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动态运行状态下水泵工作需求的调整研究成果

工业运用中PID控制器设计的核心就是确定PID三个参数。在工作中能够根据系统的动态运行状况,对PID三个参数进行动态调整,将大大的优化水泵控制系统。但在经典的PID控制器设计中,比例、积分和微分的三个增益一旦确定,不具备自我整定参数的能力,因此需要选择新的算法,对PID的参数进行自我整定。


模糊理论与神经网络虽然是两个截然不同的领域,但都已经成为人工智能研究较为活跃的领域,因为二者之间的互补性和关联性,将二者结合得到模糊神经网络。模糊神经网络控制器同时具有模糊控制和自学习能力,主要是将神经网络的学习能力应用到模糊控制系统中。模糊神经网络PID控制就把经典PID与模糊神经网络结合起来,将系统的偏差与偏差的变化率输入到模糊神经网络中,根据预设的模糊规则控制器,输出三个可调整参数,然后控制系统对ca88会员登录控制结果进行评价并反馈到神经网络中,神经网络通过自学习与加权系数的调整,更新模糊控制的隶属度函数,直到输出最佳的PID控制参数。所以本质上看还是属于闭环的PID控制,但是PID三个参数可以根据实时的工作需求自我调整变化,并最终达到水泵最佳的控制状态。

图1:模糊神经PID控制器结构原理图

模糊神经PID控制器结构原理图

由于本控制器采用的是多输入多输出的模糊规则,可将其分解成多个多输入单输出的模糊规则,故只要掌握了对多输入单输出的模糊规则的研究,即可举一反三。在采用模糊神经网络PID控制器时,步进梁的升降系统的响应和稳定均得到改善。系统的最大超调量由Mp=5.65°%减小到Mp=3.8°%。位移响应曲线上的稳态误差由8mm减小到3mm,同时系统响应时间上减少了滞后。


对步进梁液压控制系统采用PID控制和模糊神经网络PID控制策略,ca88手机版厂通过仿真曲线的比较,对系统速度、位移和扰动下的动态响应进行分析。分析结果表明,未加入校正环节时,系统的位置精度低、响应速度慢,振动剧烈,不能满足步进梁的工作要求;使用PID控制器进行校正后,提高系统响应速度和位置精度,但系统不能对参数自我调节,不适宜现场工况复杂的环境;模糊神经网络PID控制器根据工作状态自我调整控制参数,有效的优化了水泵工作中的振动问题,使升降系统中的冲击大有改善,保护了钢坯表面质量,取得了较好的控制效果。


本文针对该加热炉进行了研究,主要分析步进式加热炉的工作情况,重点研究步进梁速度控制,主要做了以下几方面工作:

1、简单介绍了研究来源和研究对象的具体情况,并对研究背景和意义作了介绍,对步进式加热炉的发展、步进梁的速度控制系统和智能速度控制的研究现状进行了简短说明。

2、针对步进梁液压系统进行了分析,提出液压系统的改造方案。分析了原步进梁液压系统的原理及缺陷,对速度控制方式进行了简单介绍,提出了改造的具体内容和改造原则,进行了改造,叙述了改造后的特点。

3、主要介绍了步进式加热炉的步进梁结构及其工作原理,进行了步进梁的运动和受力分析。

4、根据步进梁液压控制系统,ca88手机版厂分析了由比例节流阀和压力补偿器组成的升降液压系统,根据该系统建立了数学模型,从而建立了传递函数框图,并进行了仿真,设计了PID控制器,分析了经典PID控制下的仿真图。

5、分析了模糊PID控制和神经网络PID控制的原理,建立了模糊神经网络PID控制器,通过Matlab/Simulink搭建步进梁液压控制系统的数学仿真模型,并进行仿真分析,比较经典PID控制和模糊神经网络PID控制下对步进梁速度的影响。

6、提出了步进梁在托坯和放坯中零冲击的思路,在论文研究中得到实现。研究结果表明,模糊神经网络PID控制能更好的控制步进梁速度,有效地提高了步进梁工作中的稳定性。


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点击次数:  更新时间:2018-01-20 09:08:39  【打印此页】  【关闭