基于自适应模糊PID的输液温度控制系统研究

在寒冷季节对输液的药液进行加热,使其保持在一定温度范围内是非常有必要的。针对输液过程中的实际需求,基于自适应模糊PID算法研制用于输液的温度控制系统。首先,通过分析输液加热的特点,利用MATLAB/Simulink仿真工具箱搭建PID、自适应模糊PID的输液温度控制模型,进行仿真对比实验,验证模糊PID算法用于温度控制的优越性;然后,以STM32单片机为主控制器、NTC热敏电阻为温度传感器,结合帕尔贴式温控加热元件,设计并实现基于模糊PID算法的硬件实验电路。结果表明,模糊PID算法与PID算法相比具有响应速度更快、超调量更小的优点,当设定起始温度15℃、目标温度34°C时,模糊PID控制器能够在72 s左右到达稳定,最大超调量为2.1%,控制效果优于传统的PID控制算法,在输液液体温度控制中具有良好的应用前景。     

基于PID控制和遗传算法的半导体激光器温控系统

为了实现半导体激光器温度的精确控制,设计了将PID控制与遗传算法相结合的高精度温度控制系统.该系统使用热敏电阻与光电二极管进行测量和反馈半导体激光器的温度值,并用热电制冷器作为温控执行器,构成了双闭环控制系统,提出了利用遗传算法在线优化PID参数的方法,根据实时测量偏差、控制器输出和上升时间构建函数作为待优化的性能指标,从而动态调整控制器的参数.结果表明,系统能够实现高精度的温度稳定控制,稳定度达到0.027%,温度偏差为0.002℃,控制效果优于传统的PID控制,具有较好的应用价值.     

高精度半导体激光器温度控制系统技术研究

本文给出了一种利用高信噪比的运算放大器与半导体制冷器设计的激光光源电路驱动系统,以及半导体激光器的稳定度实验测量结果。实验证明,本驱动系统能为半导体激光器提供高稳定度的恒温控制（ATC）,温度控制精度可达0.01℃,波长控制精度可达0.1nm,而且提高了半导体激光器的使用寿命和输出波长的单一性。     

基于多重模糊神经网络的PID温度控制算法

传统PID算法在控制具有大滞后、非线性、时变性等动态特性复杂的温度对象时,存在超调量大、参数无法自调节、模型自适应能力差、系统稳定性低等问题。为此,文章提出一种多重T-S型模糊神经网络PID温度控制算法。该算法根据PID算法的结构特点,利用T-S型模糊神经网络的单输出特性,建立能分别输出PID 3个参数的3重网络模型。MATLAB仿真实验结果表明,该算法与传统PID、BP神经网络PID,以及常规模糊神经网络PID等相比,超调量低,稳定性好,模型自适应性强,抗干扰能力强,综合性能指标好。     

基于模糊算法3D打印喷头PID温度控制

目前,3D打印机采用常规PID温度控制的方式普遍存在打印机喷头实时温度变化过大的问题,经常使得打印机喷头发生堵塞、材料流出量及形态的不同等现象,导致打印效果不理想.为解决上述问题,本文研究设计了模糊PID控制系统控制喷嘴温度.系统温控由6 mm×20 mm的加热管、铝块、热敏电阻组成,加热管功率是40 W,采用PLC塑料丝为原材料,同时将传统型控制中的比例、积分、微分3个参数模糊化.仿真结果表明:模糊PID算法控制温度稳定的效果提高近5倍,且系统达到稳态所用时间更短,从而在3D打印机喷头系统中能进一步改善打印用料输出的平滑度,提高打印精度,得到令人满意的打印效果.     

PID参数整定的半导体激光器温度控制

为了降低环境温度对近红外分布反馈式激光器(DFB)的输出光功率以及中心波长波动的影响,采用PID控制方案设计了一种DFB激光器温度控制系统.PID系统通过硬件电路调整比例(K_p)、积分(K_i)及微分(K_d)参数来寻求动态平衡建立时间和最大振荡幅度的最佳值.结果表明,该温度控制系统的控制精度为±0.05℃,温度控制范围为10~50℃.通过较长时间的监测,DFB激光器的温度始终处于稳定状态,输出的中心波长没有出现漂移,能够满足气体浓度高检测精度的要求.     

模糊PID调节器在注塑机温控系统中的应用仿真

研究模糊PID控制器在注塑机料桶加热器中的应用。通过Matlab对常规PID控制、模糊控制、模糊PID控制料桶加热器的3种方案进行仿真、比较与研究,确定了最优的模糊PID控制方案。此方案在实际系统中得到了验证,达到了快速升温、超调小和稳态无误差的要求。     

基于遗传算法优化的模糊PID控制研究及其仿真

本文提出了一种基于遗传算法优化的模糊PID控制系统:采用遗传算法优化模糊控制中的隶属函数和控制规则,进一步完善了模糊PID控制器的性能,提高了系统的控制精度。最后对优化后的模糊控制器进行了Matlab仿真研究,仿真结果表明:经过优化后的控制器明显地改善了控制系统的动态性能,能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有较大的参考价值。     

基于半导体制冷器的激光器温度控制系统

采用NTC作为温度传感器进行温度采集,利用PWM脉宽调制技术及PID补偿算法实现温度调节,半导体制冷器作为控制终端控制激光器温度。经过实验测试,使激光器温度保持在19~21℃范围内。     

测功机模糊PID控制动态仿真研究

将模糊控制和PID控制结合起来运用于发动机——测功机试验台测控系统中,确定模糊控制规则,并建立发动机——测功机传动系统动力学模型,利用MATLAB／Simulink对发动机的转矩、转速进行了仿真研究,结果表明：模糊PID控制方案有着比常规PID控制方案更好的控制效果．     

半导体激光器高精度温度控制系统的设计

温度对半导体激光器的特性有很大的影响，在要求半导体激光器输出稳定的波长情况下，必须对其温度进行高精度控制。文中介绍了半导体激光器的高精度温度控制原理和方法，详细给出了温控系统的机械结构和致冷器的控制电路。该系统可以达到０．０２℃的控制精度。     

半导体激光器的温度控制系统

由于温度对半导体激光器的性能有很大的影响.介绍了一种基于AT89C51单片机的半导体激光器温度控制系统.该系统由单片机进行程序化控制,由温度传感器AD590采集被控对象的实时温度,对温度的控制精确度可达到0.01℃.从而提高了半导体激光器的使用寿命和输出波长的单一性.     

基于模糊自适应PID控制的SRD研究

分析开关磁阻电动机驱动系统(SRD)的结构与总体控制方案;分析开关磁阻电动机非线性数学模型;分析模糊自适应PID控制的原理。在Matlab/Simulink中建立基于模糊自适应PID控制的SRD动态仿真模型,仿真结果证明:基于模糊自适应PID控制的SRD能明显减小转速超调和转矩脉动,提高系统鲁棒性,得到更好的动态性能。     

减振器试验台模糊自适应PID控制及仿真研究

针对减振器试验台电液位置伺服系统,提出了模糊自适应PID控制策略,介绍了其工作原理及控制器的设计过程。与普通PID的控制效果进行比较,仿真结果表明该控制方法响应速度快、超调小、运行平稳,说明了在试验台的控制过程中模糊控制的优越性。     

半导体激光器恒温控制单元模糊算法的实验仿真

介绍了半导体激光器恒温控制单元采用模糊控制的原理及其仿真的实现.根据半导体激光器的温度控制特点,对Fuzzy控制的理论分析,以及利用SIMULINK 2.1与FuzzyLogic Tool-Box有机地结合,实现了模糊参数控制系统的计算机仿真设计,仿真结果表明,该种方法简单,易于实现.该系统还可以应用在其他小型的温控系统中.     

基于模糊自适应PID的某箱式热处理炉的炉温仿真控制技术

以某箱式热处理炉为控制对象,通过机理分析法对热处理炉温进行了分析,得到了热处理炉的数学模型。根据炉温具有严重的非线性、滞后性、大惯性以及被控模型结构不确定等特点,结合常规PID控制和模糊控制技术,组成了以自适应模糊PID为控制算法的智能控制器。借助Matlab中的Simulink仿真平台,用常规PID控制、模糊控制以及自适应模糊PID控制3种方式对热处理炉温控系统进行了相应的仿真。仿真结果表明,采用自适应模糊PID控制方法,系统的控制精度变得更高,适应能力更强,稳定性能更好,能满足预期要求。     

基于模糊PID的多功能卷绕机张力控制仿真

由于用于碳纤维退捻及卷绕的多功能卷绕机工作过程中存在张力波动,对卷装后的碳纤维质量有一定影响。需进行张力控制．运用模糊控制的有关理论,设计了模糊PID控制器,并在Simulink中对工作过程中的张力进行了仿真．仿真结果表明,模糊-PID控制较常规PID控制更有优越性,超调小,响应快,能够满足工艺要求．为后继控制方案的选择提供了理论支持．     

半导体激光器自动温度控制系统优化设计

本文设计了一种基于C8051F020单片机的半导体激光器(LD)自动温度控制(ATC)系统,该系统在温度采样、热电制冷器(TEC)驱动和PID控制等方面都进行了优化设计,大大提高了温度控制的精确性和稳定性。     

DC-DC变换器的模糊自适应PID控制仿真研究

为了进一步提高DC-DC变换器的稳定性、适应性和抗干扰性，给出了一种基于模糊自适应PID控制的DC-DC控制方案；分析了控制系统的原理、过程和设计方法。仿真结果表明，其较传统PID控制有更好的动静态性能。     

锯床电机系统自适应模糊PID控制的仿真

基于锯床系统存在非线性、不确定性和时变性,传统PID控制并不能满足系统要求的现状.将模糊PID控制算法应用于锯床系统,采用转子磁场定向矢量控制变频调速,并分别对常规PID和模糊PID两种控制方式进行了仿真.仿真结果表明,将模糊PID应用于锯床系统加快了系统的响应速度,使系统很快达到稳定值并且没有超调,提高了锯床电机的稳定性、快速性,从而改善了锯床切割效果及其加工精度.