焦化加热炉先进控制系统

以某炼化公司的焦化加热炉为工业应用背景,采用预测函数控制-P ID透明控制结构,辅以基于延迟焦化过程焦炭塔的预热切换事件设计的前馈控制器,研究开发出了一种实用的焦化加热炉先进控制系统。系统投运后,整个生产过程的平稳性和控制精度得到了显著的提高。     

单参数模糊PID在塑料挤出机温度控制系统中的应用

论述了SIMAT IC S7-300可编程控制器在塑料挤出机温度控制系统中的应用,控制回路采用单参数模糊P ID(比例、积分、微分)脉宽调功法。控制系统把单参数模糊P ID控制和PLC(可变程序逻辑控制器)的逻辑判断指令结合起来,使P ID控制更为灵活,能较好地满足生产过程的要求。详细描述了该系统的工作原理和PLC的硬件组成、软件编制。     

基于小波核函数极限学习机的模型预测控制模拟

针对醋酸精馏控制中,产品质量采用常规的温度间接控制存在精度低的问题,提出了一种基于小波核函数极限学习机的模型预测控制（KMPC）策略,在醋酸浓度软测量的基础上直接控制产品质量。鉴于小波核函数极限学习机（KELM）算法训练速度快并且稳定的特点,该控制系统采用KELM建立醋酸浓度控制器预测模型,以预测控制器的输出作为再沸器蒸汽流量控制器的设定值,构成串级调节系统,同时,以灵敏板温度、塔底温度、再沸器入口温度、压力等变量作为扰动变量,实现了对复杂精馏过程的前馈控制和非线性预测控制。运用ASPEN DYNAMICS流程模拟软件建立的醋酸精馏塔动态模型对KMPC策略进行仿真研究,结果表明,与传统DMC预测控制方案比较,塔底醋酸浓度控制精度有较大提高,控制结构简单,易于实施,能够实现产品质量的卡边控制。     

一种基于BP网络的预测控制算法及其应用

将传统预测控制的优化策略与神经网络逼近任意非线性函数的能力相结合,提出了一种基于BP神经网络的新的预测控制算法,并针对一个工业装置控制实例,探讨了该算法在工业过程控制中的应用。仿真研究结果表明,该神经网络预测控制算法是切实可行的。     

一种基于2次核函数支持向量机的多步预测控制算法

提出了一种基于2次多项式核函数支持向量机的多步预测控制方法。通过黑箱辨识和线性化技术得到非线性系统的近似模型,根据预测控制机理,最小化滚动时域的二次型目标函数,利用模型算法控制的方法得到控制器的解析输出。通过一个标准预测模型和一个工业用连续搅拌槽式反应器的模型仿真验证了该控制器的性能,仿真结果表明:该控制器有着良好的预测性能。     

基于PID神经网络的非线性系统辨识与控制

针对工业控制领域中非线性系统采用传统的控制方法不能达到满意的控制效果,提出一种基于P ID神经网络的控制方案,以对其进行辨识和控制。将P ID神经网络引入控制系统中,既具有常规P ID控制结构简单、参数物理意义明确等优点,同时又具有神经网络的并行结构和学习记忆功能及非线性映射能力。仿真结果表明:该控制系统响应速度快、超调量小、稳态精度高,能够快速跟踪系统输出并进行有效控制,且具有一定的自适应性和鲁棒性,满足实时控制的要求。     

基于径向基函数网络的非线性通用模型控制

为了克服通用模型控制器要求过程一阶微分模型应该有显式解的局限性，提出了一种基于神经网络的通用模型控制方法，将非线性过程模型应用逆系统的方法在控制算法中直接嵌入过程模型，从而保证通用模型控制策略的可实现性。其参考轨迹是一条典型的二阶曲线，由于径向基函数网络具有许多优点，该控制策略中的神经网络为径向基函数网络。该控制器参数具有明显的物理意义，参数整定方便。仿真实验验证了该控制策略的有效性。     

基于通信的数据驱动分布式预测控制

针对分布式控制系统的特点,提出了一种新型的基于数据的分布式预测控制优化算法。由输入、输出数据直接设计分布式控制器,控制器在各个子系统通信的条件下采用基于纳什最优的分布式控制优化算法,以较低的成本达到整个大系统的性能优化。这种基于数据的方法使传统的预测控制器设计过程中的系统辨识和基于状态空间模型的预测控制简化为直接的一步,即直接利用数据设计分布式控制器。本文给出了这种新型算法的收敛条件,仿真结果证明了该方法的有效性。     

高纯度内部热耦合精馏塔的非线性过程模型优化控制方案

主要讨论和研究了高纯度热耦合精馏塔的优化控制问题。针对一个非线性的对象模型—苯-甲苯物系模型提出了基于非线性过程模型控制(NPM C,N on linear P rocess M odel Contro l)的控制方案,并与常规的P ID控制方案作了比较。结果表明:非线性过程模型控制无论是在控制精度还是在响应时间上都优于传统的控制方案。     

苯胺加氢反应过程的多变量解耦广义预测控制

针对苯胺加氢间歇反应具有高度不确定性和交叉耦合性,传统PID控制器很难达到理想控制品质,本文采用阶梯控制策略设计多变量广义预测控制(GPC)解耦控制系统。首先针对系统的交叉耦合性,对目标函数解耦算法进行了简化设计以有效减少计算量;然后利用GPC策略构建一个双输入双输出解耦GPC系统;最后将多变量解耦GPC控制与传统PID变结构控制进行对比分析,模拟仿真效果验证了该控制系统的有效性和强鲁棒性。     

基于MFAC-PID的核电站蒸汽发生器水位控制

核电站蒸汽发生器水位的控制性能不好是引发机组非计划停堆的主要原因。尤其在低功率平台下,蒸汽发生器水位的“缩涨效应”明显,并且给水流量和蒸汽流量的测量误差较大,利用传统的控制方案来控制水位的稳定比较困难。对此,本文提出了一种无模型自适应(MFAC)控制策略,即外环采用MFAC控制,内环采用PID控制。仿真结果表明,与传统蒸汽发生器的PID串级控制相比,本文提出的控制方法具有更好的稳定性,同时,抗干扰性和鲁棒性也优于现行的PID串级控制。此外,MFAC的设计过程和结构简单,便于工程应用。     

模糊PID控制用于PCR芯片实验室温控系统

介绍了一种采用自校正模糊PID控制算法的PCR芯片实验室温度控制系统。该系统将模糊推理控制与PID控制相结合,利用PCR芯片上溅射的Pt电阻获取温度信号,通过PID精确输出控制在芯片背面直接制备的微加热器和外加的半导体致冷器件,实现了PCR芯片的高精度快速变温控制,可用于近场光学显微镜实时探测PCR扩增反应过程中荧光信号的近场分布,为实现高灵敏度DNA定量检测提供了必要条件。     

微机程序温度控制仪的研制

研制成功的微机程序温度控制仪,能按照微机存贮器中所给定的温度模式自动地控制炉温。这个温度模式可以模拟任何曲线或函数,可调出执行,也可根据需要进行改写。仪器上装有16位数码显示管,能够实时地显示编程过程和运行过程。此外,采用了非线性校正和PID调节规律。本仪器在炉温控制方面,为科研和生产提供了有力的手段。     

基于西门子PCS7的搅拌反应釜连续反应控制系统

针对搅拌反应釜连续反应过程,采用多功能过程和实验系统（MPCE）中的连续搅拌反应过程（CSTR）进行控制系统设计。进料流量采用比值控制,液位采用串级控制,升温过程采用预测模糊控制,恒温阶段采用模糊免疫PID控制,并设计了压力安全联锁控制系统。基于西门子PCS7 产品进行工程实现,运行结果表明：控制系统中各种控制策略操作简单,控制效果、安全性和可行性较好。     

基于神经模糊系统的自适应前馈-反馈控制系统设计

在前馈控制器设计思想的启发下,提出了一种基于神经模糊系统的自适应前馈-反馈控制系统。该控制系统首先把非线性过程近似为一个线性的ARX模型和一个基于神经模糊系统的线性化误差模型(FNNM)组成的合成模型,把线性化误差模型的输出看作可测量的“扰动”,然后再引入前馈控制器,利用被控制过程的输入、误差模型的输出、线性ARX模型输出和系统输出值之间的误差以及被控制过程的合成模型的梯度信息对控制器参数进行在线调节,从而获得较好的控制结果。将提出的基于线性化误差模型的自适应控制系统用于简单不可逆放热反应的连续搅拌型化学反应器CSTR中,并与传统的PID控制器进行比较。仿真结果表明：这种基于神经模糊系统的自适应前馈反馈控制器和PID控制器相比,能得到更快、更好的控制效果。     

主被动踝关节假肢力/位混合控制研究

为了满足小腿截肢患者的运动需求,根据踝关节在人体步态周期中的生物力学特性,结合已有的研究基础和实验条件,研制了第一代主被动混合驱动的踝关节假肢样机。通过对样机仿生运动的分析和运动模型的建立,提出了一种基于有限状态机的力/位混合伺服控制系统,采用PID和模糊PID两种控制算法对假肢运动进行Matlab仿真和角度控制实验。实验结果表明,该假肢样机可以得到类似人体运动的踝关节角度-力矩曲线,并且模糊PID算法控制输出的曲线更加符合人体特性,从而验证了样机设计的合理性和控制方案的可行性,为进一步实现样机的应用提供了依据。     

基于模糊神经模型的自适应单神经元控制系统设计

提出一种基于模糊神经模型的自适应单神经元控制系统.该控制系统首先根据采集到的输入输出数据建立被控过程模型,并在此基础上引入单神经元控制器.通过李亚普诺夫方法对控制器参数进行在线调节,从而使得系统输出值能够较快跟踪设定值.理论分析和仿真结果表明:本文提出的单神经元控制器和传统的PID控制器具有极其相似的结构,因此,具有结构简单、易于操作的特点,具有较快的跟踪速度,并且控制参数可以在线调节.     

线性时滞系统的数字PID抗干扰控制

针对典型线性时滞系统的抗干扰控制问题，提出了一种数字PID控制方法。不采用传统的IMC结构，而是将输出信号直接加以比例控制之后，反馈至被控对象输入端，以消除定值负载干扰的影响。仿真结果显示，该方法具有较好的抗干扰性能。