变频泵控马达调速系统单神经元自适应PID控制

阐明了交流变频泵控马达调速系统的节能原理,提出了功率节省率的概念.对变频泵控马达调速系统和进口节流阀控马达调速系统进行了能耗对比实验,结果证明:变频泵控马达调速系统有比较显著的节能效果,特别是低速或轻载时,节能效果更为明显;设定低频补偿功能会较大幅度地降低变频泵控马达调速系统低速段的效率.

针对变频泵控马达调速系统负载转矩的未知时变特性,设计了一种扰动观测器对负载转矩扰动进行观测及补偿。设计了滑模变结构鲁棒控制器,并进行鲁棒性证明,利用其对扰动不敏感特性来抑制各种内外干扰的影响,以提高系统的鲁棒性和控制性能。仿真试验表明,所设计的控制器对负载扰动和参数摄动的鲁棒性较好,具有较高的速度跟踪精度和较好的动态性能,可满足泵控马达调速系统的控制要求。

单神经元pid自适应控制器在vav系统中的控制应用——本文全面介绍了变风量系统的构成以及当前变风量系统的控制现状．引入人工神经网络．设计了单神经元自适应pid控制器．为变风量系统的局部控制提供了一些新的途径深入研究人工神经网络的变风量系统控制及其锯耦...

针对大时滞、大惯性负载变频泵控马达调速系统动态性能差的特点,提出了采用极点配置最优预报自校正pid控制。介绍了极点配置最优预报自校正pid控制器的结构和算法。仿真结果表明,基于极点配置最优预报自校正pid控制器不仅具有良好的动态特性,很强的鲁棒性和自适应性,而且调节快速,参数整定方法简单。

为实现led照明的恒照度控制,首先建立了led的照度模型,然后采用单神经元自适应算法设计led的照度控制器。仿真结果表明,单神经元自适应控制器能够实现led照度的稳定控制,取得了较为理想的控制效果。

为解决传统空调系统中布线带来的不便及传统pid控制适应性、鲁棒性差的问题,设计出一种将wlan技术和单神经元自适应pid控制算法相结合的空调系统。与传统的空调系统相比较,该系统利用wlan技术实现系统的灵活性、可移动性,降低以往布线所需消耗的人力物力,运用单神经元自适应pid控制算法,使系统获得无静差、无超调、鲁棒性强等优点。研究结果表明,将两者结合后,原来空调系统存在的问题基本解决,而且性能得到了明显改善。

建立了神经元pid控制算法模块,对变频空调系统模型进行了仿真。结果表明,神经元pid控制较常规pid控制具有更好的鲁棒性,更适合用于变频空调系统的控制中。

以变频空调系统为研究对象,将自适应控制与神经元pid控制相结合,建立了空调系统的神经元自适应psd控制模块,并建立了模型,进行了仿真研究。结果表明,与常规pid控制相比,该控制方法具有较强的自适应、自学习、自组织能力和较好的鲁棒性,控制算法简单,容易实现,适合变频空调系统的实时控制。

暖通空调领域中的被控对象(空调房间)大多具有大滞后、慢时变、非线性特点,且受各种不确定因素影响,经典控制方法难以实现精确控制。该文正是针对上述实际,将具有自学习、自适应功能的神经元控制算法引入高精度空调控制领域,并通过matlab仿真,考察了系统的控制效果。仿真结果表明此控制方法具有超调小、抗干扰能力强、控温精度高的优点,从而为空调系统的高精度控制提出了一个新的途径。

在工业控制领域中，常规pid的应用极为广泛，但是常规pid控制在控制精度，响应速度等方面略显不足。对常规pid和模糊自适应pid控制进行比较，运用matlab中的simulink工具箱进行建模仿真，并在plc中对模糊自适应pid控制进行编程实现，体现出模糊自适应pid控制在工业控制领域中的优势。

空调房间温度控制是一个复杂的控制系统,用传统的pid控制达不到较好的控制效果。以变风量空调系统作为控制对象,设计了模糊自适应pid控制器,并运用matlab/simulink对空调房间温度的控制进行了仿真,达到了比较理想的控制效果。仿真结果证明,模糊自适应pid控制器应用于空调系统具有较好的鲁棒性、快速性和准确性的优点的事实得到了证实,这种控制方式的控制效果优于常规pid控制且有利于节能。为空调系统自动控制的研究和应用提供了有意义的参考。

船舶航向控制器的设计一直是各国学者的研究重点,随着技术的进步,对船舶航向控器设计的要求越来越高,加之水面状况越来越复杂,传统的pid控制很难达到满意的效果。基于模糊自适应pid控制在改进传统pid控制的基础上,采用一种动态调节的方式,与常规的pid控制器相比,不但控制效果得到了很好的改善,而且还具有更好的抗干扰能力。

对液压泵控马达系统和液压泵斜坡倾角电液伺服控制系统进行了理论建模,分析了液压泵控马达系统与电液伺服串联液压泵控马达系统关于阶跃输入控制信号的响应特性;将最优二次控制理论与动态鲁棒补偿法相结合设计了复合控制系统,对系统进行了仿真计算。仿真结果表明:电液伺服控制系统对整个系统的影响较小,可简化成比例环节;复合控制系统可以有效减少静态误差、提高系统动态响应精度。

智能楼宇自动化是建筑节能规划中非常重要的一部分,其中空调节能是楼宇节能系统的核心。空调节能控制是一个复杂的闭环控制系统,数学模型也比较复杂。在控制环节中,空调机组的功率特性、调温空间范围、外界热源的干扰以及空间内人员的分布和活动状态都会影响到精确数学模型的建立以及控制参数的设定。运用自适应pid控制技术,针对不同环境下的空调系统通过自动整定比例、积分、微分参数,以期达到最优化节能减排的效果;实践应用也证明运用的自适应pid控制技术是简单、高效、稳定、可靠的。

针对中央空调变风量温度控制系统非线性、大滞后和时变性等特点,借鉴生物免疫反馈调节原理和模糊逻辑控制理论,设计了一种模糊免疫自适应pid控制器,建立了仿真模型,并对其进行了仿真。仿真结果表明,该控制器能有效改善系统的动稳态特性和鲁棒性。

针对中央空调系统存在非线性、不确定性和干扰性等问题,构建了基于ifix组态软件和matlab的模糊自适应pid中央空调监控系统,并且在中央空调模型上成功运行,运行效果良好。

针对变风量(vav)空调控制系统采用单纯的比例-积分-微分(pid)控制该系统很难达到其节能和舒适的作用。采用将模糊控制与pid控制两种控制方法相结合用于该空调控制系统中,并通过仿真工具对两种控制方法分别进行动态仿真,其结果表明模糊自适应整定pid控制比单纯的pid控制具有更快的动态响应、更小的超调,具有较强的鲁棒性,其节能和舒适效果明显。

针对汽车空调系统受行驶速度以及环境温度的影响,车厢内温度变化具有非线性、时变等问题,使得传统的温度调节器难以满足控制要求。因此,在传统pid控制理论的基础上,提出了面向汽车空调系统的模糊pid控制方法。该方法将检测到的温度值变换到相应的论域并转换成合适的语言值,通过建立隶属度函数,在模糊规则下进行模糊推理,从而得到精确的控制量。最后,在汽车空调系统模型上进行了设计仿真和验证,表明了该控制方法具有较好的应用效果。

中央空调系统的控制过程非常复杂,将传统的pid控制和模糊控制相结合,提出了一种自适应模糊pid控制的设计方法,并将其应用于中央空调系统的实际控制中.通过仿真模型的实验表明,自适应模糊pid控制弥补了模糊控制和pid控制的缺点,具有控制灵活,精度高,调节迅速,超调量小的优点,鲁棒性和稳定性好,具有一定的可行性.

本文针对温度对象的非线性、时变性和大滞后性等特点,将模糊控制技术与传统pid控制相结合,提出了一种分段的模糊自适应pid控制器的设计方法,并将其应用于中央空调系统的温度控制。mtalab仿真结果表明,这种方法响应快、精度高,提高了系统的动、静态特性。

针对具有ac伺服电机动态特性的无阀电液位置伺服系统设计了一种能够利用模糊规则动态的修正控制器参数的自适应模糊pid控制器,该控制器是基于常规pid控制器参数和动态性能指标之间的关系,建立了模糊规则表来更新控制器的参数。仿真结果表明了所设计的自适应模糊pid控制器与常规pid控制器相比,能够获得更好的动态特性和对于外部干扰更好的鲁棒性。

刨花板热压控制系统存在着迟滞、非线性、时变性以及模型参数的不确定性,针对此问题,提出了基于遗传算法的自适应pid智能控制策略,通过自适应控制与遗传算法相结合,实现对pid参数的在线自整定,使其具有更大的灵活性和适应性,完善了pid控制器的性能。在matlab7.0环境下进行仿真,结果表明:与常规pid控制器相比较,该控制器明显地提高了热压位置伺服控制系统的动态性能和静态性能,抗干扰的能力也明显增强,兼具更好的鲁棒性能。