检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:姜景杰[1] 甄新平[1] 李全善[1] 潘立登[1] 闻光辉[1]
机构地区:[1]北京化工大学信息科学与技术学院,北京100029
出 处:《北京化工大学学报(自然科学版)》2007年第1期67-70,共4页Journal of Beijing University of Chemical Technology(Natural Science Edition)
基 金:北京市教委共建项目建设计划(XK100100435)
摘 要:工业生产装置的常规PID控制,由于它的简单实用,具有一定的鲁棒性,至今仍被广泛采用采用。但它的PID参数几乎都是凭经验设定的,很难达到最佳效果,使控制质量不理想,造成装置自控率、平稳率低,装置产量不高和产品质量差等状况,针对上述问题,本文提出了一种基于OPC的数据采集技术和内模控制原理相结合的方法,从生产装置获取数据辨识对象模型,然后以辨识后的对象模型为基础对装置实施IMC-PID先进控制。实际应用结果表明,该方法操作简洁实用,效果明显,显著提高了装置的平稳率和自控率。该方法为类似苯乙烯装置的复杂化工控制系统的优化和先进控制提供了一种新的解决方案。A novel proportional integral differential (PID) optimization method has been proposed in order to deal with the shortcomings of conventional software which result in poor control quality of a styrcne plant. The method is based on the OLE for process control (OPC) technique and internal model control (IMC) control prin- ciples. Practical application shows that the method has the advantages of being simple, practicable, economical and easy to implement for the PID optimization of a complex process system such as a styrene plant.
分 类 号:TP273.5[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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