采用微机控制的全自动热电偶检定系统的软件设计

本文介绍一种应用于计量检定中的热电偶检定系统的软件设计.由于系统采用微机控制,软件设计灵活,控制算法采用分段变速积分 PID 算法,使得控制精度高,稳定性好,自动化程度高,给企业带来一定的经济效益.     

伺服系统中模糊控制器的设计与仿真

同步随动系统是雷达系统中十分重要的单元，它驱动平面位置显示器的偏转线圈跟随雷达天线同步转动，以便精确地测量目标方位，是典型的角度伺服系统。在现行装备中，该系统大多采用模拟调节器，带来了参数调节不方便、动态特性差和跟踪精度低等缺点，因此采用现代控制理论对其进行改造十分必要。根据交流电机的数学模型，对雷达同步随动系统采取了数字PID和模糊控制两种控制策略，通过仿真分析，说明了采用模糊控制的先进性。     

电阻加热炉解耦模糊Simth预估PID控制研究与仿真

在电阻加热炉系统中,提出一种解耦模糊Smith预估PID控制器来优化系统的动态响应性能指标,并改善系统因被控对象参数改变或因干扰作用引起系统控制性能变差的现象。通过对具有纯滞后的一阶惯性电阻加热炉系统的仿真可见,解耦模糊Simth预估PID控制器获得的系统动态响应性能指标明显优于常规的PID控制器或Smith预估PID控制器,且在被控对象参数改变或出现干扰时系统的控制性能也得到了较好的改善。解耦模糊Smith预估PID控制的模糊语言规则少,系统响应速度较快。     

唐钢高线厂加热炉燃烧模糊控制系统

唐钢高线厂加热炉是多种燃料的燃烧系统,由于燃烧状况的复杂性,传统的控制方法无法实现自动控制,而运用模糊控制理论和传统的PID控制相结合的控制思想,不仅成功的实现了自动控制,而且还使吨钢油耗指标大幅度下降,取得了近千万元的经济效益.     

倒立摆控制方法的研究

运用牛顿动力学方法对单级倒立摆系统进行了数学建模,并对基于经典控制理论的PID控制法、基于自适应神经网络模糊控制方法进行了仿真对比分析研究。     

微分进化微粒群算法及其控制

通过对微粒群优化算法的分析,提出了一种用微分方程组描述的微粒群优化算法——微分进化微粒群优化(DEPSO)算法,并利用传递函数对DEPSO算法的收敛性进行分析.在此基础上,通过引入PID控制器以控制DEPSO算法的动态进化行为,以增强微粒产生的多样性,从而改进微粒群优化算法的全局收敛性.仿真结果表明了此方法的有效性.     

免疫响应反馈理论在水轮机调节系统中的应用

免疫响应反馈理论是维持生物体免疫平衡的关键,T细胞在不同的免疫阶段所具有的促进和抑制功能,保证了系统的快速响应和足够的稳定性。针对水轮机调节系统具有高度非线性、时变不确定、非最小相位等特点,通过免疫系统与控制系统的类比,借鉴免疫响应调节机理,利用免疫PID控制器来控制水轮机调节系统,并对该系统进行了仿真研究,仿真结果表明当工况变化和存在扰动时免疫PID控制器能有效的改善水轮机调节系统的动态性能,增强其鲁棒性和抗强干扰的能力。     

热超声倒装芯片运动平台的模糊PID控制

针对自行设计的步进电机结合传动装置构成的热超声倒装芯片运动平台，建立了含摩擦等扰动因素的系统非线性数学模型。针对这一非线性数学模型，研究了传统PID控制和模糊PID控制的控制性能。结果表明，传统PID控制难以达到理想的性能，而模糊PID控制能显著地改善定位精度和运行速度。     

基于T-S模型的智能PID控制

提出一种基于分段线性模糊模型的T-S模型,并与传统PID控制器相结合设计了一种模糊神经网络PID控制器,它具有模糊系统非线性、可解释性的特点,神经网络的自学习和自组织功能.对其进行非线性时变系统仿真,仿真结果表明该控制器较常规PID控制器的调整时间可明显缩短.     

基于RBF神经网络在线辨识的永磁同步电机单神经元PID矢量控制

提出一种基于RBF神经网络在线辨识的永磁同步电机单神经元PID矢量控制新方法,该方法针对传统的PI调节器固定参数所造成的不足,利用具有自适应能力的单神经元PID调节器和RBF神经网络相结合,实现了参数在线辨识,转速在线控制.仿真结果表明该方法控制精度高,动态特性好,适合于永磁同步电机的速度控制.