生物发酵过程温度模糊PID控制系统的研究

针时生物发酵过程温度控制的非线性和时变性的特点,设计了一种基于模糊PID的温度控制系统.采用偏差和偏差变化率的变化规律为依据,查询模糊规则表生成控制规则,对发酵过程中难以整定的PID参数进行在线调节.将模糊PID控制算法应用于ε-聚赖氨酸发酵监控系统,对发酵罐的温度进行实时检测控制.通过实验验证了模糊PID的优越性.     

一种适用于非最小相位系统的模糊控制方法

针对某一类非最小相位系统的特性,提出一种新型模糊控制器的设计方法,改进了ＰＩＤ型模糊控制器的结构,对输入变量设计了一种简单的可调整宽度的三角形隶属度函数;根据偏差和偏差变化率的相平面图,建立了调节系统的动态特性和规则基之间的定性关系,使规则基的设计趋于简单、合理。水轮机调节系统的仿真结果表明了这种方法的有效性。     

基于单片机的模糊控制器的设计

对模糊控制规则进行整合,以温度偏差及其变化量为输入、加热量为输出通过模糊控制算法就可达到水温自动调节的目的。将偏差及偏差的变化量经过数字化处理后相加,得到了和与控制输出量的关系,这样的算法简化了模糊推理及单片机程序设计。温度传感器及有关电路将温度转化为电脉冲的脉宽,单片机将测得的脉冲宽度的值转化为与之对应的温度值。     

波形分析法模糊自整定PID控制应用研究

在分析空调系统常规PID自整定控制局限性的基础上,指出利用偏差及偏差变化量作为PID参数调节判据是常规PID自整定控制难以取得理想控制效果的根源,从而引入波形分析法求解控制过程的性能指标即超调量与调节时间,并提出利用性能指标作为PID参数调节的判据将克服常规PID自整定控制的局限性.对性能指标与PID调节器参数的关系进行了分析,给出了根据性能指标进行PID调节的模糊控制规则,基于上述规则建立了空调机组模糊PID控制系统数学模型,并进行了仿真.仿真结果表明,该波形分析法模糊自整定PID控制可以较好解决如空调系统等大、纯滞后受控对象的控制,得到较理想的控制性能指标,并因此获得较高的经济效益.     

基于给定系统的模糊PID控制

在借鉴传统PID控制应用于单片机的方法的基础上,引进了模糊规则的调用方式。根据偏差绝对值和偏差变化绝对值的改变,调节PID参数,最后进行Matlab仿真。经过对没有加入PID控制、加入传统PID控制与加入模糊PID动态性能的差异比较,验证被控系统的动态性能得到明显的改善。     

可实现的基于MCS-51单片机的恒温控制系统的设计

本设计以MCS-51单片机为控制内核,运用典型的偏差控制方法--PID算法,实现设定值与采样值间的PID运算,来控制可控硅的通断时间,完成温度的自动调节.此系统基本上达到恒温的设计要求,具有偏差小,系统稳定的优点.     

基于模糊自适应的SBBR溶解氧控制系统仿真

针对SBBR溶解氧系统的纯滞后、非线性、时变性的特点,提出将模糊自适应PID控制器引入到SBBR污水处理系统的曝气过程。采用模糊控制规则,根据控制系统偏差及偏差变化率的大小,自动调整PID控制器KP、KI、KD三个参数的大小,以使系统具有更好的控制品质。通过MABLAB仿真,结果表明,模糊自适应PID控制器比传统PID控制器上升时间缩短了37秒、调节时间缩短了95秒、超调量小3.5%且无静差。     

电子束快速成型温度自适应模糊PID控制系统

将自适应模糊PID控制技术应用于电子束快速成型温度控制系统中,通过温度采集装置实时得到被加工件的温度信号,与设定值进行对比从而得到温度偏差及偏差的变化率,将温度偏差及偏差的变化率作为模糊控制器的2个输入变量,以自适应模糊PID控制器输出控制量调节电子束流大小,实现电子束快速成型温度的闭环控制.仿真结果表明,该控制系统具有调整时间短、稳态误差小、超调量小,即在电子束快速成型过程中,采用自适应模糊PID控制器比采用传统的PID控制器或模糊控制器可以得到更好的动态响应性能和控制精度.     

模糊PID控制器在伺服系统中的应用

在借鉴传统PID控制应用于单片机的方法的基础上,引进模糊规则的调用方式.使用TI公司的DSP专用电机控制芯片TMS20LF2407A上构建伺服系统,系统硬件得到了极大的简化,提高了系统的可靠性.根据偏差绝对值和偏差变化绝对值的改变,在线调节PID参数,最后进行MATLAB仿真,经过比较传统PID控制与模糊PID动态性能的差异,验证车栽天线伺服系统的动态性能得到明显的改善.     

基于置信规则库的飞控系统故障诊断

针对传统飞控系统故障诊断中存在的因引入专家知识引起的主观偏差问题和使用数据驱动方法因数据量不足导致的过拟合问题,提出了基于置信规则库推理的飞控系统故障诊断。根据已有故障知识构建飞控系统故障诊断置信规则库,利用测试过程中获得的故障数据,以数值样本优化学习模型对置信规则库参数进行训练。实例表明,经少量样本训练后的置信规则库可以很好地解决初始置信规则库参数存在主观偏差的问题,经实验证明该方法能够实现高效可靠的飞控系统故障诊断。     

基于变论域模糊控制的温室环境控制系统的设计

详细介绍了基于变论域模糊控制的温室环境控制系统,以温度控制系统为例进行设计。该系统以变论域模糊控制为核心算法,用BP神经网络改变模糊控制的论域。根据误差和误差变化率选择合适的论域,不仅克服了误差过大或过小时对温室控制的影响,还解决了温室多变量难以建立数学模型和隶属度函数选择较难的问题。     

钢铁炉温不确定时滞系统Smith免疫预测控制

针对钢铁炉温不确定时滞系统,将免疫反馈控制与Smith预估控制结合而提出了一种Smith免疫预测控制方法。利用克隆选择实现滚动优化避免了求Diophantine方程及逆矩阵,不需要复杂的推导,可以在线调整Smith 预估器的时滞时间常数和对扰动进行补偿,消除传统Smith预估对模型的依赖。通过实验仿真表明了该方法的有效性,并对外部干扰及系统建模误差具有很好的适应性,将该方法应用于钢铁高炉炉温控制过程,取得较好的控制效果。     

拟人智能控制在温控系统中的应用

针对实际多变量、强耦合非线性温控系统，设计了自适应拟人智能控制器。采用了分区控制思想，根据不同的误差和误差变化趋势，采用了不同的PID控制策略。为了更好地克服各种外界因素的影响，构造了误差观测器，在线实时调整控制器参数。同时，为了有效克服系统时滞特性的影响，进一步引入了提前补偿的控制思想。实际系统运行结果表明了该控制策略的有效性。     

一种高精度黑体辐射源温度测控系统设计

黑体辐射源作为通用红外目标,主要用于红外热成像系统的性能测试、校准和标定,其温度精度和稳定性直接影响产品的最终性能.为实现黑体辐射面温度的高精度测量与控制,提升红外热成像系统整体性能,提出了基于ATmega128单片机的黑体辐射源温度测控系统方案设计;利用MAX1402芯片和PT100完成温度的高精度测量;采用四线制恒压源驱动电路,简化硬件电路设计;基于μC/OS-Ⅱ操作系统平台和PID控制算法完成系统软件设计.详细阐述了MAX1402的校准和PT100标定过程,分析了影响温度测量和控制精度的影响因素并提出了解决方法.实验结果表明,该系统的温度测量绝对误差小于0.01℃,控制稳态绝对误差小于0.004℃.满足红外热成像系统性能提升的需求.     

发动机测试台循环水温度智能混合控制

介绍了发动机测试台循环水温度控制对象的建模,针对大滞后强耦合的特点,构造了一种新型的智能混合控制器,在近似解耦的基础上,利用专家控制思想,将Fuzzy和PID两种控制算法相结合,根据温度误差和误差变化率实现选择控制,避免了过大的超调量,减小了静态误差,提高了系统稳定性;经实际使用表明,达到了发动机的测试需求.     

模糊自整定PID温度控制系统的建模与仿真

针对炒茶机的加热控制系统跟踪设定的温度值滞后、自动调节加热装置实时性差的问题,设计一种模糊自整定比例积分微分(PID)参数控制器。采用PID控制和模糊控制算法相结合的方法,实现模糊控制对PID参数的调整。利用Matlab在Simulink中建立模型,并对该控制器进行仿真分析。结果表明,模糊PID自整定控制器的超调量 ≈1%,稳态误差es=0。该方法可提高温度控制系统的性能。     

基于平均功率的模糊控制及其应用

热电偶检定炉的温度控制具有大滞后、时变性等特点，常规的PID控制在温度变化较大时，参数整定困难，且调节时间过长。目前应用广泛的模糊控制可有效提高响应速度，但其稳态误差较大，为了提高稳态精度，本文提出了一种基于当前测量点之前几分钟的输出平均功率的模糊控制算法。提高了控制精度，缩短了调节时间。实验证明，这种控制方法能取得令人满意的控制效果。     

基因芯片分析系统智能温控装置的研究及应用

针对基因芯片分析系统的要求，基于自适应技术和模糊控制方法，本文设计了一种智能温度控制器，经仿真、实践表明，其在一定的模型误差范围内具有良好的控制品质和鲁棒性，有效地改善了基因芯片核酸分子的杂交质量。经大量临床试用表明，对病情的分析、识别准确率达96％以上。     

基于分段式超前校正的微流控PCR温度控制器

根据微流控聚合酶链式反应(PCR)对温度控制的要求,设计了一种分段式超前校正温度控制器。针对被控对象的动态特性,采用了超前校正改善系统性能;根据温度误差大小调节控制参数,误差较大时快速升降温,误差较小时精确控温。实验结果表明:分段式超前校正温度控制器不仅提高了系统响应速度,还减小了稳态误差,平均升温速率为4.46℃/s,平均降温速率为4.36℃/s,稳态误差不大于0.5℃,已成功用于微流控PCR实验。     

液压釜温度自适应预测控制

详细介绍了液压釜温度系统自适应控制方案、误差分析及实际应用调试情况.应用 全系数自适应控制理论及模型预测控制原理设计了一种新的自适应预测控制方案,并给出了 控制算法的稳定性证明及闭环系统稳态误差和动态特性分析.实际应用表明,该方法对建模 误差、系统延时及测量噪声具有较好的鲁棒性.