基于STM32芯片的PCR仪温控系统研究

论文设计以ARM Cortex-M3系列的STM32芯片为核心芯片,结合液晶屏、键盘、驱动电路,以及半导体制冷技术、模糊PID控制算法实现对基因扩增(PCR)仪的温度控制[1],该系统能满足PCR仪的温控精度及升降温速度要求,达到高精度、快速控温效果.     

反应釜温度的智能优化模糊PID控制器设计

通过对反应釜温度控制系统的分析讨论,针对传统控制中响应速度慢、自适应能力差等问题,本文设计了一种基于粒子群算法的模糊自适应PID控制器。该控制器通过对不同工况下控制器的比例因子和量化因子的实时优化来改善反应釜温度控制效果。仿真结果表明,粒子群优化模糊自适应PID控制器与传统的PID控制器和模糊控制器相比,系统动态特性和静态特性均得到了较大的提高,自适应能力显著增强。     

在线自校正模糊PID控制器的研究

该文先设计一个基于T—S模型的模糊PID控制器,为提高模糊控制的适应性,在分析量化因子和比例因子对系统性能影响的基础上,又制定了基于T—S模型的在线调整量化因子和比例因子的模糊调整规则,实现了模糊PID控制器在线自校正。其算法简单,系统实时性、鲁棒性好。对大纯滞后对象的仿真表明,该控制器明显改善系统的动态性能。     

用继电自整定实现模糊PID智能控制

从提高控制器的智能化水平出发，文中提出了模糊PID自适应控制与继电自整定相结合构成PID双模智能控制器的方法。即用继电自整定法整定出PID控制的初始参数，然后切换到模糊PID自适应控制，完成模糊PID智能控制。将该算法应用于一温控系统中，得到了令人满意的效果。     

基于改进QPSO算法的电动汽车模糊控制器参数优化

目前电动汽车常以无刷直流电机（BLDCM）作为驱动器,但BLDCM调速控制系统中模糊控制器的量化因子和比例因子采用传统方法,自调节能力弱,针对该问题提出一种改进QPSO算法（AMF-QPSO）实现对量化因子和比例因子的自适应调节。AMF-QPSO算法以收缩—扩张系数（contraction expansion,CE）控制方式为研究重点,提出粒子活性概念,并以其作为反馈量实现动态自适应调节CE系数; 同时,为防止种群高度聚集,采用精英群体随机交叉学习机制,对部分活性低的精英粒子进行扰动,增强种群后期多样性。最后,通过LabVIEW实验平台,以具体案例验证AMF-QPSO算法性能。实验结果表明,AMF-QPSO优化的模糊PID控制器具有比标准模糊PID控制器和QPSO优化的模糊PID控制器更好的控制性和自适应性。     

基于GA的闪蒸罐压力模糊自适应PID控制

针对加氢裂化中对闪蒸罐压力控制的非线性、滞后性等问题,本文提出一种基于遗传算法的模糊PID控制器,用于改善闪蒸罐压力控制效果。该控制器利用遗传算法优化模糊控制器的量化因子和比例因子,从而实现模糊PID控制器参数K_p、K_i、K_d的自适应调节。结果表明,优化后的模糊自适应PID控制器与常规PID控制器相比,提高了绝热闪蒸罐压力控制的自适应能力和鲁棒性,改善了系统的动态特性和静态性能,对非线性和时滞性的控制效果更好。     

基于变论域模糊PID的分解炉温度控制研究

分解炉温度控制系统具有非线性、时变、纯滞后的特点,针对传统PID控制及模糊.PID控制难以很好地满足控制要求,提出了一种变论域模糊自适应PID控制方法。利用变论域思想,设计了一种基于函数模型的伸缩因子控制器,动态地调整模糊控制器的量化因子和比例因子,提高了控制精度。在Matlab环境下分别对PID控制、模糊PID控制和变论域模糊PID控制方法进行了仿真对比,结果表明变论域模糊PID控制方法具有更好的动静态性能和自适应能力。     

模糊PID控制器在微重力系统中的应用

为迭到吊丝随动系统的性能要求，根据拉格朗日方程建立系统四自由度动力学模型，提出实时改变量化因子以改善模糊PID控制算法，在此基础上加以仿真。通过实时对PID控制器的比例参数、积分参数、微分参数以及模糊控制器参数的在线调节，实现对系统响应曲线的优化。结果表明，该算法可以有效提高系统的反应速度，抑制超调，效果显著。     

PCR温度控制技术的研究进展

首先简述了PCR的基本原理,接着综述了几种常用的用于PCR的温度控制器,包括常规PID控制器、改进的PID控制器和模糊逻辑控制器,最后,将模糊逻辑应用于PID控制,提出了简练的模糊逻辑规则,设计了一套用于PCR的参数自整定模糊逻辑PID温控系统,得到了令人满意的温度控制效果.     

列车自动驾驶调速系统自适应模糊控制

列车自动驾驶（ATO）系统停车前采取一级调速制动，本文采用自适应模糊控制对ATO系统的速度进行控制．利用变论域收缩因子优化模糊控制器的量化因子，模糊推理实现比例因子的自调整．通过仿真表明，该算法能够有效改善速度控制的快速性与精度，提高乘客舒适性与运行效率，从而完成定位停车任务．     

智能自适应控制及其在轧辊退火炉上的应用

本文结合轧辊退火炉计算机温度智能自适应群控系统,研究了被控对象的数学模型、自 适应控制算法、智能控制器设计及有关控制结果.所提出的控制算法,一种为PID自校正调 节器(PIDSTR),另一种为输入输出维数不等的多变量极点配置自校正预测控制器(MPSTPC). 智能控制器采用产生式结构,参与过程的复合调节.实控结果表明,系统鲁棒性增强,跟踪和 调节性能好,控温偏差和炉内温度场不均匀度均在士3℃以内.     

基于Bang-Bang模糊自适应PID的干燥窑温度控制

为解决产品干燥窑温度控制过程中温度参数不易及时、准确调整的问题,该文提出了一种Bang-Bang(时间最优控制)模糊自适应PID复合控制器,利用Bang-Bang控制能最大限度的提高干燥窑温度的快速性和模糊自适应PID能提高干燥窑温度控制的准确性,使系统静态、动态都有比较理想的性能。建立干燥窑温度模型,并对该模型进行Bang-Bang模糊自适应PID控制和PID控制的仿真,两者比较结果:表明:Bang-Bang模糊自适应PID的响应明显比PID控制的响应效果优越。     

基于专家-模糊PID的冻结凿井智能流量控制研究

为有效提高煤矿冻结凿井效率,节省凿井能耗,本文设计了一种嵌入式专家-模糊PID流量控制系统,该系统结合了嵌入式系统高效、实时的控制性能和专家-模糊自适应控制的快、稳、准的控制效果,为煤矿冻结凿井流量智能控制提出了一种良好的解决方案。实验和仿真结果表明,在冻结凿井盐水流量控制中应用该控制器比单一的专家PID和模糊PID适应性更好、超调量更小、稳定速度更快,应用价值较高。     

灰色预测模糊自适应PID控制的城轨列车智能驾驶系统研究

为提高城轨列车驾驶系统的智能化程度，将灰色预测控制与模糊自适应PID控制技术相结合，应用到城轨列车驾驶系统中。在对城轨列车驾驶系统进行需求分析的基础上，针对其对各种性能指标的要求，提出了基于灰色预测模糊自适应PID控制的城轨列车智能驾驶系统的设计方案。将灰色预测控制与模糊自适应控制应用到经典PID控制中，设计出了系统的智能控制器，有效满足了城轨列车在运行时对跟踪误差、准点率、停车误差、舒适度和节能性等多个性能指标的要求。仿真结果表明：采用灰色预测模糊自适应PID算法的控制系统具有良好的控制精度且系统的智能化程度得到了相应的提升。     

模糊PID算法在极向场电源控制系统中的仿真

在托卡马克装置中,极向场电源系统的负载线圈由于受等离子体电流的影响,其参数具有时变、非线性、不确定等因素,常规PID控制虽然原理简单,容易实现,但难以实现对其进行较高精度的控制。该文将智能控制和PID控制结合起来,研究了一种模糊自适应PID控制算法,利用这种控制算法在线推理PID控制器的三个参数kp,ki,kd,来实现对这种时变非线性系统的实时反馈控制,并采用MATLAB语言编程仿真,仿真结果显示,此算法灵敏度高,有较好的稳定性和鲁棒性,用于极向场电源的控制系统中,将可以达到较好的控制效果。     

一种温度控制系统

本文介绍一种用STD总线16位工业控制机和C语言实现的温度控制系统.作者构造 了具有时滞的一阶和二阶被控对象,用全系数自适应控制和模糊控制等方法实现温度实时控 制,其鲁棒性明显优于PID调节器.     

自适应模糊控制在电锅炉温控系统中的应用

基于 PID控制方式和一般模糊控制方式在电锅炉温控系统中的不足,提出了一种具有自调整因子的自适应模糊控制器 ,实验结果显示其控制效果明显优于一般模糊控制.     

变论域自适应模糊PID控制系统仿真与应用

由于电液伺服系统具有非线性、时滞性等问题,自适应模糊PID控制方式仍难以精确控制马达转速,故设计了变论域自适应模糊PID控制算法。通过设计合适的伸缩因子,将变论域与自适应模糊PID控制相结合,该算法可以精确控制电磁比例阀的流量进而控制马达的转速。将PID控制、模糊控制、自适应模糊PID控制和变论域自适应模糊PID控制算法进行Matlab仿真,结果表明：变论域自适应模糊PID控制具有响应快、无超调、稳态误差基本为零的特点。通过可编程控制器实现了模糊PID控制与变论域自适应模糊PID控制算法在电液伺服系统中的应用,实验数据表明,变论域自适应模糊PID控制更加精确,符合工业控制要求。