工业色谱仪温度测控系统的研究与设计

介绍了一种基于XTR105和RCV420信号变送和转换元件的工业色谱仪温度测控系统的研究与设计方法.控制器选用AVR单片机,测温元件采用Ptl00,采用Intel8254控制AC220V的过零脉冲数量以及可控硅触发控制电路调节系统的加热功率,数字PID控制算法实现精确控温,在0～448 ℃范围内检测精度为0.1 ℃.可用于不同范围、不同领域的温度测控系统,现已成功应用于工业色谱仪的温度测控系统,对其他的温控系统设计也有一定的参考作用.     

基于Z-N算法的PID炉温控制

针对大惯性工业对象,设计了一种新的自适应PID调节器控制算法并应用于工业加热炉温度控制系统中,利用改进的Z-N算法,完成PID参数的初始值设定,利用测量误差改变调节器步长的方法实现PID参数的自动整定.实验结果表明,当实际温度距标定温度30℃时,利用这种PID参数自整定算法进行控制,可以使温度控制曲线在不同的阶段平滑过渡,使升温曲线平稳地过渡到恒温阶段.从控制结果上参数自调整PID控制结果几乎没有超调,稳定时间短,在设定的目标角度值附近振荡少.这种PID控制器无论在超调量还是稳定时间上都优于传统的PID控制器.     

基于温度系统的模糊自适应PID控制器的设计与仿真

针对温度系统这类非线性、大惯性对象,常规的PID控制难以发挥良好的作用,设计了一种基于模糊控制的自适应PID控制器,根据偏差和偏差变化的需要实时调整PID参数.通过仿真表明,该模糊PID控制器既具有常规PID控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速、适应性强的特点,并可以迅速消除系统余差.     

基于遗传算法的塑焊机PID温控系统

针对塑焊机温度控制，提出了一种基于遗传算法寻优的PID控制方法。该控制器以系统误差控制输出上升时间和超调量构成的函数为性能指标，利用遗传算法全局搜索能力获取一组最优的PID参数KP，Ti，Td，并且能根据实时获取的误差在线调整参数。应用结果表明，该温度控制器具有良好的动静态特性和鲁棒性。     

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无论是经典还是现代控制理论,大多是建立在线性系统基础上,目前对非线性系统还没有比较成熟的理论.常规PID控制在对象变化时,控制器的参数不能自动修改适应.将模糊控制与PID控制相结合,利用模糊推理方法实现对PID参数的在线自整定,设计了一种模糊自适应PID控制器.在分析汽车模型的基础上,采用PID控制、模糊自适应PID控制两种方法,联合Simulink软件分别对汽车的防抱死制动系统（ABS）进行刹车运动仿真研究,极大地提高了模糊控制方法和PID控制算法的应用性能.结果表明,模糊自适应PID控制方法可以达到更好的制动效果,提高了系统的动态性能和安全性能.     

一种温度系数可设定的负电阻电路

本文提出了一种温度系数可以设定的负阻电路。与通常的温度补偿方法不同,这里不是采用外加温度补偿元件的方法如热敏电阻、反向运用二极管等,而是直接利用晶体管本身参数的温度特性,通过适当选择电路参数的方法获得所需要的负阻温度系数。     

二级计算机模糊加权PID温控系统

阐述了模糊加权PID控制器的设计过程，并在实验电阻炉上实现了二级计算机模糊加权PID温度控制，用MATLAB软件建立实验电阻炉的数学模型，并按Ziegler-Nichlos经验公式整定出PID参数，运用模糊加权控制器在线调整PID控制器参数的设计思想，研制了一种模糊加权PID控制器，采用PLC和PC二级计算机系统，实现了实验电阻炉的模糊加权PID温度调节。     

两自由度并联机器人的RBF神经网络辨识自适应控制

针对平面两自由度五杆并联机器人的轨迹跟踪问题,提出了一种基于RBF神经网络的自适应PID控制方法.该控制方案利用RBF神经网络自适应学习辨识并联机器人系统的未知非线性动态,可以在线调整PID控制参数以实现高精度控制.仿真结果显示该控制策略可以精确实现对于并联五杆机器人的轨迹跟踪控制,该方法的自适应性和跟踪性能均优于传统的PID控制.     

基于遗传算法的PID智能控制器设计

根据实际应用的需要,设计出一种基于遗传算法的PID控制器．该控制器首先采用遗传算法优化PID控制器的参数,得到一组参数的最优值,在实际控制过程中利用遗传算法不断优化PID参数,从而提高PID控制器的控制性能和自适应能力．以确保系统的动态和稳态性能最优．根据设计结果采用Matlab对此进行仿真,仿真结果表明：与常规的PID控制器相比,这种基于遗传算法优化的PID控制器用于实际控制系统可达到良好的动、静态性能和自适应能力．     

离心铸管机测控数据压缩应用研究

在离心铸管机的运行过程中,有大量的温度、压力等测控数据需要保存.本文在总结传统数据压缩算法的基础上,根据实际需要,以离心铸管机的温度参数为对象,采用小波网络的原理,给出一种数据压缩算法,该算法已得到实际应用,其效果良好.     

车辆ABS参数自调节模糊PID控制仿真

通过一个单轮车辆模型对ABS(antilock braking system)进行数学建模,将模糊控制理论与传统PID控制理论相结合,构造出满意的参数自调节模糊PID控制器;在不同路面下对所建立的汽车ABS数学模型进行仿真,并与传统PID控制下的ABS系统进行比较。仿真结果表明:基于参数自调节模糊PID控制器的ABS系统能实时地对参数进行调节,其制动性能优于PID控制器;无论是在干路面还是在湿路面、冰雪路面下,都能使车轮工作在最佳滑移率附近,缩短制动距离并有效的改善制动时的方向稳定性。     

大功率空冷自增湿PEMFC温度控制方法

为研究大功率空冷自增湿质子交换膜燃料电池(PEMFC)温度控制对电堆输出性能的影响,分别采用模糊控制、PID控制、模糊-PID切换控制、自适应模糊PID控制对电堆进行试验测试.实验结果表明,不同控制方法在负载变化时的动态响应特性存在较大差异:模糊控制对电堆输出性能影响较大,在大电流输出时会造成明显的浓差极化;模糊控制、PID控制、模糊-PID切换控制在负载变化时动态响应存在较大的超调量,调节时间长;模糊自适应PID控制超调量小,调节时间短.与PID温度控制相比,自适应模糊PID温度控制超调量降低了75%,调节时间加快了20%.综合考虑调节时间、超调量、稳态误差、电堆输出性能等因素,自适应模糊PID温度控制有利于提高大功率空冷自增湿PEMFC输出特性.      

滞环PID控制在蓄电池充电器应用中的研究

传统PID（比例-积分-微分）控制对被控系统的参数摄动比较敏感,滞环控制具有较强的鲁棒性,将滞环PID控制方法引入到以恒流充电的蓄电池充电器中,可以使变换器具有很强的鲁棒性、适应性和稳定性。充电器主电路采用移相全桥变换器,给出了传统PID和滞环PID控制的仿真模型,针对变换器负载波动对输出电流的影响,以及输出电流的稳定性,分别作出了仿真试验和分析。仿真结果表明,将滞环PID控制应用到蓄电池充电器能够获得相对恒定的电流并且使得蓄电池充电器对外部响应及其内部参数的摄动有良好适应性。     

火电厂过热汽温串级PID的快速稳定优化

针对火电机组大迟延的特点,提出了一种基于鲁棒约束的串级PID（比例－积分－微分）控制器稳定域优化方法．该方法首先根据时延系统的模型得到串级PID控制器参数的稳定域,然后利用鲁棒灵敏度函数的最大值获得最优的控制器参数．通过对火电机组过热汽温串级控制系统的仿真研究,表明该方法可以快速地确定串级控制器的最优参数,为火电机组热力系统的PID控制器参数优化提供了一种简单有效的方法．     

基于参数自整定模糊PID的船舶控制

针对船舶操纵过程存在非线性、慢时变特性，设计一种参数自整定模糊PID控制器，可以在线实现PID参数的调整，使控制系统的响应速度快，超调量减少，过渡过程时间大大缩短，振荡次数少，具有较强的鲁棒性和稳定性。     

大功率PEMFC空气系统电流跟随分段PID控制方法研究

为优化大功率燃料电池系统空压机控制效果,基于离心式空压机系统模型,提出了大功率质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell, PEMFC)空气供给系统的电流跟随分段PID控制方法.该方法以离心式空压机响应特性为基础,以实际工作电流为跟随目标,在动态响应与稳态控制阶段采用不同的PID参数进行闭环控制,并进行了模拟仿真研究.最后,在实验室已有的150 kW燃料电池系统基础上的实验验证,模拟仿真与实验验证结果表明,仿真模型计算误差控制在5%以内,准确的反映了离心式空压机与空气供给系统的特性,所提出的大功率PEMFC空气供给系统的电流跟随分段PID控制方法不仅能够满足PEMFC电堆稳态控制要求,同时将动态响应时间缩短至3 s以内,控制效果良好.      

磁浮系统中免疫专家PID控制器的改进

磁浮系统是一种典型的非线性、不稳定性开环系统。由于传统的比例-积分-微分（PID）控制器的参数是固定的,因此,控制系统无法兼顾悬浮系统的静态和动态性能。本文提出一种基于粒子群优化（PSO）算法的分段专家免疫PID控制器。该控制器先利用免疫PID控制器给出悬浮系统的阶跃响应曲线,再根据误差变化将该曲线划分为五个阶段,分段实现基于PSO算法的专家PID控制器。该控制器的优点是能够在悬浮系统工作时在线对PID参数进行调节,适应误差的不同变化,使控制器响应速度加快、调节精度提高,稳态性能变好,而且几乎没有超调和振荡。利用Matlab仿真,结果表明在相同精度要求下,该控制方法与单一的专家PID控制器的相比,磁浮控制系统的过渡时间变短,调节时间变短且过渡性能较好。     

基于神经网络的多变量模糊自整定PID控制器

针对脉冲ＴＩＧ焊动态过程控制提出了一种基于ＢＰ神经网络的多变量模糊自整定ＰＩＤ控制器。该控制器利用神经网络在线学习具有多变量耦合，非线性及不确定性的复杂的焊接动态过程的控制规则，实现ＰＩＤ参数的自动整定。仿真实验结果表明该控制器不仅具有模糊控制的简单，有效的非线性控制作用。还具备了神经网络的学习与适应能力，以及ＰＩＤ控制的普遍适用性。