酸碱中和反应中pH值的单神经元自适应控制研究
(完整word版)单神经元自适应PID控制算法
单神经元自适应PID 控制算法一、单神经元PID 算法思想神经元网络是智能控制的一个重要分支，神经元网络是以大脑生理研究成果为基础，模拟大脑的某些机理与机制，由人工建立的以有向图为拓扑结构的网络，它通过对连续或断续的输入做状态响应而进行信息处理；神经元网络是本质性的并行结构，并且可以用硬件实现，它在处理对实时性要求很高的自动控制问题显示出很大的优越性；神经元网络是本质性的非线性系统，多层神经元网络具有逼近任意函数的能力，它给非线性系统的描述带来了统一的模型；神经元网络具有很强的信息综合能力，它能同时处理大量不同类型的输入信息，能很好地解决输入信息之间的冗余问题，能恰当地协调互相矛盾的输入信息，可以处理那些难以用模型或规则描述的系统信息。
神经元网络在复杂系统的控制方面具有明显的优势，神经元网络控制和辨识的研究已经成为智能控制研究的主流。
单神经元自适应PID 控制算法在总体上优于传统的PID 控制算法，它有利于控制系统控制品质的提高，受环境的影响较小，具有较强的控制鲁棒性，是一种很有发展前景的控制器。
二、单神经元自适应PID 算法模型单神经元作为构成神经网络的基本单位，具有自学习和自适应能力，且结构简单而易于计算。
传统的PID 则具有结构简单、调整方便和参数整定与工程指标联系紧密等特点。
将二者结合，可以在一定程度上解决传统PID 调节器不易在线实时整定参数，难以对一些复杂过程和参数时变、非线性、强耦合系统进行有效控制的不足。
2.1单神经元模型对人脑神经元进行抽象简化后得到一种称为McCulloch-Pitts 模型的人工神经元，如图2-1所示。
对于第i 个神经元，12N x x x 、、……、是神经元接收到的信息，12i i iN ωωω、、……、为连接强度，称之为权。
利用某种运算把输入信号的作用结合起来，给它们的总效果，称之为“净输入”，用i net 来表示。
根据不同的运算方式，净输入的表达方式有多种类型，其中最简单的一种是线性加权求和，即式 （2-1）。
基于单神经元的PID自适应控制器的仿真研究
２０ ０ ２年 第 ９期
福 建 电 脑
３ ９
基 于 单神 经 元 的 Ｐ Ｄ 自适 应 控 制 器 的仿 真 研 究 Ｉ
福 州 大 学 电 气 系 李 臻 陈 明 凯 ３００ ５０２
【 摘 要 】 本 文将 神 经 网络 与 Ｐ Ｄ 控 制器 相 结 合 ， 计 了一 种具 有 自适 应 、 Ｉ 设 自学 习功 能 的单 神 经 元 自 适应 Ｐ Ｄ 控 制器 ， 控制 器 可 以实现 Ｐ Ｄ 参 数 的在 线 调 整 ， Ｉ 该 Ｉ 当控 制对 象 参 数 在 较 大 范 围 内 改 变 时 ， 该
２ ＰＩ 调 节 器 的 离 散 差 分 形 式 ．１ Ｄ 图 １ 系 统 结 构 框 图 单 神 经 元 自适 应 控 制 器 通 过 对 加 权 系
Ｇ （） ０ｓ
ｉ
系 统 的 输 入 信
号 Ｙ （） 单 位 阶跃 信 号 。对 此 二 阶 系 统 进 ｔ为 行 常 规 Ｐ Ｄ控 制 和 神 经 元 Ｐ Ｄ 控 制 的 仿 真 Ｉ Ｉ 比较 ， 到 调 节 曲 线 如 图 ２ ａ 所 示 。 图 ２ 得 （）
罂习
连续 系 统 Ｐ Ｄ 调 节 器 的 算 式 为 Ｉ
“（ ）＝ ｔ
数 的 调 整 来 实 现 自适 应 、 自组 织 功 能 ， 加 而 权 系 数 的 调 整 采 用 有 监 督 的 Ｈｅｂ学 习 规 ｂ
Ｋ
式中
Hale Waihona Puke ㈩ ＋ ＋ Ｔ ａ
］ （） １
则 ， 与 神 经 元 的 输 入 、 出 和 输 出 的 偏 差 它 输 三者的相 关函数有关 ， 即
△ （） “ｋ ＝
Ｋ △（） ｋ ＋Ｋ （ ） ｅ ｋ ＋ＫＤ （ ） △ ｅ ｋ
基于酸碱中和过程的优化和自组织模糊逻辑控制器 (IJISA-V5-N12-9)
Published Online November 2013 in MECS (/) DOI: 10.5815/ijisa.2013.12.09 Fuzzy Logic Controller for pH Neutralization Process
variations in various process inputs. A more fundamental and rigorous approach for the development of the dynamic process model involves material balance on selective ions, equilibrium constants and electroneutrality equation [4], [5]. The associated model has been used by many researchers as a platform for subsequent investigations and forms the basis to introduce new and improved forms of dynamic modeling and adaptive control techniques using the concept of reaction invariant and strong acid equivalent [6], [7], [8], [9]. In addition to the first-principle based dynamic models, the other approaches have used the development of black-box type data-driven dynamic model based on AI techniques [10], [11], [12]. The main purpose in using AI techniques is to handle the inherent nonlinearity and time-varying nature of the pH neutralization process without the complex mathematical model, thereby improving its performance. The advent of fuzzy set theory brought a phenomenal change in analysis of complex systems, decision processes and computational intelligence [13], [14]. The most visible paradigm shift was use of natural linguistic variables in place of numerical variables which resulted in ―from computing with numbers to computing with words‖ [15]. The ascent was however not without resistance. During its nascent stage the term "fuzzy logic" gave an impression of vague logic and faced tremendous criticism from few leading scientific intellectuals. In reality, the term "fuzzy logic" refers to the fact that that the logic involved can deal with lexical definition of inputs, in contrast to binary logic which accepts only "true" or "false". Therefore, the term "fuzzy" in fuzzy logic applies to the imprecision in the data and not in the logic [16]. The fuzzy set theory laid the foundation of fuzzy control. The major boost to industrial application of fuzzy logic came with implementation of Mamdani fuzzy inference system based intelligent controller which provided a coherent strategy to combine linguistic control rules based on fuzzy theory [17]. Further to make the intelligent controller adaptive in nature, the self-organizing control strategies are applied [18], [19]. The extensive application of fuzzy logic to conventional control techniques such as proportional-integral-derivative control, sliding mode control, and adaptive control, resulted in improved performance for the hybrid controller over their conventional counterparts [20], [21], [22]. Apart from control applications, fuzzy logic has also been extensively used in system modeling identification [23], [24]. To optimize fuzzy inference system, various techniques are used. One among them is self-organizing technique in which the basic idea is to replace the poor performing rule with a better performing rule. Other techniques include altering fuzzy input-output scaling factors and membership functions with the help of evolutionary algorithms such as GA, a search techniques based on the mechanism of natural selection and natural genetics [25]. GAs perform evolutionary Copyright © 2013 MECS
单神经元自适应 PID 控制器及其仿真研究论文
单神经元自适应 PID 控制器及其仿真研究摘要：随着科学技术的不断发展和进步，被控对象变得越来越复杂，传统的pid控制器对时变系统和非线性系统往往得不到较好的控制效果。
本文重点研究了单神经元自适应pid控制器，分析了学习规则，并对控制对象的跟踪特性做出了仿真研究。
仿真结果表明，这种控制器不但具有pid控制的优点而且还具有自适应特点，具有良好的控制性能。
关键词：单神经元；pid；自适应；仿真【中图分类号】g4201.单神经元自适应pid控制器单神经元作为构成神经网络的基本单位，具有自学习和自适应能力，而且结构简单易于计算。
而传统的pid控制器也具有结构简单、调整方便和参数整定与工程指标联系密切等特点。
若将这两者结合，则可以在一定程度上解决传统pid控制器不易在线实时整定参数、难于对一些复杂过程和参数慢时变系统进行有效控制的不足。
用神经元实现的自适应pid控制器的结构框图如图1-1所示：单神经元控制系统的结构如图1所示。
图中转换器的输入为设定值r（k）和输出y（k），转换器的输出为神经元学习所需要的状态量x1，x2，x3，k为神经元的比例系数。
神经元自适应控制器的控制算法为：单神经元的控制算法中的权系数wi（k）可以通过自学习功能进行自适应调整，单神经元自适应pid控制器正是通过对加权系数的调整来实现自适应、自学习功能的。
加权系数的调整可以采用不同的学习规则，从而构成不同的控制算法。
2、单神经元自适应pid控制器学习规则2.1 有监督hebb学习规则对于有监督的hebb学习规则由于加权系数wi（k）和神经元的输入、输出和输出偏差三者的相关函数有关，因此采用有监督hebb 学习算法时有（1-12）（1-13）根据无监督的hebb学习规则的推导，可以得到（1-14）同样为保证这种单神经元自适应控制学习算法的收敛性和鲁棒性，将其规范化处理后可得式（1-15）。
（1-15）（1-16）其中，，，（1-17），是输出误差信号，分别表示比例、积分、微分的学习速率。
单神经元自适应PID在湿法烟气脱硫系统pH值控制中的应用
石灰石 － 石膏湿法脱硫工艺过程
石 灰 石一 膏 湿法 脱硫 工 艺 流程 如 图 １ 示 。 石 所
利 用 ． 浆 液经 石 膏泵 送 入脱 水 机进 行 脱 水 ， 浓 生 产 出二 水 石 膏（ 有 １ ％ 左 右 的水 分） 含 ０ 。
吸收塔浆液 ｐ Ｈ值控制策略
吸 收塔 浆液 Ｄ Ｈ值 过 高 ．二 氧化 硫 的 吸 收速 度快 ． 是 浆液 容 易 结 垢 ， 塞 泵 和 管道 ．影响 但 堵
然 而 对 于 吸 收塔 浆 液 ｐ Ｈ值 控 制 系
有 关 ，因此 采 用 有监 督 Ｈ ｂ ｅ ｂ学 习规 则
硫 装 机容 量 的 ８ ％ 以上 。石灰 石 一 膏 湿法 脱 硫 ５ 石 是 主 要 的湿 法 烟气 脱硫 技 术 之一 ． 由于 石灰 石 价 廉 易得 ．脱 硫 成本 较 低 ．脱 硫 效 率可 达 到 ９ ％一 ５ ９ ％． ８ 因此 在 我 国大 、 中型 火 电机 组 上 广 泛采 用 。
基本算法
考 虑 到加 权 系 数 Ｗ 、 神经 元 的 ｆ 与
若 有 一 函 数 ｆ ｗｆ ， ，（）ｉ ） ｉ ｆ ｚ ｕｋｚ（ Ｊ （ ｆ ｋ 使 得
：
输 入 、输 出 、输 出偏 差三 者 的相 关 函数
（） ｇ 坝 “ 一（） 一 ）（） ）
Ｃ
寺 扣 盟 】
半 干 法 。 法 烟气 脱 硫 工艺 是 技术 上 最 成熟 、 湿 实
硫 被 吸收 剂溶 解吸 收后 随吸 收剂 液滴 落入 吸 收塔
的循 环池 ． 发生 反 应 生成 亚 硫酸 盐 ， 并 浆池 中的
际 应 用最 多 、 运行 状 况最 稳 定 的脱 硫 工 艺 ． 占脱 Ｄ Ｈ值 随 之降 低 。 为 了保 持 吸 收剂 足 够 的碱 度及
基于单神经元自适应PID控制的温控系统研究
文 章 编 号 ：０ ３ １９ ２ ０ ） １ ０ ０ ３ １０ —６ ９ （０ ６ ０ —０ ２ —０
基 于 单 神 经 元 自 适 应 ＰＩ 控 制 的 温 控 系 统 研 究 Ｄ
陈 静 ， 永 骥 王
４０７） ３ ０ ４
（ 中科技大学控制科学与工程系智能所 ， 北 武汉 华 湖
摘 要 ： 采用 Ｂ ｎ —Ｂ ｎ 控 制和单神经元 自适应 ＰＤ控 制相结 舍的控 制方法 ， ａｇ ａｇ Ｉ 并且 对 Ｂ ｎ —Ｂ ｎ ａｇ ａ ｇ控
１ 引言
在 生 产 和 工 业 中 ， 温 度 的 控 制 是 十 分 普 遍 的 。 但 由 对 于 温 度 对 象 种 类 繁 多 ， 自 内在 机 理 不 同 ， 学 模 型 存 在 一 各 数 定的局限性 ， 而且 普遍具有 时间常数 大 ， 滞后时 间 长， 纯 时 变 性 较 明 显 等 特 点 ， 此 基 于 对 象 数 学 模 型 的 常 规 控 制 方 因 法 就 无 法 取 得 良好 的控 制 效 益 。所 以研 究 一 种 适 用 于 此 类 控制 系统 的通用控制算法是非常 必要 的。 本文采用了 Ｂ ｎ ａｇ—Ｂ ｎ ａｇ控 制 与 单 神 经 元 自适 应 Ｐ Ｄ Ｉ 控 制 相 结 合的 方 法 ， 对 其 中 的 Ｂ ｎ —Ｂ ｎ 控 制 做 了 一 些 并 ａ ｇ ａｇ 改进 ： 引入 逐 级 递减 Ｂ ｎ 即 ａｇ—Ｂ ｎ ａｇ控 制 的 概 念 ， 且 使 并 Ｂ ｎ —Ｂ ｎ 制 的 控 制 初 始 值 以 一 定 的规 律 按 照 温 度 设 ａ ｇ ａｇ控 定值 的变化而变化 。以此来 实现对 温控对 象 的有 效控 制。 实 验 结 果 表 明 ， 控 制 算 法 对 于 电 加 热 炉 系 统 具 有 较 好 的 该 控制效果 。
基于单神经元模糊自适应PID控制的电液位置伺服系统研究
等因素 的影 响 ， 得 它成 为 典 型 的非 线 性 时变 系 统 。 使 传 统的 ＰＤ控 制虽具有 结构 简单 ， Ｉ 调整方 便 等特点 ， 但 不 易在线 实时整定 参 数 ， 非线 性 系 统 不 能取 得 很好 对
的控 制效果 。本 文采用 单神 经元模 糊 自适应 ＰＤ控 制 Ｉ 器对 电液位 置伺 服系统 进行控 制 。单 神 经元作 为构成 神经 网络 的基本 单位 ， 具有 自学 习和 自适 应能力 ， 它 将
ＰＢ Ｚ０ ＮＳ
图 ２ 单神 经 元 模 糊 自适 应 Ｐ Ｄ 控 制 器 结构 Ｉ
ＮＳ
本 文 中神 经元 的 ３个输入 节点 分别为 ： （ ）＝ｅ ）一ｅ ｋ一１ ｋ （ （ ）
Ｚ ０ Ｐ Ｓ Ｐ Ｂ
Ｐ Ｓ Ｐ Ｓ Ｚ ０
Ｐ Ｓ Ｚ ０ ＮＳ
Ｚ ０ ＮＳ ＮＳ
图 １ 阀控 液 压 马 达 位 置 伺 服 系统
伺服 阀 的传 递 函数可 表示 为二 阶振荡环 节 ：
卜 意
０９‘ Ｓ ｖ
— —
与 ＰＤ控 制结 合起 来 ， 过 自学 习功 能 不 断修 正 ＰＤ Ｉ 通 Ｉ
控制参 数权重 ， 自动寻求 系统最 优 的控制 品质 ， 且在 并
的闭环控制 系统 ， 实现对 目标 位置 的跟踪 ｊ 。
液压 阻尼 比
收稿 日期 ：０ １０ －１ ２ １ －１ ０
作者简介 ： 周龙勇 （９ ９ ） 男 ， １７ 一 ， 江苏盐城人 ， 在读博士 ， 研究 方向 ： 电一体化 。 机
伺服放 大器 、 减速 器 、 位置 传感 器均 为 比例 环节 。
０４ ．
０． ２ Ｏ
一
５ ４ ． 。 ． Ｏ ｌ ３ ４ ５ ３ ２ １ ２
单神经元自适应PID控制器实验报告
单神经元自适应PID控制器仿真实验报告一、实验目的1、熟悉单神经元PID控制器的原理。
2、通过实验进一步掌握有监督的Hebb学习规则及其算法仿真。
二、实验内容利用单神经元实现自适应PID控制器，对二阶对象和正弦对象进行控制，在MATLAB环境中进行仿真。
被控对象为y(k)=0.3y(k-1)+0.2y(k-2)+0.1u(k-1)+0.6u(k-2)三、实验原理1、单神经元模型：图1 人工神经元模型图图2 Sigmoid人工神经元活化函数单神经元的McCulloch—Pitts模型如图1，图2所示。
x1,x2,x3…xn是神经元接收的信息，w1,w2,…为连接权值。
利用简单的线性加权求和运算把输入信号的作用结合起来构成净输入input=∑w j x j−θ。
此作用引起神经元的状态变化，而神经元的输出v是其当前状态的激活函数。
2、神经经网络的有监督Hebb学习规则学习规则是修改神经元之间连接强度或加权系数的算法，使获得的知识结构适应周围环境的变化。
两个神经元同时处于兴奋状态或同时处理抑制状态时，它们之间的连接强度将得到加强，当一个神经元兴奋而另一个抑制时，它们之间的连接强度就应该减弱。
这一论述的数学描述被称为Hebb学习规则。
在学习过程中，网络根据实际输出与期望输出的比较，进行联接权系数的调整，将期望输出称导师信号是评价学习的标准。
这样，就得到了有监督的Hebb学习规则如果用oi表示单元i的输出，oj表示单元j的输出Wij表示单元j到单元i的连接加权系数，di表示网络期望目标输出，η为学习速率，则神经网络有监督的Hebb学习规则下式所示。
∆w ij(k)=η[di(k)−oi(k)]oi(k)oj(k)(1) 3.基于单神经元的PID控制单神经元控制系统的结构如图3所示。
图中转换器的输人为设定值r(k)和输出y(k)，转换器的输出为神经元学习所需要的状态量x1,x2,x3,K为神经元的比例系数。
图3 单神经元自适应控制器结构图单神经元自适应控制器是通过对加权系数的调整来实现自适应、自组织功能的，权系数的调整是按有监督的Hebb规则实现的。
利用pH传感器研究中和反应过程中pH的突变
利用ｐＨ传感器研究中和反应过程中ｐＨ的突变摘要利用pH传感器的实时检测功能，并借助数据采集器和计算机直接生成数据曲线，便可以便捷、直观地反映中和反应过程中pH的变化，帮助学生认识“突变”的存在，加深理解酸碱中和滴定方法的原理。
pH变化曲线可用来研究弱酸、弱碱、多元弱酸盐等参与的反应，还可对其进行数学建模以及进行相关讨论。
关键词pH传感器pH变化曲线酸碱中和滴定1 问题的提出滴定分析法是化学分析法的基本内容之一，滴定分析简便、快捷、具有足够的准确度，在生产实践和科学实验中具有很大的实用价值。
酸碱中和滴定作为一种重要的滴定分析法，由于该方法所涉及原理、药品、操作都相对简单，使其成为中学阶段介绍的惟一的滴定分析法，同时也是中学化学为数不多的定量实验之一，具有重要的方法教育的作用。
pH的突变是酸碱中和滴定过程的重要特点，对于选择合适的酸碱指示剂以及该分析方法的准确性具有重要意义。
教材[1]中并不要求学生认识突变的存在，因此未展示滴定曲线，仅通过语言进行描述。
但学生并不易理解教材中讲述的“用盐酸滴定NaOH溶液时，从表面看，似乎没有变化，但实质上，在滴定过程中，溶液的pH发生了很大的变化”，更难理解为何指示剂的变色点不在pH＝7处，却可以用来指示反应的化学计量点。
因此教师在教学环节常常会引申介绍pH突变的存在，但这一内容的教学又会成为学生理解的一个难点。
供理科倾向学生使用的新课标《化学反应原理》选修教材[2]将“实验测定酸碱反应曲线”设计为实践活动，由学生亲自动手绘制酸碱中和反应曲线，进而深入的认识酸碱滴定法的原理。
通过实验的方法绘制酸碱中和反应曲线，同样也是《普通高中化学课程标准（实验）》[3]提出的新要求，在“化学反应原理”和“实验化学”2个模块中都得到体现。
绘制中和反应曲线的常规方法[4]是用pH计检测溶液的pH，记录消耗的酸或碱的体积和相应的pH，再描点作图得到，实验过程相对复杂。
我们如果利用传感技术实时采集、图形显示的突出特点，利用pH传感器监测在滴定过程中溶液pH的变化情况，并借助计算机以图像形式显示出来，直接可得到中和反应曲线，方便、快捷地展示滴定过程中pH的变化；另外，如果使用摄像头录制实验现象，并在计算机的同一个窗口中显示出来，便可以将pH的突变与指示剂变色的实验现象有机整合起来。
一种单神经元自抗扰控制器
( 1 Research Center of Control Science and Engineering , Southern Y angtze Universit y , Wuxi 214122 , China)
Abstract : Arming at the problem of too many parameters to be turned in the active disturbance rejection con2 troller (ADRC) , a new algorithm to improve nonlinear states error feedback control laws (NLSEF) is present2 ed. Mono neuron is adopted to create the adaptive parameters by means of the self2learning ability of neural networks , which makes parameters automatically adjust in accordance with system error , and then complete the parameters online self2adjustment . The simulation result indicates that the developed controller can greatly re2 duce t he adjusted parameters , and increase its adaptability and robustness. K ey wor ds : active disturbance rejection controller ; mono neuron; nonlinear states error feedback control laws 自抗扰控制器 ( ADRC) 是一种新型的非线性控制器 . 由于其适应性强 ,鲁棒性好 , 控制性能优良[ 1] , 已 成为工业界和控制理论领域里十分关注的研究热点 . 然而 ,由于其可调参数较多且不易整定 , 严重影响了 ADRC 的推广和应用 . 本文受单神经元 PID 调节器 的启发 , 以二阶自抗扰控制器为例 , 利用神经元具有 的自学习、 自适应能力来改进自抗扰控制器 (ADRC) 中的非线性状态误差反馈环节 , 从而使得该环节的参 数实现在线自整定 . 仿真结果表明改进后的 ADRC 有更好的适应性和鲁棒性 .
改进单神经元自适应PID控制器应用于污水处理
中 图 分 类 号 ：Ｔ １ ３ Ｐ ８ 文 献 标 识 码 ：Ａ
・
文 章 编 号 ：１７ — ７ ０ ２ １ ）９ ０ ８ 一 ３ ６ ４ ７ ２ （０ ０ １ — ０ ９ ｏ
ａ ｏ ｔ ｎ ｄｕ ｔ ｔｅ ｇｉ ｏ ｆｃｅ ｔａ ｄ ｔｅ ｌａ ｉｇ ｒ ｅ ｄ ｎ ｍ ｃ ｌ ｓ ｐｅ ｅ ｔｄ ｉ ｔｉ ｐ ｐ ｒ ｈ ｅ －ｕ ｉｇ ｃ ｐ ｂｌｙ ｏ ｌ ｒ ｈ ａ ｄ ａ ｊ ｓ ｈ ａｎ ｃ ｅ ｉｎ ｎ ｈ ｅ ｒ ｎ ａ ｙ ａ ｉ ｌ ｉ ｒ ｓｎ ｎ ｈｓ ａ ｅ．Ｔ ｅ ｓｌ ｔｎｎ ａ ａ ｉｔ ｆ ｇｉ ｍ ｓ ｉ ｆ ｎ ｔ ａｙ ｅ ｆ ｉ
Ｉ ｐｒ ｖ ｄ ｉ ｇ ｅ ｍ ｏ ｅ ｓｎ ｌ ｎｅ ｒ ｎ ｄ ｐｔｖ ＰＩ ｕ ｏ ａ ａ ｉ ｅ Ｄ ｃ ｎ ｒ ｌｅ ｗｉｈ ｐ ｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｏ ｔｏ ｌ ｒ ｔ ａ ｐｌ ｔｏ ｔ ｃ
ｗ ａ ｔ ｗ ａ ｅ ｔ ｅ ｔ ｅ ｓｅ ｔ ｒ ｒ ａ ｍ ｎｔ
ＬＵ Ｉ Ｘｉ Ｍｅ ， ｉ ＧＵＯ ｉ ｇ Ｊｎ
Ｋｅ ｒ ｓ： Ａ ｔ ｅ ｃ ｎｒ ｌ ｓ ｇｅ ｎ ｕ ｏ ； Ｐ Ｄ ｙ ＷＯ ｄ ｃ ｉ Ｘ ｏ ｔ ； ｉ ｌ ｅ ｒ ｎ ｖ ｏ ｎ Ｉ
传 统 的 Ｐ Ｄ调 节 器 具 有 结 构 简 单 、 整 方 便 和 参 数 Ｉ 调
整 定 与 工 程 指 标 联 系 密 切 的优 点 ， 过 程 控 制பைடு நூலகம்中 获 得 了 在 广 泛 的 应 用 ， 算 法 参 数 整 定 困难 ， 参 数 不 具 有 自适 但 且 应 能 力 。 多 学 者 提 出 了改 进 型 Ｐ Ｄ控 制 算 法 ， 建 华 、 很 Ｉ 赵
基于强酸当量的pH值前馈-自适应控制
过 程 控 制
化 自 化 仪 ，０ ，５ ）８３ 工 动 及 表 ２８３ １： —１ ０ （ ２
Ｃ ｎ ｍｌ ｎ ｎ ｔ ｍｅ ｔ ｉ ｈ ｍｉａ ｎ ｕ ｔ ｏ ｔ ｄ Ｉ ｓｒ ａ ｕ ｎ ｓ ｎ Ｃ ｅ ｃ ｌＩ ｄ ｓ￣
中图分类号 ： Ｐ ７ 文献标识码 ： 文章编号 ： ０ ０３ ３ （０ ８ ０ － ２ －４ Ｔ ２３ Ａ １０ — ２ ２ ０ ） １ ０ ８０ ９ ０ １ 引 言
ｓｎ ｏ 将模型推广至一般情况 。然而 ， 过测量流 出成 通
ห้องสมุดไป่ตู้
ｐ Ｈ控制广泛应用 于众多 的工业生产过 程 ， 由于
基 于 强 酸 当量 的 ｐ 值 前 馈 － Ｈ 自适 应 控 制
郭 亮 ， 红瑞 ， 石 褚励 耘
（ 东华大学 信息科学与技术学院 ， 上海 ２ １２ ） ０ ６ ０
摘要 ： 对 ｐ Ｈ非线性过 程的控 制 ， 在传统线性 自适应控制的基础上 ， 采用基 于强酸 当量的过程模 型 ， 引入 一
二 ＝Ｆ ｃ 一 ）＋（ 一 ） （ （ ｕ ｉ：１ ２ … ， ） （ ） ， ， ｎ １
其测量信号 （ Ｈ值 ） ｐ 与控制量 之间具有 强烈 的非线
性关系 ， 规 ＰＤ控 制在 多 数情 况 下无 法 胜 任 ｐ 常 Ｉ Ｈ 控制 的要求 ， 目前这 是过程 控制 中最 困难的 问题之
ｔ ａｍ ｎ ｒｃ ｓ ａｅ ｎａ ｔ ａｅ ｌｄ ｅｍｏ ｅ ＮＯ． （ Ｓ ） ｉ Ｏ ｔｃ ｎ ｌｇ ａ ｒｐ ｓｄ Ｔ ｅｐｅ ｉ ｉｅ ｒ ｔ ｅ ｔ ｏ ｅｓｂ ｓｄｏ ｃｉ ｔｄｓ ｇ ｄ ｌ ｅ ｐ ｖ ｕ ２ Ａ Ｍ２ ｗｔ Ａ ／ ｅｈ ｏｏｙｗ ｓｐｏ ｏｅ ． ｈ ｒｄｃ ｖ ｈ ｔ
科学实验报告：酸碱中和实验报告
科学实验报告：酸碱中和实验报告1. 引言1.1 概述本文是一篇科学实验报告，重点介绍了酸碱中和实验的目的、方法、步骤以及结果分析等内容。
酸碱中和是化学领域中一个重要的概念，涉及到物质在水溶液中的性质变化与反应过程。
通过本次实验，我们旨在深入了解酸碱中和反应的基本原理，并通过实际操作和数据分析验证相关理论。
1.2 文章结构本文共分为五个部分：引言、酸碱中和实验报告、实验结果与数据分析、讨论与解释结果意义以及结论与总结。
其中，在引言部分我们会介绍文章的背景和目标，并简要阐述后续各个章节的内容，为读者提供整体把握文章结构的便利。
1.3 目的本次实验主要目的有以下几个方面：- 了解酸碱中和反应的基本概念和原理。
- 掌握常见酸碱指示剂的使用方法，并能够根据指示剂颜色变化判断溶液性质。
- 能够正确选择合适浓度的酸碱试剂并进行配制。
- 理解酸碱反应的化学方程式，并验证实验结果与理论预期之间的关系。
- 分析实验数据并得出结论，评估实验结果的可靠性。
通过完成这些目标，我们可以进一步提高对酸碱中和反应的理解，并将其应用于日常生活、环境保护等领域。
以上是“1. 引言”部分的详细内容。
2. 酸碱中和实验报告：2.1 实验目标：本实验的目标是研究酸碱溶液之间的中和反应。
通过观察不同浓度的酸和碱溶液在混合后pH值的变化，分析中和过程中水产生的量，并探索酸碱中和反应对于pH值的影响。
2.2 实验方法：首先，准备所需物品，包括3种浓度不同的酸溶液（如盐酸、硫酸或柠檬酸等）和3种浓度不同的碱溶液（如氢氧化钠、氢氧化钙或氨水等）。
确保使用量杯和容量瓶正确测量溶液。
接下来，在实验室条件下进行实验。
首先取一个标号玻璃烧杯，用天平称取一定质量的某种酸溶液，并记录其质量。
然后，再取另一个标号玻璃烧杯，用天平称取一定质量的某种碱溶液，并记录其质量。
随后，将两种溶液倒入一个干净且干燥的容器中，并搅拌均匀。
注意观察溶液的变化，特别是颜色和气味。
基于酸碱质子理论的酸碱反应及其溶液pH的探讨
的逆反应遥反应平衡常数是共轭弱酸电离常数的倒数或该水解平
衡常数的倒数遥 例如袁HCl 和 NaAc 发生下列反应院
H++Ac-葑HAc
k=
[HAc]
+
-
[H ][Ac ]
=
1 Ka窑HAc
=
1 1.76伊10-5
=5.68伊104
因此袁强酸与弱碱的反应袁弱碱的碱性越强渊Kb 越大冤袁或其 共轭酸酸性越弱渊Ka越小冤袁则反应进行得越彻底遥 这也是强酸置 换弱酸的反应遥
尧HCO3
-
尧HSO4
等
都
是酸
曰Cl
-尧Ac-尧NH3尧CO
23-尧SO24-等
都是碱遥 所以质子理论中的酸和碱既可是中性分子也可是阴尧阳
离子袁且没有盐的概念遥并把仅相差一个质子的对应酸尧碱称为共
轭酸碱对遥 即院
酸葑碱+质子
. Al酸l碱R质i子g理ht论s认为R院es每e一r个v共ed轭.酸碱对都是构成酸碱反应 的半反应袁共轭酸碱对的半反应是不能单独存在的遥 因为酸不能
=1.76伊109
弱酸与弱碱的反应实际上是较强的弱酸置换较弱的弱酸或
较强的弱碱置换较弱的弱碱的反应遥 例如院
HAc+CN-葑HCN+Ac-
其中
K
=
[Ac-][HCN] [CN-][HAc]
=
Ka窑HAc Ka窑HCN
=3.57伊104 反应平衡常数很
大袁能向右进行遥
较强的弱酸的酸性越强渊Ka 越大冤尧置换出的较弱的弱酸酸
要是强酸与强碱的反应尧强酸与弱碱的反应尧强碱与弱酸的反应冤
来进行酸或碱的定量分析和制备化合物遥这就涉及到酸碱反应后
一种单神经元自适应控制方法
x2 ( t) 能迅速减小跟踪误差 ; x3 ( t) 可以改善系统的
响应速度 ,减小超调量 ; x4 ( t) 使系统趋近于稳态无 差 ,提高了控制的准确性 。权值 ω′i ( t) ( i = 1 ,2 ,3 ,4) 反映了受控对象和过程的动态特性 , 神经元通过自 身的学习策略不停地调整 ω′i ( t) ( i = 1 ,2 ,3 ,4) ,在 4 种控制的关联作用下迅速消除偏差 ,进入稳态 。
图 3 单神经元自适应控制仿真实验 2
3 结论
以上提出的神经元自适应预测 PID 控制器 ,能 够提高控制系统的自适应能力和鲁棒性 ,该控制器 结构简单 ,易于实现 ,特别是便于在分散控制系统中 实现 。
参考文献 : [1 ] 王国玉 , 韩 璞 , 周黎辉. 基于单神经元的自适应控制在主汽
对 K的分析表明 , 应当在响应初期取较大的 值 ,以提高响应速度 ; 而在进入稳态以后 , K 应逐步 减少到某一稳定值 , 以保证系统不出现过大的超调 量 。为了满足上述要求 , 可以采用非线性变换法对 K 进行在线修改 ,调整公式如下 :
曲线 1 - 普通 PID 控制的仿真曲线 曲线 2 - 单神经元自适应控制的仿真曲线 曲线 3 - 对 K 进行在线调整的单神经元自适应控制的仿真曲线
为此 ,本文提出一种单神经元自适应控制的方 法 。通过大量的仿真实验表明 ,该方法简单易行 ,具 有比普通 PID 算法好得多的控制效果 。
1 基于单神经元的自适应控制
基于单神经元的自适应控制系统框图[1]如图 1 所示 。
图 1 单神经元控制系统框图
信号 x3 ( t) 、反馈积分控制信号 x4 ( t) 。它是一种 多层次多模式的控制结构 ,集前馈和反馈于一体 ,互 为关联 ,互为补偿 。前馈控制信号 x1 ( t) 通过 ω′1 ( t) 直接作用于受控对象 , 加快了系统的响应速度;
pH值中和反应过程的无模型学习自适应控制
pH值中和反应过程的无模型学习自适应控制
曹荣敏;侯忠生
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2006(042)028
【摘要】根据pH值处理过程的时变和非线性特性,将基于紧格式线性化的单入单出非线性离散时间系统的无模型学习自适应控制方法应用在带有时滞的pH值中和反应过程中.控制器的设计是无模型的,是直接基于称为伪偏导数的向量,此伪偏导数是通过一种新型参数估计算法,根据酸碱中和反应系统的输入输出信息在线导出的.此无模型控制方法非常适用于实际的模型参数难以辨识,且是时变的非线性系统.仿真控制验证了该方法对不确知动态的非线性pH值的控制具有鲁棒性强、响应速度快和控制精度高的优点,性能好于传统的PID控制.
【总页数】4页(P191-194)
【作者】曹荣敏;侯忠生
【作者单位】北京机械工业学院计算机及自动化系,北京,100085;北京交通大学先进控制系统研究所,北京,100044
【正文语种】中文
【中图分类】TP273.3
【相关文献】
1.一类非线性系统的无模型学习自适应控制 [J], 胡致强;王世刚
2.永磁直线电机的无模型学习自适应控制 [J], 曹荣敏;侯忠生
3.一类多重时滞非线性系统无模型学习自适应控制 [J], 胡致强;李向东
4.酸碱中和反应中pH值的单神经元自适应控制研究 [J], 杨友林;巫庆辉
5.脂肪酸甲酯磺酸盐生产过程中和工序的pH值无模型自适应控制 [J], 王俊伟;张国定
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酸碱中和实验报告
酸碱中和实验报告实验目的：本实验的目的是通过观察和记录酸碱中和反应的过程，了解酸和碱的性质以及中和反应的特点。
实验原理：酸碱中和反应是指酸和碱反应生成盐和水的化学反应。
一般而言，酸会产生氢离子（H+），而碱会产生氢氧离子（OH-）。
当酸和碱混合时，H+和OH-离子会结合形成水，并生成相应的盐。
实验器材与试剂：- 直口烧杯- 锥形瓶（酸性试剂）- 导管- 滴定管- 取样漏斗- 酚酞指示剂- 硝酸钠（NaOH）溶液- 硫酸（H2SO4）溶液实验步骤：1. 首先，取一个干净的锥形瓶并加入适量的硝酸钠溶液。
2. 然后，将酚酞指示剂加入硝酸钠溶液中，直至溶液呈现红色。
3. 取一滴定管，将其中一端插入锥形瓶中的溶液，并将另一端放入一个直口烧杯中。
4. 在直口烧杯中装入一定量的硫酸溶液。
5. 缓慢地滴加硫酸溶液，同时观察溶液的颜色变化。
6. 当溶液由红色转变为无色时，停止滴加硫酸溶液，并记录滴加的硫酸溶液的体积。
实验结果与数据分析：根据实验步骤记录的数据，绘制一张滴定曲线图，横坐标为滴加的硫酸溶液体积，纵坐标为pH值。
从滴定曲线上可以看出，当滴加到一定体积时，溶液的pH值会急剧变化，表明酸和碱已达到中和状态。
根据滴定曲线图，确定中和反应的终点和等当点。
终点是指滴加硫酸溶液直到颜色完全转变的那一点，等当点是指酸和碱的化学计量比例点。
由滴定曲线图可知，终点和等当点之间的差异较小，说明酸碱反应达到了准确的化学计量比例。
根据实验结果和数据分析，可以得出酸和碱中和反应是可控制的，并且滴定曲线可以用于确定反应的终点和等当点，从而推断出反应的化学计量比例。
实验结论：通过本实验的观察和记录，我们得出了酸碱中和反应的结论：1. 酸碱中和反应是指酸和碱反应生成盐和水的化学反应。
2. 酸和碱的反应是可控制的，可以通过滴定曲线来确定反应的终点和等当点。
3. 酸碱中和反应满足化学计量比例，即酸和碱按照一定比例反应。
在日常生活和实验室中，酸碱中和反应被广泛应用于许多方面，例如调整土壤pH值、制备盐、制备化学药品等。
神经肌肉细胞内pH的作用机制与测定
神经肌肉细胞内pH的作用机制与测定
金燕;朱道立
【期刊名称】《畜牧兽医科技信息》
【年(卷),期】2003(019)010
【摘要】@@ 生物有机体必需要有稳定的内环境,其体内的各种功能才能正常地进行.构成机体的神经肌肉细胞内的pH稳定性维持,对其新陈代谢的功能活动是必不可少的作用,当导致调控pH的转运系统失调时,就会发生各种疾病.对神经肌肉细胞内的pH研究已有很久的历史,从最初对细胞内pH的变化过程予以记录到内外环境各种因素对它的调控机制研究等等.随着神经肌肉细胞内记录技术的发展,研究也逐步深入广泛,pH对细胞质蛋白和跨膜蛋白的影响,以及对酶的活动和通道性质的影响等.近年来研究的热点趋于阐明H+在各种离子通道和离子转运系统的生理作用,以及H+调节蛋白亚基的作用机理等.
【总页数】3页(P20-22)
【作者】金燕;朱道立
【作者单位】南通师范学院生命科学与技术系,南通,226007;南通师范学院生命科学与技术系,南通,226007
【正文语种】中文
【中图分类】S8
【相关文献】
1.热带假丝酵母细胞内pH的测定及其与生长代谢活性的关系 [J], 刘树臣;谢澜漪;李春;曹竹安
2.盐胁迫下谷子根部细胞内pH值测定 [J], 李小波;潘教文;丁国华;李臻;王庆国;刘炜
3.细胞内总游离巯基氨基酸的测定及其对不同作用机制药物的识别作用 [J], 修锐;李巧;王艳
4.植物细胞内pH值的测定 [J], 周文彬;邱保胜
5.一种新的同时测定大鼠心肌细胞内Ca^2+和pH的方法 [J], 刘蔚;张月兰;王景全;寺田肇;林秀晴
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改进单神经元自适应PID控制器应用于污水处理
改进单神经元自适应PID控制器应用于污水处理
刘喜梅;郭静
【期刊名称】《微型机与应用》
【年(卷),期】2010(000)019
【摘要】结合无需辨识的自适应控制算法,提出一种动态调整增益系数和自适应学习率的改进型单神经元PID控制策略,进一步提高了控制器参数的自校正能力.利用ActiveX技术将改进型单神经元自适应PID控制算法封装在ActiveX控件中,并设计MFC应用程序对污水处理过程溶解氧的控制进行仿真.结果表明,改进型单神经元PID与改进前的单神经元PID控制方法相比,具有更好的自适应性和更强的鲁棒性.
【总页数】3页(P89-91)
【作者】刘喜梅;郭静
【作者单位】青岛科技大学,自动化与电子工程学院,山东,青岛,266042;青岛科技大学,自动化与电子工程学院,山东,青岛,266042
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.基于模型参考自适应的单神经元PID控制器设计 [J], 佘致廷;秦亚胜;杨婷;董旺华
2.基于改进遗传算法的单神经元自适应PID控制器 [J], 叶军
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