本文關(guān)鍵詞：時變間歇過程的2D-PID自適應(yīng)控制方法

  更多相關(guān)文章： 間歇式 過程控制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 迭代學習控制 粒子群算法

【摘要】：針對間歇過程存在的參數(shù)時變問題,提出一種基于二維PID(2D-PID)迭代學習框架的自適應(yīng)控制方法。首先,通過粒子群優(yōu)化算法快速獲取初始的2D-PID控制參數(shù)。在批次內(nèi),采用自調(diào)整神經(jīng)元PID控制器對其進行在線自適應(yīng)調(diào)節(jié)。進一步,考慮批次間的重復特性,通過PID型迭代學習控制,以利用歷史批次的信息來修正當前批次的調(diào)節(jié)變量,最終提高控制性能。通過間歇發(fā)酵過程的仿真和比較研究,驗證了所提出方法的有效性。
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學過程裝備及其再制造教育部工程研究中心;
【關(guān)鍵詞】： 間歇式 過程控制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 迭代學習控制 粒子群算法
【基金】：國家自然科學基金項目(61273069)~~
【分類號】：TQ018
【正文快照】： 引言間歇過程在化工生產(chǎn)中占有重要地位,廣泛應(yīng)用于高附加值生產(chǎn)制造領(lǐng)域。隨著以高精度、高品質(zhì)、多品種、小批量為特征的“工業(yè)4.0”時代的到來,操作性強和靈活度高的間歇過程備受關(guān)注。間歇過程要求控制器能夠在線自適應(yīng)調(diào)節(jié)。然而,實際的間歇過程機理模型難以及時獲得,且

【參考文獻】

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【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李志紅,宋子明,袁志敏;間歇過程能量平衡和，

本文編號：523932