改进的神经网络PID算法及在温度控制中的应用

PID控制器的一个重要问题就是如何有效地实现PID模型中比例、积分、微分参数的自适应整定.文中分析了神经网络算法中迭代收敛慢的特点,提出了在多个方向上搜索BP神经网络隐层和输出层权值的增量,寻求最佳的收敛路径.设计了基于ProcessLogix系统特点的天然气制冷温度控制系统结构,并成功地应用于武钢某制冷站综合控制系统中.     

基于模糊变步长神经网络的自适应PID控制

本文针对具有非线性和不确定性的控制对象，提出了一种基于前向神经网络的自适应PID控制系统算法。并根据其特点，提出学习步长模糊校正的方案.这种控制系统综合了神经网络、模糊决策和PID控制的优点，易于实现，仿真结果表明该控制系统对非线性被控对象具有比较好的控制效果。     

船舶主机缸套冷却水温度灰色预测模糊PID控制

针对船舶主机缸套冷却水温度控制系统的大惯性、纯滞后和时变性特点,提出了将等维新息灰色预测控制与模糊自调节PID控制相结合的新型控制策略,这种控制器可根据系统预测误差和变化率自动调整控制器参数,使控制器对系统响应具有适应性.仿真结果表明:灰色预测模糊PID控制比常规的PID控制与模糊PID控制有更多的优越性,自适应能力强...     

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.     

基于单片机的温度测控系统

介绍了一种基于AT89C51单片机的温度测控系统,针对被测对象的温度在不同变化范围需要不同的PID参数的特点,提出了一种可以预设多组PID参数,根据检测温度自动选择合适的一组PID参数进行控制的方案.该方案可以通过键盘和显示器实现测控功能的选择、PID参数的在线修改和实时显示,具有调试方便、精度高和可靠性好等优点,适合于现场及实验室应用.     

基于凌阳SPCE061A的电阻炉温度控制系统

介绍了一种以凌阳16位单片机SPCE061A为核心,以固态继电器作为功率控制元件的温度控制系统．采用模糊PID控制算法,实验表明,有较好的温度控制效果．     

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.     

自动寻迹运输车舵轮模糊PID控制器的设计与仿真

建立了自动寻迹运输车舵轮控制系统的数学模型,设计了一种基于模糊PID控制的运输车方向控制系统。文中较详细地分析了控制系统数学模型的简化、模糊PID控制器的设计过程以及加模糊PID算法后系统的阶跃响应,同时对加控制算法前后系统的阶跃响应进行了对比仿真研究。仿真结果表明,加入模糊PID算法后系统的稳定性和快速性等动态性能得到了较好地改善。将仿真得到的数据应用到样机的试验中,发现该运输小车的方向控制系统能很好地满足其在前进过程中对方向调节的快速响应,样机系统具有较好的动态性能。     

ģ������ӦPID����������ABS�еķ����о�

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.     

船舶主机缸套冷却水温度灰色预测模糊PID控制

针对船舶主机缸套冷却水温度控制系统的大惯性、纯滞后和时变性特点,提出了将等维新息灰色预测控制与模糊自调节PID控制相结合的新型控制策略,这种控制器可根据系统预测误差和变化率自动调整控制器参数,使控制器对系统响应具有适应性。仿真结果表明:灰色预测模糊PID控制比常规的PID控制与模糊PID控制有更多的优越性,自适应能力强,超调适中,具有更好的动、静态特性。