电子数显式温度控制器

本文介绍的电子数显式温度控制器,既可作电子温度计使用,又可用于控制家禽孵化、恒温培养、高温试验等温度控制。温度控制范围为     

基于模糊神经网络的染色机温度控制

针对染色过程中温度控制系统具有严重的非线性以及较大的时间滞后性，无法精确建立数学模型的特点，设计了一种模糊神经网络控制算法．该算法能实现对恒温、升温、降温过程的分别控制，以达到提高控制效果的目的．提出模糊神经网络控制方法，并设计出相应的控制器，通过Matlab仿真及实际应用论证了该控制器的可行性．     

模糊神经网络复合控制算法在恒温水浴加热系统中的应用

用智能控制中的模糊神经网络对温度进行控制的方法,该方法可以有效地解决水温控制的难点,达到满意的控制效果.通过优化关键算法,提高了运算速度,增强了实时性.试验结果表明,在恒温水浴加热器的温度控制中,该控制器能够全面改善系统的动静态性能,有效地解决了恒温水浴加热器大时滞、难建模的问题.     

基于免疫遗传算法优化的锅炉恒温水箱控制研究

为了维持锅炉恒温水箱的温度,采用改进PID控制方法,并对控制方法进行仿真。给出锅炉恒温水箱的工作原理,建立锅炉温度传递函数。引用PID控制方程式,采用免疫遗传算法优化PID控制参数,实现PID控制器参数实时优化,通过仿真验证优化后锅炉恒温水箱温度输出误差。结果表明:采用传统PID控制方法,恒温水箱温度输出误差最大值为5℃,误差波动幅度较大;采用神经网络PID控制方法,恒温水箱温度输出误差最大值为3℃,误差波动幅度幅度较小;而采用改进PID控制方法,恒温水箱温度输出误差最大值为1℃,误差波动幅度最小。采用免疫遗传算法优化PID控制参数,能够提高锅炉恒温水箱温度控制精度。     

一种基于增量式数字PID算法的智能温度控制器

阐述了一种基于增量式数字PID算法的智能温度控制器的实现,并对数字PID算法及硬件方案的实现进行了分析。通过软硬件的设计,完成了PID控制算法在温度控制系统中的应用。对温度控制进行了LabVIEW仿真测试,仿真结果表明,基于增量式数字PID算法的智能温度控制器具有较好的控制效果和较高的准确性。     

模糊控制理论在温度控制中的应用

将模糊控制理论应用到温度控制过程中，介绍了模糊温度控制器的设计过程和方法，并在电阻炉上实验研究．文中给出了在不同温度设定值和不同起始温度下的实验结果．实验结果表明，模糊温度控制器具有良好的控制性能．     

基于PLC的温度控制器的应用

在很多的工业和机械的技术中,都要用到温度控制器,过去生产者们常常进行人为的控制,这样不仅仅是对于人力的浪费,也增加了温度控制生产过程中的不稳定性,基于此,本文对于PLC基础上的温度控制器的设计进行了分析,PLC温度控制由于具有很好的稳定性,便于编制程序等优点,应用起来非常方便,使得PLC温度控制系统在啤酒发酵过程中使用具有了可行性.     

基于自整定模糊PID的DSP温度控制系统设计

设计了一种新型恒温培养箱的温度控制系统,系统以DSP为主控制器。针对控制对象的不确定性,采用了自整定模糊PID控制算法,可实现PID参数的在线自整定,也能克服传统的以单片机PID控制的不足之处。实践证明该温度控制系统具有实时性好、响应快、稳定性高等优点。     

一种零极点配置自校正温度控制器的设计方法

根椐自适应控制理论在工业过程控制中的广泛的应用 ,结合计算机技术和现代控制理论 ,设计了一种零极点配置的自校正温度控制器 提出了温控对象的数学模型 ,给出了模型参数的辨识方法 ,零极点配置自校正温度控制器的设计方法 ,控制量的计算公式和仿真结果 .根据上述理论所设计的零极点配置自校正温度控制器已经用于某温度控制系统的产品 ,它的计算机模拟仿真的结果和实际应用表明 ,该控制器具有如下特点 :被控对象模型参数收敛快 ;对时变的温控对象始终具有满意的控制效果 ;控制精度高 (实际温度与设定的温度在± 1℃范围之内 ) 由于该控制器模型结构简单 ,控制精度高 ,所以可用于高性能的温度控制仪表     

基于非线性微分几何理论的半间歇聚合釜温度控制器设计

半间歇聚合反应具有强非线性、时滞、时变的特点,反应机理复杂,其温度控制一直是难点。应用传统的串级PID控制结构,无法保证温度控制在允许的误差范围内。为保证产品质量,设计了一个非线性控制器来提高温度控制精度。根据Chylla-Haase反应器模型,利用非线性微分几何理论,通过微分同胚和状态反馈,实现输入-输出精确线性化,在此基础上引入误差渐近跟踪项和积分器,设计出温度渐近跟踪控制器,通过调整控制器参数,可达到误差快速指数衰减。仿真结果表明该控制器在设定值跟踪和抗干扰方面明显优于串级PID控制器及模糊串级PID。     

Temperature Control and Simulation of TemperatureAltitude Test System

The temperatureAltitude Test System (TATS) supplies various testing environments. The traditional PID method controls the temperature in TATS TemperaturePressure Cabin (TPC) over a long adjusting time and with a large overshoot. In order to solve this problem simply, a temperature control strategy with temperature difference corresponding factors is presented through a dynamic analysis and modeling of TPC temperature change. The TPC temperature descending process is simulated, and the results show that this control strategy can allot the proportion of PID heating controller and PID cooling controller in the whole control process and TPC temperature can be controlled at a set point quickly and effectively.     

模糊PID双层参数整定及其在固化炉中的应用

提出了一种模糊PID(proportion integration differentiation)控制器的双层参数整定方法。将模糊PID控制器的参数整定分为比例因子的整定与模糊隶属度函数参数整定2部分。推导出模糊PID控制器的解析模型,该解析模型包括线性部分和非线性补偿2个部分。整定的过程中,把模糊PID控制器解析模型的非线性补偿看作过程扰动,由线性部分和被控对象的二阶纯时滞模型,基于系统的增益裕度关系,导出模糊PID控制器的比例因子。再基于粒子群优化算法(PSO,particle swarm optimization)对三角隶属度函数进行优化,使控制器进一步适应被控对象的动态特性。仿真结果表明了研究方法的有效性以及应用在芯片固化炉的温度控制过程中,提升温度控制的效果。     

Neural—networks—based Modelling and a Fuzzy Neural Networks Controller of MCFC

Molten Carbonate Fuel Cells(MCFC) are produced with a highly efficient and clean power generation technology which will soon be widely utilized.The temperature characters of MCFC stack are briefly analyzed.A radial basis function (RBF) neural networks identification technology is applied to set up the temperature nonlinear model of MCFC stack,and the identification structure,algorithm and modeling training process are given in detail.A fuzzy controllery of MCFC stack is designed.In order to improve its online control ability,a neural network trained by the I/O data of a fuzzy controller is designed.The neural networks can memorize and expand the inference rules of the fuzzy controller and substitute for the fuzzy controller to control MCFC stack online,A detailed design of the controller is given,The validity of MCFC stack modilling based on neural networks and the superior performance of the fuzzy neural networks controller are proved by Simulations.     

基于模糊PID控制的VAV控制系统研究与实现

为了提高变风量空调系统的控制效果,分别设计了变风量空调系统的送风温度、室内温度(视为回风温度)以及新风模糊PID控制系统,通过调节冷冻水阀门的开度来控制送风温度,通过调节变频风机的转速来控制室内温度,通过调节新风阀门的开度来控制新风量,通过调节回风阀门的开度来控制回风量.应用所设计的模糊PID控制器对送风温度、空调房间的温度(即回风温度)以及二氧化碳体积分数进行了实时在线控制,控制结果表明模糊PID控制器设计合理,控制效果良好.     

带Smith预估器的模糊PID组织温度控制系统

针对激光热疗法中组织温度模型的纯滞后和大惯性,提出一种新颖的带Smith预估器的模糊PID控制系统.模糊PID控制器是由一个简单的模糊PI控制器和一个简单的模糊PD控制器并行结合而成.模糊PID控制器的增益通过解析推导与线性PID控制器的增益相联系.设计好的线性PID控制器的增益可用于在线设计模糊PID控制器.计算机仿真结果表明模糊控制系统在组织温度控制中比对应的线性PID控制系统鲁棒.     

神经网络自适应模糊控制器设计与应用

把神经网与模糊系统相结合，提出一种基于神经网络的自适应模糊控制器，这种控制系统由模糊神经网络控制器和模糊网络组成，具有自适应学习能力，仿真结果以及应用于温度控制系统中，其鲁棒性明显优于一般Ｆｕｚｚｙ控制。     

高温气冷堆 Fuzzy-Smith 控制系统的仿真研究

结合１０ＭＷ高温气冷实验堆（ＨＴＲ－１０）数学模型的推导和控制系统的设计，介绍解决大延迟系统控制的Ｆｕｚｚｙ－Ｓｍｉｔｈ预估控制器。热工动特性中，堆芯部分用集中参数近似，冷却剂用分布参数处理；蒸汽发生器分为预热段、蒸发段、过热段，建立高温气冷堆的数学模型。扰动量为从额定核功率１００％减小到３０％，调节氦风机的转速和给水流量使主蒸汽出口温度跟随给定值。仿真结果表明，Ｆｕｚｚｙ－Ｓｍｉｔｈ预估控制器兼顾了Ｆｕｚｚｙ控制和Ｓｍｉｔｈ预估控制器的优点，既对延迟特性有较好的补偿作用，又对被控对象参数变化有较强的适应能力，适合于高温气冷堆控制系统设计。     

基于模糊控制思想的PD控制器及其应用

针对工业上广泛使用的温控仪的工作特点，研究了模糊控制的方法，主要包括：在分析总结模糊控制本质思想的基础上，提出了一种非线性、变权、控制规则自调整的模糊控制器，仿真结果验证了该控制器的简单、有效性；将该控制算法用于MWK型模糊温控仪的设计制造，实验表明，温控仪的工作性能良好、成本低、可以投入生产。分析了控制器参数的作用，并给出了进一步改善控制性能和在线自调整的模糊算法。     

基于遗传算法比例积分微分控制器的铅冷快堆堆芯功率控制

比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)控制器对堆芯功率控制过程存在适用性低的问题,而采用遗传算法(genetic algorithm,GA)整定PID控制器参数可以很好地解决此问题.为了实现铅冷快堆堆芯功率的有效控制,基于遗传算法PID控制器,结合堆芯状态空...     

间歇反应过程安全性能与产品质量的控制与优化集成

针对间歇反应动态安全性能控制和产品质量控制的双重目标,本文采用动态规划方法求解间歇反应过程的优化问题,结合通用模型控制算法实现间歇过程的动态优化和集成控制。首先将间歇反应过程分解成动态优化模型及过程控制模型,然后通过动态优化与闭环控制策略集成,同时考虑了不确定参数的影响,以提高间歇过程的产品质量及运行安全性能。将该方法应用于连串放热反应的间歇过程案例,研究结果验证了该方法的可行性和正确性。