用模糊控制实现PID参数自整定的研究

研究并提出了一种Ｆｕｚｚｙ－ＰＩＤ控制器的设计，该控制器把Ｆｕｚｚｙ控制和ＰＩＤ控制有机地结合起来，实现对控制系统的参数自整定。仿真结果表明，这种Ｆｕｚｚｙ－ＰＩＤ控制效果将明显优越于单纯ＰＩＤ控制方式。     

模糊控制算法在计算机对发酵过程罐温控制中的应用

在论述发酵控制系统及对象特性的基础上，设计了下位机控制算法，实现了罐温控制，在基本ＰＩＤ控制的基础上，详细地了模糊控制算法设计，同时由控制规则生成单元生成控制规则，并离线计算其模糊控制查询表。使得基于响应的控制规则修改得以方便完成。     

新型直流等离子体离子体检测器测定空气中二氧化碳

用改进的直流等离子体离子化检测器对空气中的二氧化碳进行测定，以氦气作为工作气体和载气，考察了ＤＣＰＩＤ的工作参数对测定二氧化碳的影响，分析结果与热导池检测器的气相色谱法的结果基本一致。     

延迟非时变系统史密斯补偿控制算法的实现

将ＰＩＤ控制与ＳＤＴ预估控制相结合，给出了一种适用于大的纯滞后系统的控制算法。该算法鲁棒性强，结构简便，易于实现。     

一种适用于作微量无机气体测定的气相色谱用微波等离子体离子化检测器

研究了微波等离子体离子化检测器（ＭＰＩＤ）对微量无机气体的响应以及条件变化对其影响的状况，得到了较好的敏感度和线性范围。     

1/r,p_j≡1/L_(max)在应交工时间可控时有效点集的求解

对应交工时间可控时的排序问题１／ｒ，ｐｊ≡１／Ｌｍａｘ，以Ｆ１表示Ｌｍａｘ，Ｆ２表示应交工时间滞后和，Ｆ１、Ｆ２同时极小化，文中给出一寻找有效点集的伪多项式时间算法     

1／r,pj=1／Lmax在应交工时间可控时有效点集的求解

对应交工时间可控时的排序时间１／ｒ，ｐｊ＝１／Ｌｍａｘ，以Ｆ１Ｌ表示Ｌｍａｘ，Ｆ２表示应交工时间带后和，Ｆ１、Ｆ２同时极小化，文中给出一寻找有效点集的伪多项式时间算法。     

一种基于CMAC网络的自学习控制器

通过分析了ＣＭＡＣ神经网络的学习机制和连续搅拌反应釜的结构，提出了一种自动选择学习率的ＣＭＡＣ自学习控制方法。给出了自学习控制器的结构和算法，并以连续搅拌反应釜模型为对象进行了仿真研究，这种网络每次学习少量参数，算法简单，仿真结果表明所提出的控制器优于传统的ＰＩＤ控制器。     

构建个人MIDI音乐制作系统

ＭＩＤＩ是 ＭｕｓｉｃａｌＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ的英文缩写，中文意思为“乐器数字化接口”，是电子乐器与主控体（如键盘乐器和计算机）交互连接时能取得同步时的标准化协议。它的出现可以说是电子音乐的一场革命。谈到ＭＩＤＩ音乐制作，人们很容易想到合成器、编曲机、ＭＩＤＩ键盘、采样器等大量复杂昂贵的专业设备，而作为业余爱好者很难接触到这些设备，那么制作ＭＩＤＩ音乐也只能是一个梦想。然而随着电脑多媒体技术的发展，使得原来很多需要专业设备才能实现的功能现在可以通过计算机软件来模…     

光诱导人体子宫正常组织,良性肿瘤和恶性肿瘤同步荧光光谱研究

利用美国ＳＰＥＸ公司产Ｆ１１１ＡＩ荧光光谱仪，选择Δλ＝６０ｎｍ测量了人体子宫、子宫颈、卵巢正常组织、良性肿瘤和恶性肿瘤的同步荧光谱，结果显示它们的同步荧光谱无论其峰数、峰位和峰强比均有非常显著的差异，并有Ｉ１／Ｉ４（正常组织）〈Ｉ１／Ｉ４（良性肿瘤）〈Ｉ１／Ｉ４（恶性肿瘤），显示同步荧光谱将为癌症的早期诊断提供更胶儿、快速、准确的新手段。     

换热机组供水温度的广义预测控制

针对热工过程对象具有大惯性、大时滞、时变和非线性等动态特性，建立了热力站换热机组的CARIMA模型和基于该模型的供水温度广义预测控制系统．利用Matlab对该控制系统进行了仿真，并与PID控制进行了比较，证明了广义预测控制(GPC)可以应用于热工过程控制中，并能取得良好的控制品质和鲁棒性．     

超球上F(p,q,s)空间上的几个问题

探讨了C~n中超球上一般函数空间F(p,q,s)和一些函数空间的相互关系,并证明了当0≤s≤n时F(p,q,s)是Bloch型空间β~(q+n+1/p)的真子空间.     

遗传算法在PID自整定控制中的应用

提出了一种基于遗传算法和单神经元的自整定PID控制器的设计方法，该控制器首先利用遗传算法对PID的3个参数作离线优化，搜索到一组准最优的PID参数，作为PID控制器参数的初始值，然后利用改进后的单神经元梯度下降法在线调节PID参数，以使系统获得最优的动态性能和稳态性能．仿真结果表明：与传统PID控制算法比较，该控制方法响应速度快，具有更好的控制效果．     

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.     

鲁棒自适应PID控制器

提出一种基于灵敏度鲁棒性指标的自适应PID控制器. 通过对控制回路正常运行操作中产生的输入和输出信号的分解和拉普拉斯变换,辨识出过程对象在重要频率范围内的频率响应特性. 在此基础上用最小二乘法从幅值和相位两方面去拟合一个二阶加纯滞后传递函数,获得过程对象模型,计算出满足灵敏度指标的PID控制器参数. PID控制器的自适应过程既不需要过程对象和控制器的任何先验知识,也不用中断控制回路的正常运行. 仿真实验表明了自适应控 制器的有效性和可行性.     

扩充响应曲线法的递推求解及其在温度自适应控制中的应用

对扩充响应曲线法(ERCM)进行改进,提出的ERCM开环递推求解算法,简化了PID参数的整定过程.在PID零极点不变的基础上,将开环递推整定算法引入闭环系统中,实现了PID自适应控制.仿真与温度控制实验表明,改进的算法具有较好的鲁棒性和实用性。     

基于RBF神经网络重构模糊PID控制器的研究

尽管模糊PID控制器具有良好的控制品质,但存在计算复杂和实时性差的问题,为了解决这个问题.利用1LBF神经网络逼近能力重构模糊PID控制器,由于重构的RBF神经网络的并行计算能力,这简化了计算复杂性并提高实时性.通过选择不同的给定信号,比较模糊PID控制器和重构的RBF神经网络的控制性能.得到两者的控制效果是相当的.说明重构的RBF神经网络可以取代模糊PID控制器,从而减少了计算复杂性.避免维度灾难并改善控制实时性.     

两种非线性鲁棒PID控制器

针对非线性船舶航向保持系统,给出一种基于精确反馈线性化和闭环增益成形算法的非线性鲁棒PID控制器,该非线性PID控制器由非线性函数项和鲁棒PID控制器组成。另外,还给出一种完全基于闭环增益成形算法的非线性鲁棒PID控制器,其包含了具有定时功能的开关元件,两种非线性PID控制器在提高系统鲁棒性能的基础上,简化了控制器设计,从仿真结果可以看出,航向保持效果良好。     

超小型水下机器人潜浮运动控制

主要以自行设计的水下机器人的数学模型为基础,推导出相关的仿真模型,且进行了合理的简化.在分析了系统整体运行状态后,提出了用数字PID控制器对系统进行校正的方法,并详细分析了PID参数的整定方法及其对系统性能的影响.最后采用Matlab 6.5 提供的Simulink模块对系统进行了仿真,得出了比较有参考价值的仿真结果.