基于神经网络参数自整定PID控制的应用

本文基于BP神经网络PID控制器控制校园的热水供应系统,利用神经网络的自学习能力进行PID控制参数的在线整定。对于热水供应类型的大时滞系统,BP神经网络参数自整定PID控制具有较好的控制性,并能实现较好的鲁棒性。针对该特性本文对BP网络的构造进行了大量的网络训练,获得了较好的网络权值参数与训练时间,缩短了以往BP神经网络参数自整定PID控制系统的响应时间与扰动调节时间,从而提高了该控制系统的控制精度。     

基于BP神经网络整定的PID控制及其仿真研究

讨论BP神经网络PID控制,利用BP神经网络的自学习能力实现PID控制参数的在线整定,并使用Matlab软件进行仿真研究.仿真结果表明：基于BP神经网络的PID控制器参数调整简单,具有很高的精度和很强的适应性,可以获得满意的控制效果.     

基于BP神经网络PID参数整定的空燃比控制策略研究

采用BP神经网络实现在过渡工况下发动机空燃比的PID控制系统的参数整定,建立了发动机燃烧及燃油供给系AMESim仿真模型,利用MATLAB／Simulink设计了改进空燃比BP神经网络PID控制仿真模型,在AMESim环境下进行了动态仿真．仿真试验表明：基于BP神经网络PID参数整定的空燃比控制策略具有良好的自适应性能,与经典PID控制相比,改善了过渡工况下燃油的供给,实现了空燃比的精确控制．     

基于BP神经网络的改进增量式PID暖通控制器设计

为了克服传统PID控制在暖通空调系统应用中超调量大、控制精度低的缺陷,提出了一种基于BP神经网络的PID控制器设计方法.利用BP神经网络具有很强的学习能力、任意逼近非线性能力、自适应性和鲁棒性等特点,将BP神经网络与PID控制结合,实现了PID的3个控制参数的在线自整定.仿真结果表明,该方法可以显著改善系统的动态性能和控制精度,实现了PID控制参数的在线动态调整,避免了由于系统模型和结构参数变化导致的控制效果不稳定.     

混合网络在慢时变系统中的应用

针对工业慢时变系统非线性、调节时间长、参数难以用常规PID控制方法整定等的特点,提出了一种混合神经网络参数自整定复合控制方案。将BP网络和PID结合起来充当系统的控制器,实现PID参数的自整定,RBF网络充当辨识器,实现对受控对象模型的辨识。仿真结果表明,该系统具有较好的性能。     

神经网络PID参数自整定的应用研究

PID控制是工业控制中应用最为广泛的控制方法,但在实际应用中,其参数整定仍未得到较好的解决.本文把神经网络技术应用在PID控制中,采用BP网络对被控对象在线辨识,利用神经元自适应PID在线调整参数,构造神经网络PID自整定控制器.通过在实际交流变频调速系统上的实验表明,当突然加、减负载时,神经网络PID控制与传统PID控制相比,具有恢复时间短、超调量小等特点.     

基于BP-RBF神经网络的永磁无刷电机控制研究

针对常规PID对永磁无刷电机这类非线性系统控制时参数难以整定、适应性差的问题,提出一种基于径向基函数神经网络在线识别与BP神经网络自适应控制相结合的控制方法,即BP-RBF神经网络自适应控制。该方法构造一个RBF网络对系统进行在线辨识,并把辨识信息传入BP网络,通过BP网络实时调节PID系数,从而完成对电机转速的自适应控制。基于Simulink仿真平台,分别将BP、BP-RBF和传统PID算法应用到永磁无刷电机的调速系统中,并对控制效果进行了仿真验证。结果表明,BP-RBF控制方法具有上升时间短、鲁棒性强、转速波动小的优点。     

基于神经网络模型的拱泥机器人控制

拱泥机器人是为打捞沉船的关键工序—水下攻打千斤洞而设计的特种机器人.分析了拱泥机器人在水下泥土环境中受力情况,建立了基于MATLAB的拱泥机器人头部的动力学模型.针对拱泥机器人工作环境的不确定性,将传统PID控制与神经网络相结合,建立了一种应用BP神经网络实现PID参数自整定的自适应PID控制模型.控制器由PID控制器、神经网络NNC和NNI组成.神经网络NNC能够根据拱泥机器人动态特性的变化,自动整定PID参数,从而改善了控制性能.神经网络NNI为NNC提供学习的梯度信息.计算机仿真结果表明该方法是有效的.     

基于通讯的智能PID参数整定控制系统的仿真开发

开发了一个基于上、下位机通讯的智能PID参数整定控制系统，上位机的算法采用基于BP神经网络的PID参数在线整定，并利用MATLAB来实现，上、下位机的通信以及显示监控部分利用VC来实现，利用VC与MATLAB之间的接口程序来实现下位机的测量数据，PID控制和上位机的智能PID参数整定部分的数据和命令传递，对一个非线性时变系统，作了仿真实验，仿真结果良好，表明本文所采用的方法是可行的，有效的。     

基于BP神经网络的多变量PID解耦控制

基于神经网络实现智能PID控制的策略,它以经典的PID控制为基础,通过神经网络参数整定实现,进而进行自学习,用于多变量系统的解耦控制.论文给出了网络的结构和算法,对一组二变量强耦合时变系统进行了仿真.通过计算机仿真证明了基于神经网络的PID控制器网络结构简单规范具有良好的自学习和自适应解耦控制能力.系统易于实现,融解耦器与控制器于一体,适用于非线性多变量系统的解耦控制.能够使解耦后的系统具有良好的动态和静态性能,特别是依据BP控制规律来确定网络连接权的初值,还具有参数快速收敛的优点.     

采用 AD590 集成温度传感器测温

集成温度传感器是两端式恒流器件具有标准化输出。采用ＡＤ５９０集成温度传感器进行温度测量。测量精度高，测温范围宽而且容易实现。因为ＡＤ５９０是恒流器件，所以适合远距离传送，也容易实现智能数字化显示     

高温井井筒温度分布计算方法

井筒温度分布计算对于测试工艺设计、测试工作制度优化和动态分析都有着重要的意义,通过对井筒温度分布的计算,可以提高井筒压力计算的精度。以传热学原理为基础,依据能量守恒方程建立了井筒温度模型,通过将井筒分段,采用迭代方法求解,得到了单相液流、单相气流以及气液两相流时的温度分布计算方法。     

电容式粮食水分测定仪的温度稳定与温度补偿

电容式粮食水分测定仪是目前粮食水分快速测量中的一种主要仪器。但是由于粮食结构的复杂性,粮食的电学特性至今尚未找到一个经验公式可循,因而也影响了粮食水分快速测定仪使用的通用性,产生测量误差。本文以SWS-5A数字式粮食水分测定仪为例,介绍电容式粮食水分测定中电路的温度稳定与温度补偿,并提出温度补偿中存在的问题和改进方法。     

高温瞬态辐射光源亮度温度测量

对于温度超过105K的高温瞬态辐射光源－爆炸式辐射光源,标准光源与待测光源的温度可以相差2个量级,可见光区域辐射谱强度相差4～5个量级,确保测量系统在线性范围内工作是比较困难的。文中采取2项措施,用六通道高温计比较可靠地测量了光源的辐射强度和辐射亮度温度,解决了实际测量中遇到的问题。     

光导纤维温度传感器

本文讨论了光导纤维温度传感器收集辐射能的几种形式,并给出了相应的理论分析。     

室温离子液体的研究进展

综述了近年来在室温离子液体的制备、结构、物理化学性质研究及应用方面的进展.     

低温技术

随着科技的快速发展，人们对低温的研究越来越深入，应用也越来越广泛。本文回顾了低温技术的发展简史，介绍了在低温技术研究过程中所遇到的困难及其解决办法，叙述了低温研究的现状及前景，阐述了低温技术在空间科学、生命科学和低温超导等不同领域的应用。     

高温扩散炉恒温区温度的自动控制

介绍了一种可用于温控领域的ＭＣＳ－５１单片机应用系统。系统可实现对８路热电偶信号的巡回监控,其软件采用区间线性拟事对信号进行非线性修正,并蛳位置式ＰＩＤ算法进行运算处理。系统输出可调整高温扩散炉各段炉丝的加热功率,最终实现双炉管高温擅长 用炉恒温区温度的自动控制。     

恒温反应罐流体输入管内温度分布与合理管长

分析了恒温化学反应罐输入流体出口处温度梯度和输入管中流体温度分布,从中找出流体输入管的合理长度,解决了恒温反应罐内输入流体出口处温差所造成危害。     

太阳辐射、气温及土温关系探讨

依据气象学的最新研究成果,探讨了地—气系统的热力效应,分析了土壤及大气的增热与冷却机理,对传统理论中关于太阳辐射、气温和土温的关系进行了修正和拓展,提出了它们之间的相关关系.