供水泵站的控制方法,和泵站控制系統(tǒng)廠家來看看。
1、PID控制。
PID控制是早期發(fā)展起來的、應(yīng)用領(lǐng)域至今仍然廣泛的控制方法之一,它是基于對象數(shù)學(xué)模型的方法,尤其適用于可建立精確數(shù)學(xué)模型的確定性控制系統(tǒng)。但對于非線形、時變不確定性系統(tǒng),難以用常規(guī)的PID控制器達(dá)到理想的控制效果。而且,在實際生產(chǎn)中,由于受參數(shù)整定方法繁雜的困擾,常規(guī)的PID參數(shù)往往整定不良、性能欠佳。
2、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)起源于20世紀(jì)40年代,它從某些方面反映了人腦的基本特征,但并不是人腦的真實描寫,而只是它的抽象、簡化和模擬,網(wǎng)絡(luò)的信息處理由神經(jīng)元間的相互作用來實現(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的關(guān)鍵是選擇一個合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并對其進(jìn)行訓(xùn)練與學(xué)習(xí),直至達(dá)到要求為止,即尋找優(yōu)秀的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與權(quán)值。然而,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí),需要一定的實驗樣本,這些實驗樣本也必須從已知經(jīng)驗和事先的實驗中獲得。同時,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與學(xué)習(xí)過程,有時較為復(fù)雜,需要運行成千上萬次才能獲得良好結(jié)構(gòu)。有時獲得的是一個局部優(yōu)解,而不是全局優(yōu)解,因方法的局限性,同樣也難于對所討論的對象實現(xiàn)有效的控制。
3、模糊控制。
實際工程中,一個非常熟練的操作人員,能憑借自己豐富的實踐經(jīng)驗,通過對現(xiàn)場的各種現(xiàn)象的判斷取得較滿意的控制效果。如果將憑經(jīng)驗所采取的措施轉(zhuǎn)變成相應(yīng)的控制規(guī)則,并且研制一個控制器來代替這些規(guī)則,也可實現(xiàn)對復(fù)雜工業(yè)過程的控制。實踐證明,以模糊控制理論為基礎(chǔ)的模糊控制器(FC)能夠完成這個任務(wù)。
模糊控制是基于模糊推理和模仿人的思維方法,對難以建立數(shù)學(xué)模型的對象實施的一種控制。它用模糊數(shù)學(xué)中的模糊集合來刻畫這些模糊語言,并用產(chǎn)生式規(guī)則,即“假如條件成立則執(zhí)行”語句予以實現(xiàn)。模糊控制技術(shù)的應(yīng)用在國內(nèi)已取得明顯效果。
4、專家控制。
專家控制是智能控制的一個重要部分,它在將專家系統(tǒng)的理論和技術(shù)同控制理論的理論和方法有機(jī)結(jié)合的基礎(chǔ)上,在未知環(huán)境下模仿專家的智能,實現(xiàn)對系統(tǒng)的有效控制。專家控制的核心是專家系統(tǒng),它具有處理各種非結(jié)構(gòu)性問題,尤其是處理定性的、啟發(fā)式的或不確定性的知識信息,經(jīng)過各種推理過程達(dá)到系統(tǒng)的控制目標(biāo)。
5、仿人智能控制。
仿人智能控制(HSIC)經(jīng)過20年來的努力,已形成了基本理論體系和較系統(tǒng)的設(shè)計方法,并在大量的實際應(yīng)用中獲得成功。其主要內(nèi)容是總結(jié)人的控制經(jīng)驗,模仿人的控制思想和行為,以產(chǎn)生式規(guī)則描述其在控制方面的啟發(fā)與直覺推理行為。由于HSIC的基本特點是模仿控制專家的控制行為,因此它的控制算法是多模態(tài)控制的,是多種模態(tài)控制間的相互交替使用。該算法可以很好地協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)中諸多相互矛盾的控制品質(zhì)的要求。比如,魯棒性與精確性,快速性與平穩(wěn)性等。