基于预测控制的神经网络PID在热分散温度控制系统中的应用

热分散过程中对温度的控制是非常重要的,温度控制具有非线性、慢时变、大滞后的特点,并且存在不可测的干扰,所以采用基于预测控制的神经网络PID策略,预测下一时刻的模型输出,经过反馈校正,结合最优化指标调整BP网络的权值校正PID的调节参数,实现对热分散温度控制系统的有效控制.该方法已应用在某纸业制浆控制系统中,该系统温度控制平稳,调节时间短,热分散效率明显提高,取得了较好的效果.     

MPCVD金刚石薄膜设备冷却水温控系统的设计

为了解决MPCVD设备运行时冷却水手动调节方式存在的弊端，实现冷却水温的自动调节，设计了一种冷却水温度控制系统。该系统以STM32单片机为控制器的核心，步进电机为执行机构，采用BP神经网络PID控制算法。对系统进行了仿真和试验验证，结果表明：该系统能够实现MPCVD设备生产制备金刚石薄膜过程中冷却水温度的自动控制，与传统的PID控制相比，系统采用BP神经网络PID控制算法时超调量更小，控制精度更高，均方根误差和平均绝对误差更小，具有更好的温度控制效果。     

基于嵌入式的岩石真三轴试验机控制系统设计

为了满足岩石强度特性实验对于岩石真三轴试验机高精度恒温输出的控制要求,设计了一种以ARM9和Linux为平台的温度控制系统。该温控系统的硬件采用嵌入式芯片S3C2440;软件开发采用嵌入式Linux操作系统作为平台。温度的测量采用K型热电偶;通过应用模糊PID控制策略来实现对岩石真三轴试验机恒温输出的高精密控制。实验验证了该温度控制系统操作便捷,温度超调量小,控制精度达到1.1℃。     

基于光纤光栅温度传感器的BP-PID选择性激光烧结温度控制系统

为消除选择性激光烧结系统中温度调控纯滞后系统的超调,提高温度控制的灵活性与准确性,文中设计了一种基于光纤光栅温度传感器的BP-PID的选择性激光烧结温度控制系统.在硬件上使用光纤对温度变化进行精密测量,利用BP神经网络改进PID算法,提高控制系统的稳定性.给出基于光纤光栅阵列的温度监控系统模型,通过BP-PID算法迅速...     

基于嵌入式Linux的电加热棒温度控制系统的设计

为了满足岩石强度特性实验对于电加热棒高精度恒温输出的控制要求,设计了以嵌入式ARM9和Linux为基础的温度控制系统。该系统硬件以嵌入式芯片S3C2440为主控核心;使用嵌入式Linux操作系统作为系统的软件开发平台。通过运用自适应遗传算法PID参数寻优的策略来实现对电加热棒恒温输出的高精密控制。实验验证了优化后的温度控制系统响应速度快,超调量小,控制精度高。     

基于BP神经网络PID算法的燃气热水器恒温控制系统

由于燃气热水器恒温控制系统的数学模型很难建立,针对这一难题提出基于BP神经网络的PID控制算法,此算法不依赖于被控对象精确的数学模型,主要是通过控制燃气流量即控制燃气调节阀来达到恒定温度的目的.着重讨论基于BP神经网络PID算法设计过程、原理及参数的整定方法.试验表明:该控制系统精度高,稳定性良好,气阀跟踪及时快速,充分验证了该设计的有效性和实用价值.     

基于BP神经网络的料筒温度PID控制器

针对注塑机料筒温度控制的要求和PID控制器的不足,设计了一种基于BP神经网络的PID控制器.该控制器将神经网络和PID控制技术相结合,能无限地逼近非线性系统,具有收敛快的优点.提出了基于BP神经网络的PID控制算法和程序流程.仿真结果表明,BP神经网络PID控制器能有效地缩短过渡过程,具有较好的稳定性和快速响应性,可以满足注塑机料筒的温度控制要求.     

基于PID算法的半导体温度控制系统的设计

设计了一种采用SHT10数字温度传感器采集数据、STC89C52RC单片机为主控芯片,以PID为核心算法、PWM控制方式控制半导体制冷片,实现恒温的温度控制系统。经测试该系统温度控制范围为10~30.0℃,控制精度达±0.1℃。     

一种基于BP神经网络PID的液冷系统设计

针对温度控制系统的时滞、非线性等特点,提出一种基于BP神经网络PID的液冷控制方法.由于空中环境复杂,液冷系统中散热效率与飞行高度、速度等关系很大而且具有不可预测性,因此也无法给控制系统建立准确的数学模型.利用BP神经网络的自学习性和函数逼近能力,结合PID控制器,可以动态调节PID参数,使系统达到优秀的控制效果.实验...     

主蒸汽温度的BP神经网络PID控制系统的研究

针对火电厂主蒸汽温度系统大惯性、大迟延、非线性的特点,常规串级PID控制难以取得满意的调节效果,为了改善常规PID控制的不足,文章在研究BP神经网络的基础上,把BP神经网络PID控制应用到主汽温控制系统中。运用matlab仿真,结果表明,与传统控制相比BP神经网络PID控制算法有效减小了系统的超调量,提高了系统的响应速度,在主汽温控制系统中具有很好的控制效果。     

基于DSP芯片的高精度恒温控制系统设计

以TMS320F28335处理器为控制核心设计了一个恒温控制系统,该系统由温度测量与采集、半导体制冷片驱动、显示和存储等模块组成。采用高精度测温仪采集温度数据,温度偏差经过PID算法处理控制程控电源输出直流电流来调节半导体制冷片的制冷量,实现恒温箱的温度控制。实验结果表明:设定值为20℃时,系统的过渡过程小于2 h,稳态时温度波动小于0.03℃。该系统可被用来控制恒温箱,且具有能耗小、体积小、易搬运、成本低、操作方便等优点。     

动态PMV热舒适度控制系统

现有的热舒适度控制系统主要以恒定的温度为控制目标,人在长期处于恒温环境时,常常会不舒服,甚至会出现"空调病"等健康问题。文章提出了一种动态PMV热舒适度控制系统:该系统以动态PMV为控制目标,PMV、温度均可在设定范围内动态变化。采用神经网络预测PMV值;通过分析PMV与温度之间的变化关系,提出了舒适度控制策略。实验结果表明:该系统能满足用户的舒适度需求,有较强的抗干扰能力,对用户的健康有利,有节能效果。     

采用PWM方式的PLC恒温控制系统设计

以三菱FX系列PLC为控制器,设计了一种恒温控制系统。该系统采用的控制规律是PID控制,而控制方式是PWM开关量信号输出,避免了常规恒温控制系统需要使用的D/A输出模块,有效节约了系统的成本。分析表明,该控制方式简单有效,对温度控制适应性强,具有很高的实用价值。     

89C52单片机在可控硅调功温控系统中的应用

讨论了AT89C52单片机实现的可控硅调功温度控制系统。该系统具有温度控制和定时两种功能,可设置加热时间、恒温温度,它能按实测温度和设定温度来控制双向可控硅的导通角,以控制烘房、烘箱的加热功率,使温度保持在设定值。     

基于PLC的PID温度智能控制系统的研究

针对工业生产中经常需要高稳定度的恒温环境,传统模拟式的仪表温度控制及简单的PID较难达到理想的波动度,通过对PID的控制原理及控制规则、控制算法与区域划分的分析,提出一种以PLC为核心的温度控制系统,得到了PLC温度控制系统图和区域划分图.     

基于改进神经网络ID算法的温度控制系统

针对温度控制难题,提出了基于共轭梯度算法改进的BP神经网络PID控制算法,并在温度控制系统中进行了仿真;结果表明,该控制器能够实现较好控制效果。     

基于改进型BP神经网络PID控制器在转台系统中的应用研究

为改善转台系统性能,针对传统的PID控制参数难以获得较理想的控制效果,设计了一种基于改进型BP神经网络的PID控制器。介绍了PID控制器的结构和BP神经网络算法描述,利用最小二乘法和神经网络建立被控对象的预测数学模型,并用该模型所计算的预测输出取代预测输出的实测值,对基于BP网络的PID控制器的权值调整算法进行改进。以某转台模型为对象,建立了转台控制系统的数学模型并对其进行仿真。仿真结果表明,改进型BP神经网络PID控制器具有良好的控制效果,跟踪精度高、性能稳定及鲁棒性强,能更为有效地应用到转台系统中。     

便携式PCR-CE微流体芯片分析仪控制系统设计

本文设计并开发出用于DNA聚合酶链式反应（PCR）和毛细管电泳（CE）分离的微流体芯片分析仪控制系统.本系统采用32位嵌入式微控制器ARM实现PCR扩增所需的3条恒温区的闭环温度控制和毛细管电泳分离功能所需的高压电场自动控制.由于对恒温区温度的精确控制是影响PCR反应的关键因素,因此温度控制系统采用模糊免疫PID算法实现对温度的精确控制,其控制性能优于常规PID控制器.本仪器还包括矩阵式键盘、小型液晶显示屏、串行通信模块和毛细管电泳分离模块.实验结果表明本系统不但完全满足设计要求,而且PCR温度控制更加精确,分析软件功能全面,系统体积小,便于室外使用.     

多路PID恒温控制在弹力丝机中的应用

涤纶长丝生产工艺中丝道温度要求为恒温，用单片机、结合PID算法以及多路控制技术对磷苯热箱丝道进行恒温控制，满足了生产工艺中的恒温要求。系统中对各路温控点设计了PID数据初值，减少了各路温控点控制可控硅导通截止的占空比达到平衡的时间，从而减少了温度达到平衡的时间。在软件中将PID计算过程与计算结果的处理分开，两者巧妙结合，实现了对多路温控点的PID恒温控制。该系统投入实际运行后，可靠稳定，使用效果良好。     

基于斯特林散热的半导体制冷器温度控制系统

针对传统半导体制冷器(TEC)温度控制系统极限低温能力差的问题,设计了一种基于斯特林制冷机散热的半导体制冷器温度控制系统。系统使用小型斯特林制冷机对半导体制冷器热端制冷,采用24位高分辨率ADC对高精度K型热电偶进行温度采集,设计比率法电路配合高灵敏度热敏电阻进行冷端补偿,结合单神经元PID算法对半导体制冷器进行温度控制。实验结果表明:该温度控制系统极限低温可达-113℃,较大地提升了半导体制冷器的低温发生能力,温度控制误差范围在±0.05℃以内,系统的稳定性与可靠性良好。