文档介绍：一种应用于浓度智能控制的运算方法
专利名称：一种应用于浓度智能控制的运算方法
技术领域：
本发明涉及比较控制算法，具体为ー种应用于浓度智能控制的运算方法。
背景技术：
目前现有常用比较控制算法存在如下缺点不同エ况需要根据丰富的现场一种应用于浓度智能控制的运算方法
专利名称：一种应用于浓度智能控制的运算方法
技术领域：
本发明涉及比较控制算法，具体为ー种应用于浓度智能控制的运算方法。
背景技术：
目前现有常用比较控制算法存在如下缺点不同エ况需要根据丰富的现场经验，调节合适的參数才能实现最佳匹配输出，否则容易出现超调或欠调，容易出现振荡，使控制精度无法满足要求。要最佳匹配输出，控制时间长。当エ况有变化，必须改变參数才可以满足控制需求。在众多エ业应用领域中，经常用到比较控制算法，比如温度控制，浓度控制等。在这些应用中，不同的设备、生产不同的产品其エ况绝然不同，往往需要经验丰富的工程师根据现场实际エ况对控制算法エ艺參数进行设定，并进行反复调试，最終满足エ艺要求，有些甚至无法满足エ艺要求，或控制精度差，当エ艺条件发生改变时，又需要重新调整。这样造成产品生产エ艺參数的设置以及生产产品的稳定程度对工程师经验水平依赖性大。无法满足自动化控制，生产产品次品率高，品质低。
发明内容
本发明所解决的技术问题在于提供一种应用于浓度智能控制的运算方法，以解决上述背景技术中的缺点。本发明所解决的技术问题采用以下技术方案来实现
一种应用于浓度智能控制的运算方法，包括以下步骤
第一歩基于SANBTECH算法实现采集到的浓度值与希望被控制的目标浓度值进行比较计算；
第二步通过给定默认參数后，SANBTECH算法将给出初始输出值，在不同エ况下，SANBTECH算法可以通过采集反馈浓度值自适应エ况，智能给出不同エ况下最佳匹配输出，以满足浓度控制要求。本发明中，所述SANBTECH模糊理论算法原理中，其核心部分就是规则因子α的引入，规则因子α值的大小直接影响输出值与测量值的最佳比例关系，其理论依据如下式所示
式中
α-规则因子
E—误差
amid—修正曲线的旋转基点横、纵坐标值，一般取GV/2，0. 5)，
K 一修正曲线的初始斜率；
^cmax (/7-1) 一上一响应阶段的最大误差变化率。
有益效果
本发明自学****自适应、智能匹配输出功能，可以满足不同エ况的应用需要，应用范围更广；控制精度更高；控制速度更快；稳定性好；本发明已经经过实验，模拟，使用，证明该发明完全可行，完全具备自适应，智能匹配输出功能，且与其控制算法相比，独有精准的自学****自适应、智能匹配输出功能，可以满足不同エ况的应用需要，同时控制精度高，控制速度快的特点。创造性地将不同エ况下，只需要输入相同的參数，就可以使浓度控制输出始終运行在最佳优化匹配状态，达到较高的控制精度。
具体实施例方式为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施例，进ー步阐述本发明。实施例I
基于SANBTECH算法实现采集到的浓度值与希望被控制的目标浓度值进行比较计算；通过给定默认參数后，SANBTECH算法将给出初始输出值，在不同エ况下，SANBTECH算法可以通过采集反馈浓度值自适应エ况，智能给出不同エ况下最佳匹