向,与其他一些常规整定方法相比,遗传算法比较简便,整定精度较高。     

基于遗传算法在测试Web应用中的运用

随着因特网的高速发展,测试网页间链接可否安全稳定、正确执行是一必不可少的任务。有效的测试方法是现代软件工程最富有挑战性问题之一,本文提出采用遗传算法来解决此问题。该方法通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法,解决此类问题更为简单、有效。     

PID调节在氩气流量调节控制系统中的应用

本文主要讨论了西门子PID调节模块SFB41,应用于钢包氩气流量的控制系统。使氩气的流量调节阀根据设定的氩气流量设定来调节,PID算法通过西门子S7-300PLC来实现。     

Buck变换器输出电流的遗传算法整定PID控制

建立了降压斩波变换器模型,针对Buck电路存在的非线性问题,利用遗传算法对PID参数进行整定与寻优,设计了基于遗传算法PID构成的Buck变换器电流输出控制器。仿真结果表明,基于该方法的Buck变换器输出电流控制动态效果较好,系统具有较好的自适应性。     

PID控制在水电厂有功调节的应用

本文主要讨论了PID控制在自动发电控制(AGC)和水轮机调速器中的应用,简要分析了调速器死区产生的原因及影响,重点阐述了脉冲调节及PID控制在水电站有功调节的具体实现方式。并针对大容量机组的负荷调节死区产生的负荷偏差提出优化解决方案,以及机组出力优化前后的对比。     

基于PKS的模糊PID控制在DTDC脱溶层温度系统中的应用

在工业生产过程中,被控对象往往具有大惯性、时滞的特性,传统PID难以达到理想的控制效果。在传统PID的基础上加入模糊控制,对PID参数进行最优调整,并且在PKS系统中开发该功能块,搭建DTDC蒸脱机脱溶层温度模糊PID控制系统,仿真结果表明系统超调量较小,能够快速达到稳定,控制效果较好。