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第一章 绪论
1.1 研究目的和意义
随着工业生产的发展,自动化的相应产业也随之不断更新换代,液位的控制也由传统的
人工控制逐渐转变为自动化控制。对于传统控制存在的问题,本次设计有了很强的针对性,
避免了常规工业生产中的人员控制不及时问题。该系统具有预报警警示系统、报警系统、报
警后的自补偿系统以及人工实时操控系统等组成。本次设计的主要意义在于解决工厂、医疗
及生活中不必要人力物力的浪费,同时提高控制系统的精准度,最终到达提高了系统效率与
质量的目的。
1.2 国内外研究现状
现今在工业生产中常用测量液位仪器有簧管式、浮球式、防爆式以及两线式控制液位器
等。其中超声波液位控制器适用于液位控制精度较高的系统中,该系统的超声液位传感器由
两组探头组成,功能分别为发射与接收信号。
这种单发单收传感器可以避免类似自发自收式传感器安装、接收的盲区,又可克服多信
号发射、接收的多信号耦合现象。该系统传感器部分在空气中可以更好的发挥其工作性能,
进而提高液位控制精度,在高精度控制系统中广泛应用
[1]
。
美国公司(MILLTRONICS)已经开发多范围超声波监测系统级和电平测量功能,它
使用非接触式超声波传感器的水平差,水平变化可以被监测 30 厘米至 14 米范围。
工业生产中常用的控制方式是串级控制,而串级液位控制又是典型控制中的常见事例。
虽然,串级液位控制较之原始液位控制有着显著的效果,但该系统的大惯性、延迟、难以精
确控制非线性模型等的特点也给实际生产中添加了不少的困难。
常规 PID 液位的调控是不能够理想的控制更复杂系统,然而神经网络则可更好地调控
复杂系统,新型控制器 PID 方式(神经网络)不仅具有鲁棒性神经网络的特点,更为特殊
的是该元件由常规的控制器 PID 方式及神经网络 BP 方式结合构成。
敖茂尧提出优化算法关于粒子群进一步解决神经网络 BP 收敛慢特性。改良的控制方式
由改进粒子群算法、控制器 BP 及神经网络 PID 构成,鉴于自学习、适应性以及加权改良进
一步调剂 PID 参数,从而解决非线性模型的调控。
控制算法的确定关系着被控物体调控的性能优势。控制回路的 PID 调节算法中,冲量
式数字 PID 控制算法便捷、工作状态稳定、在工作点上下浮动位置常规状态下能通过使被
控制对象的数值测量
[6]
,并且能快速与原系统的设定值保持一致,而不进行大幅度的超调设
置。